工业机器视觉 基于灵闪平台的开发及应用PDF电子书下载

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第1章 机器视觉的发展与应用 1

1.1机器视觉概述 1

1.2机器视觉系统的组成 3

1.3机器视觉技术的应用领域 8

1.4机器视觉的发展与展望 12

第2章 灵闪视觉通用平台 18

2.1灵闪平台介绍 18

2.2灵闪的市场定位与优势 19

2.3灵闪的环境配置及安装注意事项 22

2.4灵闪的基础操作 23

第3章 图像采集系统 30

3.1图像采集系统介绍 30

3.2工业相机与图像采集卡 32

3.3工业镜头的原理与选型 39

3.4光源的原理与选型 48

第4章 特征定位 52

4.1特征定位的原理 52

4.2灵闪中特征定位算法介绍及示例 56

第5章 视觉测量与统计 63

5.1视觉测量与统计的原理 63

5.2灵闪中视觉测量与统计算法介绍及示例 68

第6章 标定 74

6.1标定的原理 74

6.2灵闪标定算法介绍 80

第7章 图像预处理 83

7.1图像预处理的原理 83

7.2灵闪中预处理算法介绍及示例 91

第8章 符号识别 95

8.1一维码／二维码识别原理 95

8.2灵闪符号识别算法工具介绍 101

第9章 灵闪平台的二次开发 106

9.1灵闪平台的开发模式介绍 106

9.2灵闪平台的接口介绍 107

9.3灵闪平台的接口调用 113

9.4灵闪平台的二次开发过程示例 116

第10章 基于灵闪的机器学习算法平台 129

10.1机器学习概述 129

10.2机器学习的应用领域介绍 134

10.3基于灵闪的机器学习算法平台介绍 137

10.4基于灵闪的机器学习算法平台优势 142

第11章 特征定位应用案例 144

11.1 LED面板螺丝孔定位 144

11.2钢板定位切割 150

第12章 测量与统计案例 156

12.1电子载带芯片承载孔尺寸测量 156

12.2太阳能电池片尺寸测量 165

第13章 符号识别应用案例 174

13.1电能表铅封二维码识别 174

13.2食品包装的生产日期验证 179

第14章 有无检测应用案例 184

14.1空气开关外观检测 184

14.2汽车刹车卡钳工件检测 188

第15章 基于传统算法的缺陷检测案例 194

15.1电能表的液晶屏字符缺失检测 194

15.2纺织面料的缺陷检测 201

第16章 基于机器学习算法的缺陷检测案例 205

16.1纸箱的正反放置检测 205

16.2太阳能电池片的缺陷检测 210

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