商品簡介
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1、通過大量的典型案例對機器視覺技術的關鍵點和應用方法進行了詳細分析。
2、所講解的案例涉及農業、交通、電子、汽車、體育等行業。
3、全部的案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗，實用性比較強。
4、作者在日本從事機器視覺技術研究多年，回國后在教學之余開辦了公司，將機器視覺技術進一步推廣應用，在行業內擁有一定的影響力。
序
機器視覺技術是一門應用學科，具有很強的實踐性。專業圖像處理技術人員，需要具備圖像處理算法的設計和編程實現兩方面的能力。也就是說，研究課題或者工程項目的實現，首先需要設計合理的算法，其次應該能用計算機語言把設計的算法表述出來，也就是開發出實現算法的程序。開發出的程序，如果沒有獲得預期的運行結果，則需要從算法設計和編程實現這兩方面來查找問題，然后做出相應的改進，直到達到預期目的為止。程序編寫的好壞，表現在功能的實現和程序的執行效率兩個方面，特別是對于實時處理，處理速度顯得尤為重要，這些最終都決定于算法的設計能力。對于工程項目，參考別人的研究思路，有時可以提高開發速度。
本書以機器視覺的應用研究為主線，穿插介紹了圖像處理的相關理論知識。第1章介紹了機器視覺的發展歷史、展望及其基礎知識。第2~19章，分別介紹了水稻種子精選、排種器試驗臺排種參數檢測、棉花種子高速圖像精選、玉米粒在穗計數、插秧機器人視覺系統、水田管理機器人導航路線檢測、水田微型除草機器人導航路線檢測、旱田作業機器人導航路線檢測、車牌及號碼檢測、小麥病害圖像檢測、果樹上桃子檢測、交通事故現場標識快速檢測、變電柜保護壓板投退狀態檢測、三維作物生長量檢測與建模及農田障礙物檢測、交通流量圖像監測、羽毛球競技戰術實時測量統計及車輛軌跡的實時跟蹤、蜜蜂舞蹈實時跟蹤檢測、車輛參數實時檢測。第20~22章，分別介紹了實現本書研究項目的專業圖像處理軟件平臺，分別是通用圖像處理系統ImageSys、二維運動圖像測量分析系統MIAS和三維運動測量分析系統MIAS 3D。本書是筆者和研究團隊20多年研究成果的結晶，不僅適用于理論結合實踐的本科教學，對于課題研究和專業技術人員也具有重要的參考價值。
本書由陳兵旗著。本書內容是筆者1993~2013年期間大部分的研究開發成果。這些研究成果，包含了筆者在日本留學期間的指導老師和筆者在國內指導過的各位研究生的貢獻，也得到了北京現代富博科技有限公司的技術協作。由于這些研究成果大部分都在國內外學術期刊發表過，因此也包含了國內外論文審稿專家和期刊編輯的心血。在本書撰寫過程中，渡邊兼五和東城清秀老師，以及王志強、陳望、趙穎、張磊、趙曉霞、張紅霞、李曉華、王小荷、何醇、邵建超、劉剛、秦忠連、宋同珍、韓旭、查濤、張新會、劉長青、李景彬、劉陽、明曉強、王堯、田浩、曾保明、楊曦、王僑、歐陽娣、姜秋慧等老師和學生提供了幫助，在此表示衷心的感謝！
由于作者水平所限，書中不足之處在所難免，懇請廣大讀者和專家批評指正！
陳兵旗
目次
1.1機器視覺技術的發展歷史與展望
1.1.120世紀50年代以前的圖像處理
1.1.220世紀60年代是數字圖像處理的起點
1.1.320世紀70年代是數字圖像處理的發展期
1.1.420世紀80～90年代是圖像處理技術的普及和高度發展期
1.1.521世紀是機器視覺技術大展宏圖的世紀
1.2機器視覺技術的應用領域
1.3機器視覺的構成
1.3.1硬件構成
1.3.2軟件構成
1.4數字圖像基礎
1.4.1像素數與像素級
1.4.2彩色圖像與灰度圖像
1.4.3圖像文件格式與視頻文件格式
第1章機器視覺技術基礎知識
1.1機器視覺技術的發展歷史與展望
1.1.120世紀50年代以前的圖像處理
1.1.220世紀60年代是數字圖像處理的起點
1.1.320世紀70年代是數字圖像處理的發展期
1.1.420世紀80～90年代是圖像處理技術的普及和高度發展期
1.1.521世紀是機器視覺技術大展宏圖的世紀
1.2機器視覺技術的應用領域
1.3機器視覺的構成
1.3.1硬件構成
1.3.2軟件構成
1.4數字圖像基礎
1.4.1像素數與像素級
1.4.2彩色圖像與灰度圖像
1.4.3圖像文件格式與視頻文件格式
第2章水稻種子精選
2.1研究意義、目標與技術要點
2.2相關基礎知識
2.2.1攝像機與光源
2.2.2二值化處理
2.2.3膨脹與腐蝕處理
2.2.4參數測量
2.2.5數據庫
2.3系統方案與硬件構成
2.3.1系統方案
2.3.2硬件設備、材料及樣機
2.4圖像采集與工位標定
2.5種子提取及幾何參數的測量
2.6種子所處工位的判斷
2.7種子特征信息數據庫的建立
2.8種子精選
2.8.1種子類型的判斷
2.8.2檢測種子的幾何參數是否合格
2.8.3發霉種子的判斷
2.8.4破損種子的判斷
2.9精選結果分析
2.10總結
第3章排種器試驗臺排種參數檢測
3.1研究意義、目標與技術要點
3.2系統硬件構成
3.2.1機械結構及圖像采集裝置
3.2.2圖像采集系統
3.3圖像標定
3.4圖像采集與拼接
3.5籽粒的二值化提取
3.6籽粒計數
3.7種子分布區間檢測
3.7.1縱向分布檢測
3.7.2橫向分布檢測
3.8條播參數計算
3.9穴播與精播參數計算
第4章棉花種子高速圖像精選
4.1研究意義、目標與技術要點
4.2圖像處理基礎知識
4.2.1彩色處理
4.2.2微分處理
4.3系統方案及構成
4.4圖像采集及工位設定
4.5種子提取與判斷
4.6紅種子判斷
4.7破損棉種判定
4.8總結
第5章玉米粒在穗計數
5.1研究意義、目標與技術要點
5.2設備及軟件環境
5.3粒數測量
5.3.1確定玉米穗區域
5.3.2提取玉米穗行
5.3.3測量穗行粒數
5.3.4穗行的連續提取
5.3.5穗行提取結束的判斷及整穗粒數統計
5.3.6籽粒測量結果分析
第6章插秧機器人視覺系統
6.1研究意義、目標與技術要點
6.2圖像處理基礎知識
6.2.1傳統哈夫變換的直線檢測
6.2.2過已知點哈夫變換的直線檢測
6.3水田圖像采集
6.4目標苗列線檢測
6.4.1水田苗的提取
6.4.2目標苗列確定
6.4.3目標苗列線檢測
6.5目標田埂線檢測
6.5.1目標田埂的二值化處理
6.5.2水泥目標田埂線檢測
6.5.3土質目標田埂線檢測
6.6田端田埂線檢測
6.6.1陰影線檢測
6.6.2田埂線檢測
6.7側面田埂線檢測
6.8系統整合與試驗
6.8.1苗列端點的檢測
6.8.2目標田埂檢測的優化
6.8.3處理窗口的設定
6.8.4試驗驗證
第7章水田管理機器人導航路線檢測
7.1研究意義、目標與技術要點
7.2研究圖像采集
7.3目標苗列間定位
7.4水平掃描線上方向候補點檢測
7.5田端檢測
7.5.1計算亮度線剖面
7.5.2通過亮度.直線輪廓線判斷稻田末端
7.6已知點的確定及方向線檢測
7.7目標線檢測結果與分析
7.7.1目標空間位置檢測
7.7.2方向候補點檢測
7.7.3田端檢測
7.7.4已知點及方向線檢測
第8章水田微型除草機器人導航路線檢測
8.1研究意義、目標與技術要點
8.2研究圖像采集
8.2.1試驗設備
8.2.2圖像采集
8.3檢測算法
8.3.1目標圖像的確定
8.3.2方向線的檢測
8.4檢測結果與分析
8.4.1目標圖像的確定
8.4.2方向線的檢測
8.5結論
第9章旱田作業機器人導航路線檢測
9.1研究意義、目標與技術要點
9.2圖像平滑基礎知識
9.2.1移動平均
9.2.2中值濾波
9.2.3小波變換
9.3小麥播種行走路線檢測
9.3.1試驗設備
9.3.2目標直線檢測
9.3.3田端檢測
9.3.4試驗驗證
9.4其他農田作業的導航線及田端檢測
9.5麥田多列目標線圖像檢測
9.5.1試驗設備及圖像采集
9.5.2麥苗的強調和提取
9.5.3目標點的確定
9.5.4已知點的確定
9.5.5多列目標中心線的檢測
9.5.6適應性分析
第10章車牌及號碼檢測
10.1研究意義、目標與技術要點
10.2幾何變換基礎知識
10.2.1放大縮小
10.2.2平移
10.2.3旋轉
10.2.4仿射變換
10.2.5透視變換
10.2.6齊次坐標表示
10.3車牌定位
10.3.1邊緣提取
10.3.2二值化及去噪處理
10.3.3車牌粗定位
10.3.4車牌精確定位
10.3.5車牌傾斜校正
10.4字符分割
10.4.1字符垂直傾斜校正
10.4.2車牌間隔符的去除
10.4.3車牌中數字“1”的判定
10.5字符識別
10.6車牌及號碼識別系統介紹
10.6.1出入口車牌照識別系統
10.6.2氧氣瓶號碼識別系統
第11章小麥病害圖像檢測
11.1研究意義、目標與技術要點
11.2圖像紋理分析基礎知識
11.2.1灰度直方圖紋理特征
11.2.2共生矩陣紋理特征
11.2.3差分統計量紋理特征
11.2.4拉格朗日矩陣紋理特征
11.2.5冪光譜紋理特征
11.3病害圖像收集與數據庫建立
11.4病害圖像紋理特征增強
11.5病害部位分割
11.6病害特征數據計算
11.7病害診斷
第12章果樹上桃子檢測
12.1研究意義、目標與技術要點
12.2試驗設備與材料
12.3桃子提取
12.4邊界追蹤處理
12.5匹配膨脹處理
12.6可能圓心點群計算
12.7可能圓心點群分組
12.8圓心與半徑計算
第13章交通事故現場標識快速檢測
13.1研究意義、目標與技術要點
13.2標尺標簽設計及試驗材料
13.3標尺標簽檢測
13.4檢測結果分析
第14章變電柜保護壓板投退狀態檢測
14.1研究意義、目標與技術要點
14.2試驗設備及材料
14.3行列檢測及壓板定位
14.3.1行檢測
14.3.2列檢測
14.3.3壓板定位
14.3.4結果分析
14.4壓板的類型檢測
14.4.1壓板類型檢測算法
14.4.2檢測結果與分析
14.5壓板投退狀態檢測
14.5.1一般類型壓板
14.5.2淺黃色壓板
14.5.3白色壓板
14.5.4三孔壓板
14.6系統檢測結果與分析
第15章三維作物生長量檢測與建模及農田障礙物檢測
15.1研究意義、目標與技術要點
15.2雙目視覺測量基礎知識
15.2.1攝像機模型
15.2.2攝像機標定
15.2.3三維重建
15.3系統構成
15.4覆蓋面積測量
15.5株高測量
15.6玉米植株的三維建模
15.7農田障礙物的三維檢測
15.7.1試驗設備及圖像采集
15.7.2相機標定
15.7.3目標提取
15.7.4障礙物識別
15.7.5試驗結果與分析
第16章交通流量圖像監測
16.1研究意義、目標與技術要點
16.2試驗設備及圖像采集
16.3背景計算與更新
16.3.1初始背景計算
16.3.2更新背景計算
16.3.3背景計算結果
16.4車輛區域提取
16.5車影去除
16.6車輛區域提取及車影去除的結果分析
16.7車輛區分和計數
第17章羽毛球競技戰術實時測量統計及車輛軌跡的實時跟蹤
17.1研究意義、目標與技術要點
17.2Windows線程的基礎知識
17.2.1進程和線程
17.2.2多線程的同步
17.2.3線程時間配額
17.3視頻圖像采集
17.4場地標定
17.5運動目標提取
17.6軌跡歸類與連接
17.6.1方向數的概念
17.6.2目標重心的計算
17.6.3運動軌跡提取
17.7羽毛球軌跡提取
17.8羽毛球類型判斷
17.9車輛運行軌跡的實時跟蹤測量
17.9.1圖像采集
17.9.2信號采集
17.9.3圖像分析
17.9.4試驗結果
第18章蜜蜂舞蹈實時跟蹤檢測
18.1研究意義、目標與技術要點
18.2模板匹配基礎知識
18.3試驗裝置及視頻圖像采集
18.4蜜蜂運行軌跡跟蹤
18.4.1目標蜜蜂的選定
18.4.2目標點跟蹤
18.5蜜蜂舞蹈判斷
18.6總結
第19章車輛參數實時檢測
19.1研究意義、目標與技術要點
19.2系統構成方案
19.3系統檢測方案
19.3.1車輛長度測量
19.3.2車輛寬度測量
19.3.3車輛高度測量
19.4車輛進出判斷
19.4.1確定圖像處理區域
19.4.2圖像差分
19.4.3特征提取和分析
19.5車輛邊沿檢測
19.5.1地面檢測
19.5.2其他邊沿檢測
19.6車輛顏色檢測
19.7檢測流程
19.8系統影響因素分析
第20章通用圖像處理系統ImageSys
20.1系統簡介
20.2狀態窗口
20.3圖像采集
20.3.1DirectX直接采集
20.3.2VFW PC相機采集
20.3.3A/D圖像卡采集
20.3.4A60X工業采集
20.4直方圖處理
20.4.1直方圖
20.4.2線剖面
20.4.33D剖面
20.4.4累計分布圖
20.5顏色測量
20.6顏色變換
20.6.1顏色亮度變換
20.6.2HSI表示變換
20.6.3自由變換
20.6.4RGB顏色變換
20.7幾何變換
20.7.1仿射變換
20.7.2透視變換
20.8頻率域變換
20.8.1小波變換
20.8.2傅里葉變換
20.9圖像間變換
20.9.1圖像間演算
20.9.2運動圖像校正
20.10濾波增強
20.10.1單模板濾波增強
20.10.2多模板濾波增強
20.11圖像分割
20.12二值運算
20.12.1基本運算
20.12.2特殊提取
20.13二值圖像測量
20.13.1幾何參數測量
20.13.2直線參數測量
20.13.3圓形分離
20.13.4輪廓測量
20.14幀編輯
20.15畫圖
20.16查看
20.17系統開發平臺Sample
第21章二維運動圖像測量分析系統MIAS
21.1系統簡介
21.2功能介紹
21.2.1文件
21.2.2運動圖像及2D比例標定
21.2.3運動測量
21.2.4結果瀏覽
21.2.5結果修正
21.2.6其他功能
21.3實時測量
21.3.1實時測量
21.3.2實時標識測量
21.4系統開發平臺MSSample
第22章三維運動測量分析系統MIAS 3D
22.1MIAS 3D系統簡介
22.2MIAS 3D功能介紹
22.2.1系統初始設定
22.2.2文件
22.2.3測量設置
22.2.4運動測量
22.2.5顯示結果
22.2.6結果修正
22.2.7其他功能
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