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【内容简介】

    本书在讲述机器视觉系统的基本原理和理论方法的基础上,重点介绍机器视觉系统涉及的新技术、新方法、新器件以及机器视觉的典型应用系统实例。全书涵盖了以下内容:

 

    1)介绍机器视觉技术与机器视觉系统的基本概念、机器视觉系统构成以及机器视觉技术的发展趋势,概述机器视觉涉及的图像处理方法、组态软件XAVIS和机器视觉系统硬件技术。

 

    2)对机器视觉系统硬件技术,重点介绍机器视觉系统涉及的光源技术、镜头技术、摄像机技术和典型接口技术,对标定技术进行较为详细的叙述,对国家发明专利产品“机器视觉教学创新实验平台”进行简介。

 

    3)对机器视觉组态软件,主要对具有软件著作权的机器视觉组态软件XAVIS进行了详细介绍,包括软件的基本语句、功能函数、使用方法、组态编程以及与高级语言链接的方法等。结合ZM-VS1200机器视觉教学创新实验平台,介绍视觉检测与图像处理的典型教学实例。

 

    4)对机器视觉预处理算法,主要介绍机器视觉预处理的基本算法,包括图像增强、边缘提取、形态学分析、图像投影、配准定位以及图像特征提取等图像处理方法。

 

    5)对尺寸测量技术,主要介绍特征提取方法,结合长度测量、面积测量、圆度测量、角度测量和线弧测量等内容,对最小二乘拟合、哈夫变换、Harris角点变换等常用方法进行深入讨论,并给出在机器视觉组态软件XAVIS编程环境下的组态编程测量实例。

 

    6)对模式识别技术,主要介绍模式识别的基本概念与识别方法,针对不同识别对象,重点讨论印刷字符与手写字符识别、一维与二维条码识别、车牌与工件识别等识别方法,并介绍基于XAVIS组态软件编程的模式识别检测实例。

 

    7)对图像融合技术,主要介绍图像融合分类、图像融合算法、图像融合的评价标准等,以及基于多光照、多聚焦和异质图像融合的典型案例。

 

    8)对视觉跟踪技术,主要介绍视频运动目标跟踪的基本概念、跟踪原理、数据处理方法及其在智能交通监控系统中的典型应用。

 

    9)对三维重构技术,在介绍三维形状重构初级视觉基本概念和发展趋势的基础上,重点讨论基于SFS和光度立体学的重构理论与重构方法。

 

    本书内容按照机器视觉系统的组成和由浅入深的发展过程组织编排,在加强基本概念、基本理论和基本方法的基础上,注重理论联系实际,强调机器视觉技术在工程应用中的独特性和适用性。编者长期从事机器视觉测控技术与测控系统方面的教学和科研工作,注重机器视觉领域的新技术、新理论、新方法和新成就,跟踪机器视觉技术,特别是初级视觉理论的发展前沿。通过将多年研究的诸多典型机器视觉测量系统案例引入相关章节中,使各章节内容的实用性得到有力加强,这有利于学生理论联系实际的创新意识与创新思维能力的培养。图像融合、运动目标跟踪和三维重构等理论性强的内容,为本科生、研究生扩大知识面和进行探索性研究能力的培养有促进意义。

 

韩九强教授简介】

    西安交通大学自动控制研究所所长,教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会副主任委员,全国自动化专业教材编审委员会,陕西省仪器仪表学会副理事长。主要研究方向:智能测控理论与应用,机器视觉技术与图像信息融合,嵌入式技术与智能仪器。

    韩九强教授先后完成国家与省部基金、国际合作项目以及大中型企业产学研课题70余项;获各级教学科研成果奖励30余次,其中获国家发明专利6项;获软件著作权2项;在国内外期刊与国际会议上发表学术论文180余篇,其中SCI/EI检索60余篇;主编出版学术著作3部。

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