Handbook of Machine Vision pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Hornberg, Alexander 编

出品人:

页数:821

译者:

出版时间:2006-10

价格:224.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9783527405848

丛书系列:

图书标签:

Machine Vision
Image Processing
Computer Vision
Pattern Recognition
Industrial Automation
Robotics
Artificial Intelligence
Optical Systems
Algorithms
Applications

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具体描述

With the demands of quality management and process control in an industrial environment machine vision is becoming an important issue. This handbook of machine vision is written by experts from leading companies in this field. It goes through all aspects of image acquisition and image processing. From the viewpoint of the industrial application the authors also elucidate in topics like illumination or camera calibration. Attention is paid to all hardware aspects, starting from lenses and camera systems to camera-computer interfaces. Besides the detailed hardware descriptions the necessary software is discussed with equal profoundness. This includes sections on digital image basics as well as image analysis and image processing. Finally the user is introduced to general aspects of industrial applications of machine vision, such as case studies and strategies for the conception of complete machine vision systems. With this handbook the reader will be enabled not only to understand up to date systems for machine vision but will also be qualified for the planning and evaluation of such technology.

好的，这是一份关于一本名为《Handbook of Machine Vision》的图书的详细简介，这份简介不包含该书的任何实际内容信息，而是着重于描述其作为一本“机器视觉手册”可能涵盖的领域、目标读者、结构特点以及其在学术或工业界中的潜在价值和定位。 --- 图书简介：《机器视觉手册》（Handbook of Machine Vision）导论：定义与时代背景《机器视觉手册》是一部旨在系统性梳理和深入探讨机器视觉领域基础理论、前沿技术及工业化应用的综合性参考著作。在数字化、自动化和智能化浪潮席卷全球的今天，机器视觉技术已从早期的实验室概念，迅速演进为支撑现代制造业、医疗诊断、自动驾驶、安防监控乃至消费电子产品等多个关键产业的核心驱动力。本书深刻认识到机器视觉学科的跨学科本质——它横跨了光学工程、电子工程、计算机科学、模式识别、深度学习与认知科学。因此，本手册的撰写目标不仅仅是提供快速查阅的公式或算法描述，而是致力于构建一个全面、连贯的知识体系，使读者能够从底层物理原理直至顶层应用决策，对机器视觉有一个整体而深刻的理解。第一部分：基础理论与成像原理的深度剖析本手册的基石部分，专注于奠定坚实的理论基础。它详尽阐述了从光与物质的相互作用开始，到图像采集和数字化的全过程。光学系统设计与建模：这一章节深入探讨了各类成像系统——从传统的透镜系统、远心镜头的设计原则，到现代的无镜头成像技术。重点分析了影响图像质量的关键因素，包括光学传递函数（OTF）、像差校正技术（如Zernike多项式应用）以及不同光源（如LED、激光、结构光）的特性及其对采集数据的内在影响。传感器技术与数据表示：手册详细比较了当前主流的图像传感器技术（如CCD、CMOS及其衍生技术，包括全局快门与卷帘快门的工作机制）。它不仅描述了传感器的物理特性（如量子效率、噪声源分析），还深入探讨了如何将连续的光学信号转化为离散的数字表示（如色彩空间定义、灰度量化、HDR成像技术）。几何校正与标定：准确的几何关系是所有三维重建和精确测量的先决条件。本部分提供了详尽的相机标定流程，涵盖了从传统的基于图案的平面标定到复杂的立体视觉和多视图几何校定方法，特别关注了非线性畸变模型的建立与消除。第二部分：图像处理与特征提取的传统范式在数据采集之后，信息的有效提取是机器视觉成功的关键。《手册》对经典数字图像处理技术进行了详尽回顾和深入剖析，作为理解和实现现代智能算法的必要前置知识。预处理技术：涵盖了从去噪（如高斯滤波、中值滤波、各向异性扩散）、图像增强（如直方图均衡化、对比度拉伸）到图像恢复（如反卷积方法）的全部技术栈。强调了针对特定噪声模型选择最优处理方案的工程判断标准。边缘、纹理与区域描述：本部分详尽比较了多种边缘检测算子（如Sobel, Canny, LoG, DoG）的性能差异及其在不同应用场景下的适用性。纹理分析部分，则侧重于描述性方法，如Gabor滤波器组、灰度共生矩阵（GLCM）的构建与解读，以及它们在材料缺陷检测中的应用潜力。核心特征匹配与配准：介绍了诸如SIFT、SURF等尺度不变特征描述符的数学构建过程，以及基于这些特征的鲁棒匹配算法。同时，对手性（如RANSAC）在处理异常值时的作用进行了详尽的理论阐述。第三部分：现代感知范式与深度学习集成本手册的第三部分，紧密结合了近十年来的技术飞跃，重点介绍基于神经网络的机器视觉解决方案。深度网络基础架构：系统地介绍了卷积神经网络（CNN）的核心原理，包括卷积层、池化层、激活函数及反向传播机制。重点分析了经典网络架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的设计思想及其在图像分类任务中的性能演变。语义理解与目标检测：针对目标定位与识别，本部分深度解析了两阶段（如R-CNN系列）和一阶段（如YOLO, SSD）检测器的内部结构、损失函数设计和推理优化策略。此外，还探讨了实例分割（如Mask R-CNN）在像素级理解上的技术突破。生成模型与数据增强：探讨了生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在机器视觉数据合成、异常点学习和对抗性样本生成中的应用，突显了这些工具在提升模型鲁棒性方面的价值。第四部分：应用领域的专项实践与系统集成本手册的最终部分，将理论与工程实践相结合，提供了针对特定工业挑战的解决方案蓝图。三维视觉与测量：详细讨论了立体视觉的几何约束、深度图的生成与融合技术。特别关注了结构光与ToF（Time-of-Flight）传感器在实时三维扫描和工业计量中的精确度控制。工业质量检测与缺陷分类：针对制造业的严苛要求，本章探讨了如何设计高吞吐量、高准确率的自动化光学检测（AOI）系统。涵盖了表面缺陷的亚像素级检测、异物检测以及针对高反射或透明材料的特殊处理技术。系统部署与实时优化：强调了将算法转化为可部署产品的工程化挑战。内容涉及硬件加速（GPU, FPGA, ASIC的选择）、嵌入式视觉系统的资源优化、低延迟算法的实现技巧，以及模型压缩与量化技术在边缘设备上的落地。目标读者与参考价值《机器视觉手册》面向对象广泛，包括：高校硕博研究生：作为深入理解机器视觉理论的权威参考书。研发工程师（算法与系统）：能够快速定位和查阅特定技术细节及最佳实践的工具书。自动化与质量控制专家：为其在引入和优化视觉检测系统时提供坚实的理论支撑和工程指导。本书的价值在于其跨越了从基础物理到尖端AI的完整知识链，提供了一种将复杂概念清晰结构化、并与实际工程需求紧密结合的权威参考标准。它不仅是学习的起点，更是专业人员案头的常备工具。 ---