机器视觉测量技术:图像识别与标定解析
需积分: 44 92 浏览量
更新于2024-08-10
收藏 1.69MB PDF 举报
"图像识别分析-linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录"
本文主要讨论的是机器视觉测量技术,这是计算机科学和工程领域的一个重要分支,它涉及到图像采集、处理、分析以及测量等多个方面。机器视觉的目标是通过图像处理来理解和模拟人类视觉功能,以解决实际问题。
第一章介绍了机器视觉的基本概念和应用背景。机器视觉源于人类对环境感知的需求,它利用各种输入设备如摄像机、CCD等获取图像,并通过数字化设备将这些图像转化为可处理的数据。预处理是机器视觉的第一步,包括滤波、边缘检测等,旨在提取图像中的关键特征。
第二章深入到图像的采集和量化过程,讲解了采集装置的关键性能指标,如CCD摄像器件的工作原理和不同类型的相机,包括彩色数码相机。此外,还提到了常用的图像文件格式和照明系统设计的重要性,因为良好的照明能够显著提高图像质量。
第三章探讨了光学图样的测量技术,包括全息技术、散斑测量、莫尔条纹测量和微图像测量,这些都是实现精确测量的重要手段。
第四章讲述了标定方法,这是机器视觉中不可或缺的一环,用于校正相机的几何失真,确保测量结果的准确性。章节中提到了干涉条纹图的处理和图像预处理技术,如条纹倍增法和旋滤波算法。
第五章涉及立体视觉,这是机器视觉中用于恢复三维信息的关键部分。立体成像通过匹配不同视角下的图像来计算距离和深度,其中基本约束、边缘匹配和匹域相关性是关键步骤。从x恢复形状的方法和测距成像是立体视觉的实际应用。
第六章详细介绍了标定技术,包括传统的标定方法和特定的算法,如Tsais的万能摄像机标定法和Weng’s标定法,以及几何映射变换和重采样算法。
第七章和第八章涉及目标图像亚像素定位技术和图像测量软件,这些技术有助于提高测量精度,而多媒体介绍可能包含实践操作演示。
第九章分析了典型测量系统的设计,涵盖了光源设计、图像传感器的选择、图像处理分析和图像识别分析,这些都是构建一个完整机器视觉系统的必要组成部分。
附录中列举的教学实验进一步强化了理论知识,包括视觉坐标的测量标定实验、标定方法的实际操作以及典型零件的测量方法,提供了一个实践学习的平台。
总结来说,这本书涵盖了机器视觉从图像采集到测量分析的全过程,对于理解并应用机器视觉技术具有很高的参考价值,尤其在工业自动化、产品质量检测和精密测量等领域。
2013-08-10 上传
Davider_Wu
- 粉丝: 45
- 资源: 3913
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手