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隨著我國經濟、科技、技術的快速發展，自動化、智能化、信息化、智能化技術已成功應用於汽車、航空航天、鋼鐵、復合材料、精密電子等多行業生產製造，推動我國製造業向著更高精度、更高效率、更高質量的方向發展。機器視覺智能檢測技術作為推進我國製造業邁向自動化、智能化方向發展的關鍵一環，已經為我國智能製造的快速發展貢獻了顯著力量。 面向多行業複雜場景的智能化檢測需求，機器視覺智能檢測技術基於高精度、高質量成像技術，圖像處理技術，人工智能分析技術，結合自動化執行系統，配合第三方軟件平臺，可實現面向汽車、航空航天、鋼鐵、復合材料、精密電子等多行業複雜場景的智能化檢測與測量需求，保障產品的生產質量，促進產品的生產效率。
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目錄第1章緒論0011.1機器視覺的定義0011.2機器視覺的發展歷史0021.2.1國外的發展歷史0021.2.2國內的發展歷史0021.3機器視覺系統的特點0031.4機器視覺的主要功能0041.4.1圖像分類0041.4.2目標檢測0051.4.3目標分割0071.4.4目標跟蹤0071.4.5視覺引導0081.4.6視覺測量009第2章機器視覺硬件系統0102.1工業相機0102.1.1工業相機的分類0102.1.2工業相機的性能參數0142.1.3工業相機的選型0172.2工業鏡頭0202.2.1工業鏡頭的分類及原理0202.2.2工業鏡頭的性能參數0222.2.3工業鏡頭的選型0262.3工業光源0272.3.1工業光源的分類0272.3.2工業光源的照射方式0322.3.3工業光源的選型0332.4小結034第3章經典機器視覺技術0353.1視覺成像原理0353.1.1透視成像原理0353.1.2坐標系及其轉換0353.2數字圖像基礎0393.2.1數字圖像0393.2.2顏色模型0403.2.3圖像格式0423.3數字圖像處理0433.3.1二值化0433.3.2通道變換0463.3.3圖像銳化0483.3.4對比度增強0503.3.5邊緣檢測0523.3.6腐蝕與膨脹0573.3.7特徵提取0593.3.8模板匹配0633.3.9圖像分割0643.4小結070第4章機器學習與深度學習技術0714.1線性模型0714.1.1一元線性模型0724.1.2多元線性模型0724.1.3線性回歸0734.2決策樹0754.2.1特徵選擇0764.2.2決策樹生成0774.2.3剪枝0774.3神經網絡0824.3.1神經元模型0834.3.2單層感知機0834.3.3兩層感知機0844.3.4多層感知機0854.3.5激活函數0864.3.6正則化0884.3.7正向傳播與反向傳播0894.4支持向量機0904.5貝葉斯分類0924.6聚類0934.7深度學習0944.8小結095第5章鋼鐵領域機器視覺技術的典型應用0965.1廢鋼智能判級0965.1.1廢鋼智能判級系統的硬件組成0975.1.2廢鋼智能判級系統的軟件組成1025.1.3結果分析1105.2發動機缸體鑄件表面缺陷檢測1125.2.1系統組成1135.2.2缸體缺陷類別及數據處理1145.2.3機械臂路徑規劃與執行1175.2.4缸體表面缺陷檢測1195.2.5結果分析1215.3小結123第6章航空航天領域機器視覺技術的典型應用1246.1飛機表面缺陷檢測1246.1.1系統組成1266.1.2無人機路徑規劃與執行1286.1.3缺陷檢測與分析1336.1.4結果分析1386.2飛機發動機葉片表面缺陷檢測1396.2.1系統組成1406.2.2缺陷類型分析1416.2.3數據準備與評價指標1426.2.4深度學習模型1436.2.5結果分析1476.3小結150第7章復合材料領域機器視覺技術的典型應用1527.1預制體經緯線密度檢測1527.1.1系統組成1537.1.2檢測指標與定義1547.1.3經緯線密度檢測模型1567.1.4結果分析1587.2碳絲質量在線檢測1607.2.1系統組成1617.2.2檢測指標與定義1627.2.3數據準備1637.2.4碳絲檢測模型1647.2.5結果分析1667.3原絲質量在線檢測1687.3.1系統組成1697.3.2檢測指標與定義1707.3.3數據準備1707.3.4原絲檢測模型1737.3.5結果分析1757.4小結179第8章精密電子領域機器視覺技術的典型應用1808.1金絲鍵合錯漏絲檢測1808.1.1問題分析1808.1.2數據準備1818.1.3金絲檢測1818.1.4模板匹配1838.1.5結果分析1838.2金絲鍵合跨距檢測1868.2.1數據準備1878.2.2整體思路1878.2.3金絲鍵合區域定位模塊1888.2.4金絲鍵合焊點檢測模塊1898.2.5金絲鍵合金絲分割模塊1918.2.6金絲鍵合跨距測量模塊1938.2.7結果分析1958.3密閉電子設備多餘物檢測2038.3.1多餘物特徵2038.3.2多餘物檢測網絡2048.3.3結果分析2128.4小結217參考文獻219
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