这本书解决了什么问题？

机器视觉入门无门：帮助零基础读者快速建立机器视觉知识体系，理解视觉系统硬件构成与选型方法。 HALCON软件上手困难：通过详细讲解HALCON功能、数据结构与编程方法，解决视觉软件开发工具的学习障碍。图像处理算法理解不深：系统讲解图像预处理、分割、特征提取、形态学处理等核心算法原理与实现。理论与实际脱节：通过车牌识别、缺陷检测、几何测量等5个真实项目案例，打通从理论到工程应用的链路。 3D视觉与混合编程空白：补充相机标定、3D视觉基础及HALCON与C++混合编程等进阶技能。

这本书适合哪些读者？

自动化与机电专业学生：作为机器视觉课程教材，系统学习视觉技术理论与实践。机器视觉初级工程师：快速掌握HALCON工具与视觉系统设计方法，提升工程能力。工业检测领域技术人员：借鉴丰富的项目案例，解决实际生产中的视觉检测问题。计算机与电子信息专业师生：了解图像处理在工程中的应用，拓展跨学科知识。

这本书应该怎么读？

按章节顺序阅读：建议从第1章到第8章依次学习，打好理论与HALCON操作基础。重点掌握第4-8章：图像预处理、分割、特征提取、形态学和模板匹配是核心技能，需反复练习。结合HALCON实操：每章学习后在HDevelop中动手实现书中示例，加深理解。研读第12章案例：在掌握基础知识后，通过案例学习完整项目流程与问题解决思路。选学进阶章节：根据兴趣和需求选择相机标定、3D视觉或混合编程章节深入学习。

读完这本书能收获什么？

系统知识体系：全面掌握机器视觉从硬件选型到软件开发的完整知识框架。 HALCON实战能力：熟练使用HALCON进行图像处理、分割、特征提取与模板匹配。项目开发经验：通过5个真实案例，具备独立完成视觉检测项目的能力。 3D视觉与标定技能：理解相机标定流程与3D视觉基本原理，拓展技术视野。混合编程能力：掌握HALCON与C++/QT混合编程，能够开发完整视觉应用软件。

E-BOOK 机器视觉技术基础

PDF

《机器视觉技术基础》[64M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

📥 PDF 电子书 · 百度网盘 · 约 32M 📖 化学工业出版社 🌐 zh-CN 📅 2,021 年出版

90

下载次数

4.8

用户评分

79.0MB

文件大小

PDF

图像处理机器视觉 HALCON 工业检测 3D视觉

📦 下载本书

📥 立即获取 PDF 👁️ 预览

机器视觉入门无门：帮助零基础读者快速建立机器视觉知识体系，理解视觉系统硬件构成与选型方法。
HALCON软件上手困难：通过详细讲解HALCON功能、数据结构与编程方法，解决视觉软件开发工具的学习障碍。
图像处理算法理解不深：系统讲解图像预处理、分割、特征提取、形态学处理等核心算法原理与实现。
理论与实际脱节：通过车牌识别、缺陷检测、几何测量等5个真实项目案例，打通从理论到工程应用的链路。
3D视觉与混合编程空白：补充相机标定、3D视觉基础及HALCON与C++混合编程等进阶技能。

📖 书籍简介

产品特色

编辑推荐

1、本书是机器视觉领域的一本入门级技术学习指南书。
2、视觉系统应用的案例非常丰富，可借鉴价值较大。
3、本书采用HALCON软件进行应用设计，适用面广。

内容简介

本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上，重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用，有较强的参考价值。本书具体内容包括：数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。
本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信息类、计算机类相关专业的教学参考书，也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。

第1章机器视觉概述 001
1.1　什么是机器视觉 002
1.2　机器视觉系统硬件构成 003
1.3　硬件选型 004
1.4　机器视觉的应用及展望 013

第2章数字图像基础 015
2.1　图像和数字图像 016
2.2　图像的数字化 018
2.3　图像像素间的关系 022
2.4　图像灰度直方图 025

第3章初步认识HALCON 029
3.1　走进HALCON 030
3.2　HDevelop图形组件 031
3.3　软件图像采集 036
3.4　数据结构 041

第4章图像预处理 051
4.1　感兴趣区域（ROI） 052
4.2　图像的变换与校正 053
4.3　图像增强 057

第5章图像分割 083
5.1　阈值分割 084
5.2　边缘检测 088
5.3　区域分割 095
5.4　Hough变换 098
5.5　分水岭算法 101

第6章特征提取 103
6.1　图像特征概述 104
6.2　区域形状特征 104
6.3　基于灰度值的特征 110
6.4　基于图像纹理的特征 116

第7章图像的形态学处理 121
7.1　数学形态学预备知识 122
7.2　二值图像的基本形态学运算 123
7.3　灰度图像的形态学运算 134
7.4　二值图像的基本形态学算法 140

第8章图像模板匹配 147
8.1　图像模板匹配概述 148
8.2　基于像素灰度值的模板匹配 148
8.3　基于特征的模板匹配 154
8.4　图像金字塔 162
8.5　Matching助手 166

第9章相机标定 171
9.1　标定的目的和意义 172
9.2　标定的参数 172
9.3　HALCON标定流程 173

第10章 3D视觉基础 177
10.1　三维空间坐标 178
10.2　双目立体视觉 179
10.3　激光三角测量 183

第11章混合编程 191
11.1　混合编程的方式 192
11.2　HALCON与MFC混合编程 192
11.3　HALCON与QT混合编程 200

第12章案例分析 209
12.1　车牌识别 210
12.2　卡号识别 212
12.3　缺陷检测 214
12.4　几何测量 218
12.5　齿轮3D平面度检测 223

参考文献 232

查看全部↓

前言/序言

伴随着科技的高速发展，自动化、智能化已经成为工程界的普遍趋势。一般而言，机器视觉技术是图像处理在工程界的应用，尤其是工业检测领域，具有准确度高、稳定性好、可靠性强的要求，机器视觉技术在此领域被广泛采用。市面上，机器视觉的书籍很丰富，为学习机器视觉技术提供了良好的帮助。笔者的目标是编写一本理论知识简洁精悍、结合实战项目讲解应用技能的教程，以更好地服务于广大的理工科大学生和工程技术人员。
HALCON是当前工程界广泛使用的机器视觉软件，具有上手简单、学习方便等众多优点，基于市场对机器视觉工程师的普遍要求，本书采取HALCON作为视觉软件进行编写。
本书系统地讲解了机器视觉基础和视觉系统设计的关键知识和技术，首先讲解机器视觉概述、图像处理基础；然后再以HALCON为软件讲解其基础、图像预处理、图像分割、特征提取、形态学、模板匹配等知识和技能，并将具体的案例贯穿于各个核心知识点中；接下来结合工程界的广泛应用，讲解相机标定、3D视觉技术；最后，讲解HALCON/C++混合编程，以达到开发实际应用项目的能力，并结合作者的实战项目，挑选具有代表性的5个项目进行了比较详细的讲解，为学有余力的读者提供了参考。
本书还可作为机器人工程、机械电子工程、计算机科学、自动化、电子信息等专业的机器视觉课程教材，建议2个学分或3个学分。2个学分的学习建议修读第1～8章。书中的视觉原理和算法部分，可根据生源情况，进行选取授课。另外，建议至少有一半学时安排在机房授课，以提高学习效果。作者的授课，将课程48学时全部安排在机房，并有部分电脑连接了工业相机等进行实时彩图和视觉识别教学，此方式可供读者参考。
本书由广东技术师范大学肖苏华教授主编，编写过程中得到了肖苏华视觉智能实验室学生的大力协助，包括资料搜集、程序调试、案例优化、文字修订等。他们是研究生王志勇，本科生吴建毅、何晓霜、赖南英。全书由肖苏华统稿、定稿，在编写过程中参阅了相关的书籍、论文和网络资料，也引用了部分内容，对原作者表示衷心的感谢。尤其对我的学生表示衷心的感谢，感恩遇见优秀的你们，在实验室见证你们的学习和成长也是我宝贵的记忆，也特别感谢广东技术师范大学机电学院的领导和老师给予我的支持和帮助。
由于水平有限，书中难免存在不妥之处，敬请读者批评指正。

肖苏华
2020年12月12日

查看全部↓