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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

2.2HDevelop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

2.4.1Image

2.4.2Region

2.4.3XLD

2.4.4Handle

2.4.5Tuple

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

3.2.1去噪

3.2.2图像增强

3.3图像分割

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章区域

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XLD


5.1XLD的获取

5.1.1亚像素级边缘提取

5.1.2亚像素阈值

5.2XLD的特征

5.2.1特征类型

5.2.2特征筛选

5.3XLD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

6.2.1图像金字塔

6.2.2基于形状的图像模板匹配

6.2.3Matching助手介绍

习题



第7章3D视觉

7.1相机模型的成像原理

7.1.13D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

7.33D物体模型处理

7.3.13D物体模型的获取

7.3.23D物体模型的属性信息

7.3.33D物体模型的修改

7.3.43D物体模型的特征提取

7.3.53D物体模型的可视化

7.43D匹配

7.4.13D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

7.53D重建

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

8.1WinForm入门

8.1.1WinForm安装

8.1.2WinForm项目结构

8.1.3案例学习

8.2HALCON联合WinForm

8.2.1HALCON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++

9.1Qt入门

9.1.1Qt的安装

9.1.2创建Qt项目

9.1.3Qt项目介绍

9.1.4案例学习

9.2HALCON联合Qt

9.2.1HALCON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

10.2OCR助手使用

10.3编程实现OCR识别

10.4汉字识别

10.5一维码识别

10.6二维码识别

习题



第11章几何测量

11.1一维测量


11.1.1创建测量区域

11.1.2应用测量

11.2二维测量

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

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

14.1.1基础概念

14.1.2深度学习术语

14.1.3深度学习步骤

14.2HALCON深度学习

14.2.1HALCON深度学习助手

14.2.2HALCON深度学习推理案例

14.3HALCON深度学习与C#联合编程案例

习题


参考文献