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《机器视觉》从逆问题的角度出发,提出了一整套关于机器视觉的研究方法。 展开全文
《机器视觉》从逆问题的角度出发,提出了一整套关于机器视觉的研究方法。
信息
作    者
伯特霍尔德·霍恩
译    者
蒋欣兰
定    价
98.00元
装    帧
精装
书    名
机器视觉
出版时间
2014-8
开    本
16开
出版社
中国青年出版社
ISBN
9787515325316
页    数
562
机器视觉内容推荐
《机器视觉》从逆问题的角度出发,提出了一整套关于机器视觉的研究方法,其核心是:机器视觉应该基于对成像过程的深刻理解!作为作者在麻省理工学院(MIT)所讲授的机器视觉课程的指定教材,本书已经被使用了近30年,仍被欧美许多著名高校所广泛使用。本书提供了一个理解现有方法和技术以及为以后的研究做准备的系统框架,其中包含了很多将机器视觉方法应用于实际问题的内容。全书共包括18章,前13章主要讲述早期视觉的内容,后5章更加关注于:解决一些更加复杂的实际问题。最后,作者将各个章节所介绍的方法整合到一起,搭建了一个可以和周围环境进行交互的“眼-手”系统。书中所用到的数学方法,也都收录在最后的附录中;作为内容的补充和扩展,本书还提供了丰富的练习题。  本书可以作为高等院校相关专业本科生和研究生一年级课程的教材,也可以作为研究人员的参考书籍。 [1] 
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  • 机器视觉

    千次阅读 2018-05-01 19:59:35
     计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础,机器视觉为计算机视觉的实现提供了传感器模型,系统构造和实现手段。 机器视觉系统一般以计算机为中心,主要由视觉传感器,高速图像采集系统及专用图像...
    1.引论:
    计算机视觉是采用图像处理,模式识别,人工智能技术相结合的手段,着重于一幅或多幅图像的计算机分析。
    机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化,能够自动获取和分析特定的图像,以
    控制相应的行为。 计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础,机器视觉为计算机视觉的实现提供了传感器模型,系统构造和实现手段。
     机器视觉系统一般以计算机为中心,主要由视觉传感器,高速图像采集系统及专用图像处理系统等模块。  
    视觉传感器是信息的直接来源,主要友一或两个图像传感器组成,有时需要光投射器和其他设备。它的主要功能是为机器视觉系统获取足够的原始图像。
    高速图像采集系统是由专用视频解码器,图像缓冲器和控制接口电路组成的。实时的将视觉传感器获取的模拟视频信号转换为数字图像信号,并将图像直接传送给计算机进行显示和处理,或将数字图像传送给专用图像处理系统进行视觉信号的实时前端处理。
    视觉系统研究的三个层次  
      1.计算理论      什么是计算目的,为什么要这样计算
     2.表达和算法   怎样实现计算理论,什么是输入/输出表达,用什么算法实现表达间的转换
    3.硬件实现  怎样在物理上实现表达和算法,什么是计算结构的具体细节。

    视觉信息处理的三个阶段:
      早期视觉处理――(要素图)中期视觉处理――(2.5维图)后期视觉处理――(3D描述) 
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  • 机器视觉(8)--机器视觉系统集成

    千次阅读 2019-10-05 16:34:47
    机器视觉系统集成发展的现状和前景 机器视觉系统集成是一门学科,随着新成像技术的不断发展,这门学科的发展势头依然强劲。 自从35年前广泛使用的商业组件被引入以来,熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中...

     

    机器视觉系统集成发展的现状和前景

        机器视觉系统集成是一门学科,随着新成像技术的不断发展,这门学科的发展势头依然强劲。

        自从35年前广泛使用的商业组件被引入以来,熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中一直是该技术成功的关键因素。近年来,机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长,零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。在为工业用户提供成功和可靠的机器视觉系统解决方案方面,称职的机器视觉集成商——无论是集成公司还是工程团队中的个人——比以往任何时候都扮演着重要的角色。

     

    集成与易用性

     

        首先要了解机器视觉集成任务和业务的主要目的。也就是说,减轻最终用户的应用程序风险。总的来说,机器视觉技术的实现技术还没有像PLC、运动控制甚至机器人技术那样被整个工业工程界广泛理解。聘请具有机器视觉技术经验的集成商,从根本上有助于确保项目的最终成功和可靠性。

    不过,对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点,也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期,许多机器视觉组件开始出现,它们不需要低级编程,并且具有用户界面,这使得工具的配置更加容易。20世纪90年代智能相机技术的爆炸式发展巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。最近发布或引入了一些新组件,声称可以消除某些应用程序的机器视觉任务的粗略配置。

        尽管如此,机器视觉集成业务已经蓬勃发展。随着机器视觉组件行业最近以创纪录的水平增长,机器视觉集成行业似乎也出现了显著增长(不过,有趣的是,由于市场上很少收集到机器视觉集成方面的硬数据)。

    对集成服务的一些持续需求,甚至包括所谓的易于使用的组件,是机器视觉实现的基本性质,这需要有关光学和照明等方面的高级知识,这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。但是,机器视觉集成服务需求的持续增长,很大程度上是由于工业内部对需要使用尖端机器视觉技术的最具挑战性的应用程序的实现的持续和不断扩大的需求。

     

    不断变革

     

        在过去的10到15年中,机器视觉系统集成已经成为一种非常复杂的工程服务。成功的集成公司虽然可能继续为更常见的任务配置更简单的组件而提供服务,但它们经常处理以前尚未实现的高度复杂的自动化应用程序。现在的系统集成对于综合性技术的要求也越来越高,一个合格机器视觉集成商的先决条件包括:

     

    ●能够对各种基于PC、嵌入式计算机或板级软件库进行编程,以执行最复杂的机器视觉图像采集、处理和分析算法和任务;

     

    ●了解各种成像技术、相机和传感器;

     

    ●在复杂和专门的光学和照明元件的选择、设计和实现方面具有广泛的能力,以及在先进机器视觉成像系统的规范和使用方面具有广泛的专业知识。

     

    不断发展的技术使新的应用程序得以应用,并推动了对合格系统集成的需求

        此外,机器视觉集成商已经调整了商业模式,成为完整自动化系统的提供商,提供涉及机器视觉技术的解决方案的设计和集成,而不是仅安装机器视觉组件。要求苛刻的应用程序成功的关键包括控制零件,提供灵活的处理选项,操纵摄像机和照明方向,协调自动化控制和连接外部设备的能力。对通信的额外需求 – 例如与工业物联网(IIoT)和工业4.0相关的通信 – 决定了与机器视觉解决方案相关的进一步集成技能。


    新技术

     

        机器视觉技术的快速发展使得大量新应用成为可能,同时也有助于推动当今机器视觉集成商的需求和技术能力。

        首先,考虑3D成像:更容易获得捕获视野的3D信息的机器视觉组件。这些设备在成像方法和实现技术方面差异很大。集成商可以将这些设备应用于各种应用,包括高精度表面分析、3D零件和特征测量,以及使用3D图像数据进行检查,而不是2D灰度信息。还有最新推出的机器人视觉引导,在机器人导引中,随机的产品甚至是混合的、随机堆积的产品都可以被夹持器挑出并抓取。

        其次,高光谱和多光谱成像是一项相对较新的技术。这些摄像机收集单个场景的多个(有时是数百个)图像,每个图像具有不同的窄带宽光谱信息。在熟悉该技术的集成商手中,可以在线完成材料离散光谱分析甚至化学成分的应用。食品,制药和回收等许多行业都可以从这种检测能力中受益。

        第三,许多工业应用需要高速成像和处理。线扫描是一种在高分辨率下实现更高成像速率的常用技术,但这些组件的集成可能比普通区域成像应用更复杂。同样,高速成像和处理是需要熟练集成的任务。

        最后,深度学习变得越来越受欢迎。虽然机器视觉并不是全新的,但机器学习及其最新的实现深度学习是该行业的最新流行语。这项技术在许多应用领域显示了巨大的潜力,但是它需要一个熟练的集成人员来确定特定任务的深度学习的可行性和实现参数。

     

    前景

        可以说,机器视觉集成已经发展起来,就像整个机器视觉行业一样。在不断扩大的应用基础上提供尖端的解决方案,机器视觉集成具有广阔的前景。

        精明的终端用户需要接受的是,机器视觉市场一直是,并将继续是,他是技术和能力方面的应用结合体。无论什么情况,系统集成商都将视觉行业的守门人,他们将不断提高自己,并向最终用户交付真正成功和可靠的机器视觉解决方案。(David Dechow)

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  • 有的同学可能听说过计算机视觉与机器视觉这样的名词。而且这两种都是比较高端的技术,在我们的日常生活中其实也有很多地方的运用。那么,关于这两个视觉它们之间有什么相同或者不同的地方了。下面就由迪奥科小编来给...

    有的同学可能听说过计算机视觉与机器视觉这样的名词。而且这两种都是比较高端的技术,在我们的日常生活中其实也有很多地方的运用。那么,关于这两个视觉它们之间有什么相同或者不同的地方了。下面就由迪奥科小编来给大家介绍一下计算机视觉与机器视觉的区别在哪里。
      计算机视觉与机器视觉的区别在哪里?先聊聊计算机视觉吧。 "计算机视觉"是指用计算机实现人的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉,或简称为“视觉”,是一项事业,它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型,从而用统计的方法来处理数据。
      计算机视觉与机器视觉的区别在哪里?机器视觉简单的来讲就是用机器代替人眼来进行测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分cmos和ccd两种)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
      但是计算机视觉与机器视觉又有相同的地方。因为机器视觉中包含图像数字化、图像操作和图像分析,通常使用计算机来完成。所以机器视觉技术又是覆盖图像处理和计算机视觉的专业。但计算机视觉又绝对不等同与机器视觉。因为计算机视觉算得上是计算机科学的一个分支,而机器视觉则是一个特殊的新型领域。
      计算机视觉与机器视觉的区别在哪里?相信大家看到这里已经对计算机视觉与机器视觉有了基础的了解。其实计算机视觉与机器视觉两者之间并没有明确的界线,两者都是相辅相成的。它们有着相同的理论,但在实际运用中却又有所不同。

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  • 而对于厂家来说,想要建设自动化生产车间,选择一套合适的机器视觉软件也很重要。 那么,机器视觉软件怎么选择?接下来,致力于为自动化行业提供完整的机器视觉软件解决方案的——迪奥特小编为您解答一下。 1、相机...

    随着技术的不断发展,工业4.0时代已经带来,机器视‌‌觉软件已经开始被广泛应用功能起来。而对于厂家来说,想要建设自动化生产车间,选择一套合适的机器视觉软件也很重要。

    那么,机器视觉软件怎么选择?接下来,致力于为自动化行业提供完整的机器视觉软件解决方案的——迪奥特小编为您解答一下。

    1、相机选择

    选择视觉软件时首先考虑的是确定它是否适用于您应用的相机。

    2、图像预处理

    大部分的图像处理软件提供预处理算法,所以需要比较其提供的丰富程度,效率等。

    3、易于编程和操作

    简单直观的图形界面是易于使用和设置的关键。当今机器视觉产品的主要区别在于它们的图形界面。界面应根据“设置”和“操作”进行评估。

    4、便于升级

    选择机器视觉软件时,应考虑系统的未来升级。

    机器视觉软件怎么选择?只要根据以上几点去挑选,相信您一定能找到合适的机器视觉软件。如果您有这方面的需求,也可以联系迪奥科技工作人员,我们专注工业视觉,视觉检测,视觉定位,视觉测量等服务领域,致力于为自动化行业提供完整的机器视觉软件解决方案。

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