机器视觉技术(HALCON版微课视频版题库版大数据与人工智能面向数字化时代高等学校计算

本书内容全面，分为基 础部分、应用部分和扩展部 分。基础部分系统地讲解了 机器视觉基础和视觉系统设 计的关键知识和技术，包括 机器视觉概述、HALCON基 础和语法、图像、区域、 XLD、几何变换和模板匹配 、3D视觉等。应用部分以 Qt和WinForm为例讲解了 HALCON与C#/C++语言的 联合编程，并介绍了机器视 觉的典型应用，包括OCR、 几何测量、缺陷检测、3D 视觉应用等。扩展部分的内 容为机器视觉中的深度学习 基本原理及应用。 本书以HALCON软件为基 础，详细讲解了各个核心知 识点和技能点，以实际应用 案例贯穿其中，兼具理论性 和实践性，便于读者充分理 解并掌握机器视觉技术的相 关基础知识。 本书可作为高等院校计 算机类、机电类、自动化类 等相关专业的“机器视觉”课 程教材，也可作为感兴趣读 者的自学读物，还可作为相 关从业人员的参考用书。

第1章 机器视觉概述 1.1 什么是机器视觉 1.2 机器视觉系统硬件构成 1.3 硬件选型 1.3.1 光源 1.3.2 相机 1.3.3 镜头 1.3.4 图像采集卡 1.4 机器视觉的应用现状及发展趋势 习题 第2章 HALCON基础和语法 2.1 走进HALCON 2.2 HDevelop图形组件 2.3 软件图像采集 2.3.1 获取非实时图像 2.3.2 获取实时图像 2.4 数据结构 2.4.1 Image 2.4.2 Region 2.4.3 XLD 2.4.4 Handle 2.4.5 Tuple 2.4.6 几个重要的语法 习题 第3章 图像 3.1 图像基础知识 3.1.1 像素 3.1.2 图像通道 3.1.3 域 3.2 图像的预处理間 3.2.1 去噪 3.2.2 图像增强 3.3 图像分割器 3.3.1 阈值分割 3.3.2 区域生长 3.3.3 分水岭分割 习题 第4章 区城 4.1 区域与像素的关系 4.2 基础形状区域的创建 4.3 区域的集合操作 4.4 形态学运算 4.4.1 腐蚀 4.4.2 膨胀 4.4.3 开运算、闭运算 4.5 区域的特征 4.5.1 区域特征的类型 4.5.2 区域的特征筛选 习题 第5章 XD 5.1 XLD的获取 5.1.1 亚像素级边缘提取 5.1.2 亚像素阈值 5.2 XLD的特征 5.2.1 特征类型 5.2.2 特征筛选 5.3 XLD的处理 5.3.1 创建 5.3.2 分割 5.3.3 合并 5.3.4 拟合 5.3.5 其他 习题 第6章 几何变换和模板匹配 6.1 几何变换 6.1.1 几何变换基础知识 6.1.2 重要算子 6.2 模板匹配間 6.2.1 图像金字塔 6.2.2 基于形状的图像模板匹配 6.2.3 Matching助手介绍 习题 第7章 3D视觉 7.1 相机模型的成像原理名 7.1.1 3D世界坐标到二维图像像素坐标的映射 7.1.2 面阵相机成像原理及其标定参数 7.1.3 线阵相机的标定参数 7.2 相机标定实现 7.2.1 标定板” 7.2.2 相机标定流程 7.3 3D物体模型处理品 7.3.1 3D物体模型的获取 7.3.2 3D物体模型的属性信息 7.3.3 3D物体模型的修改 7.3.4 3D物体模型的特征提取 7.3.5 3D物体模型的可视化 7.4 3D匹配品 7.4.1 3D配准 7.4.2 基于形状的3D匹配 7.4.3 基于表面的3D匹配 7.4.4 基于可变形表面的3D匹配 7.5 3D重建名 7.5.1 双目立体视觉 7.5.2 激光三角测量 习题 第8章 HALCON联合C#编程 8.1 WinForm入门 8.1.1 WinForm安装 8.1.2 WinForm项目结构 8.1.3 案例学习 8.2 HALCON联合WinForm 8.2.1 HALCON代码导出 8.2.2 环境配置及添加窗口控件 8.2.3 案例学习 8.2.4 常用的开发技巧 习题 第9章 HALCON联合C++ 9.1 Qt入门 9.1.1 Qt的安装 9.1.2 创建Qt项目 9.1.3 Qt项目介绍 9.1.4 案例学习 9.2 HALCON联合Qt 9.2.1 HALCON代码导出 9.2.2 项目环境配置 9.2.3 案例学习 习题 第10章 OCR 10.1 基本流程 10.2 OCR助手使用 10.3 编程实现OCR识别名 10.4 汉字识别名 10.5 一维码识别名 10.6 二维码识别 习题 第11章 几何测量 11.1 一维测量名 11.1.1 创建测量区域 11.1.2 应用测量 11.2 二维测量品 11.2.1 图像或区域预处理 11.2.2 提取特征 11.2.3 像素级精确的边缘和线条 11.2.4 亚像素级的边缘和线条 11.2.5 抑制不相关轮廓 11.2.6 合并轮廓 11.2.7 用已知形状近似提取轮廓段的特征 11.3 卡尺测量 11.3.1 创建测量模型 11.3.2 设置测量对象的图像大小 11.3.3 创建测量模型ROI 11.3.4 修改模型/对象参数 11.3.5 对齐测量模型 11.3.6 应用测量 11.3.7 获取测量结果 11.3.8 清除测量对象 习题 第12章 缺陷检测 12.1 差分法間 12.2 差分模型法 12.2.1 基础原理 12.2.2 详细流程 12.2.3 核心算子 12.2.4 例子精读 12.2.5 总结 12.3 快速傅里叶变换 12.3.1 基础原理之时域、频域、空间域 12.3.2 基础原理之快速傅里叶变换 12.3.3 一般流程 12.3.4 核心算子 12.3.5 例子精读 习题 第13章 3D视觉应用 13.1 基于3D物体模型的筛选处理应用 13.1.1 应用解析 13.1.2 核心算子 13.1.3 例子精读 13.2 基于表面3D匹配的定位应用 13.2.1 应用解析 13.2.2 核心算子 13.2.3 例子精读 13.3 基于3D物体模型的平面度和高度测量应用 13.3.1 应用解析 13.3.2 核心算子 13.3.3 例子精读 习题 第14章 机器视觉中的深度学习 14.1 基础入门