機器人視覺基礎-MATLAB編程與應用 付中濤 陳緒兵 9787577217512 【台灣高等教育出版社】

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物品所在地:中國大陸
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商品編號: 9787577217512
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書名:機器人視覺基礎-MATLAB編程與應用
ISBN:9787577217512
出版社:華中科技大學
著編譯者:付中濤 陳緒兵
頁數:127
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1739719
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內容簡介

機器人視覺作為機器視覺在智能機器人領域的拓展應用,充分體現了多學科交叉的重要性。本書深入探討了機器人視覺在實際應用中所涉及的算法,並利用MATLAB編程語言進行了詳盡的闡述。本書系統地闡釋了機器人視覺系統的組成和工作原理,並配備了相應的MATLAB程序和PPT電子課件以輔助學習。 全書共10章:第1章緒論,闡述了機器人視覺系統的定義、組成、發展歷程及其應用領域等;第2章至第7章為圖像處理部分,包括數字圖像基礎、圖像預處理、圖像分割、圖像特徵提取、圖像形態學以及圖像模板匹配;第8章和第9章詳細介紹了機器人視覺系統標定和3D視覺測量基礎;第10章給出了機器人視覺的典型案例分析。 本書可作為高等工科院校機器人工程、機械電子工程、電子信息工程、計算機科學、自動化等專業本科生和研究生的教學參考書,同時也可供相關專業工程技術人員使用。

目錄

第1章 緒論
1 1 機器人視覺的概念
1 2 機器人視覺系統
1 2 1 工作原理
1 2 2 系統組成
1 2 3 常用的視覺開發軟體
1 3 機器視覺的發展歷程
1 3 1 國外發展歷程
1 3 2 國內發展歷程
1 4 機器人視覺的應用領域
1 5 機器人視覺的發展趨勢
習題
第2章 數字圖像基礎
2 1 圖像
2 1 1 圖像的分類
2 1 2 數字圖像
2 1 3 數字圖像的表示
2 1 4 顏色模型
2 2 圖像的數字化
2 2 1 採樣
2 2 2 量化
2 2 3 壓縮編碼
2 2 4 採樣、量化與數字圖像的關係
2 3 圖像像素間的關係
2 3 1 鄰域關係
2 3 2 鄰接性和連通性
2 3 3 區域與邊界
2 3 4 像素之間的距離
2 4 圖像灰度直方圖
2 4 1 直方圖的性質
2 4 2 直方圖的應用
習題
第3章 圖像預處理
3 1 圖像的幾何變換
3 1 1 圖像的平移、旋轉和縮放
3 1 2 圖像的仿射變換
3 1 3 圖像的投影變換
3 2 感興趣區域
3 3 圖像增強
3 3 1 直方圖均衡化
3 3 2 增強對比度
3 3 3 處理失焦圖像
3 4 圖像平滑與去噪
3 4 1 均值濾波
3 4 2 中值濾波
3 4 3 高斯濾波
習題
第4章 圖像分割
4 1 閾值分割
4 1 1 全局閾值分割
4 1 2 局部閾值分割
4 2 區域分割
4 2 1 區域生長法
4 2 2 區域分裂合併法
4 3 邊緣檢測
4 3 1 一階微分運算元
4 3 2 二階微分運算元
4 4 Hough變換
4 5 分水嶺算法
習題
第5章 圖像特徵提取
5 1 圖像特徵概述
5 2 基於區域形狀的特徵
5 3 基於灰度值的特徵
5 4 基於圖像紋理的特徵
習題
第6章 圖像形態學
6 1 數學形態學運算
6 2 二值圖像的形態學運算
6 2 1 腐蝕與膨脹運算
6 2 2 開與閉運算
6 2 3 頂帽與底帽運算
6 2 4 擊中擊不中運算
6 3 灰度圖像的形態學運算
6 3 1 腐蝕與膨脹運算
6 3 2 開與閉運算
6 3 3 頂帽與底帽運算
6 4 二值圖像的形態學應用
6 4 1 邊界提取
6 4 2 孔洞填充
6 4 3 骨架運算
習題
第7章 圖像模板匹配
7 1 圖像模板匹配概述
7 2 基於圖像灰度值的模板匹配
7 2 1 模板匹配的原理
7 2 2 基於灰度相關性的模板匹配的算法
7 3 基於圖像特徵的模板匹配
7 3 1 不變矩匹配法
7 3 2 距離變換匹配法
7 3 3 最小均方誤差匹配法
7 4 圖像金字塔
7 5 模板圖像的創建
7 5 1 從圖像特定區域中創建模板
7 5 2 使用XLD輪廓創建模板
習題
第8章 機器人視覺系統標定
8 1 視覺相機參數的標定
8 1 1 坐標系的建立與變換
8 1 2 畸變模型
8 1 3 相機參數標定的流程
8 2 機器人手眼關係標定
8 2 1 標定原理
8 2 2 標定方程AX=XB的求解
8 2 3 實例分析
習題
第9章 3D視覺測量基礎
9 1 雙目視覺測量法
9 1 1 工作原理
9 1 2 工作流程
9 1 3 實例分析
9 2 激光三角測量法
9 2 1 工作原理
9 2 2 分類
9 2 3 工作流程
9 3 結構光測量法
9 4 飛行時間測量法
9 5 四種3D測量方法的比較
習題
第10章 典型案例分析
10 1 概述
10 2 視覺測量
10 3 視覺檢測
10 4 視覺識別
10 5 視覺定位
10 6 機器人視覺伺服
習題
參考文獻
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