具体描述
现代自动识别技术与应用，ISBN：9787302069638，作者：张成海，张铎主编
《现代自动识别技术与应用》图书内容提要（非原书内容） 本书聚焦于新兴的数字影像处理与机器学习在工业检测领域的深度融合，探讨如何利用先进的计算机视觉算法构建高可靠性、高效率的自动化质量控制系统。 --- 第一部分：数字影像采集与预处理基础 本部分系统阐述了构建高效视觉检测系统的硬件基础与图像信号的优化技术。内容侧重于如何根据不同的检测任务，精确选择和配置工业相机、光源系统以及镜头组件，确保采集到高质量、高对比度的原始数据。 第一章：工业成像系统设计原理 详细剖析了线阵相机、面阵相机以及高光谱成像仪的工作机制及其适用场景。重点分析了CMOS与CCD传感器的技术差异，以及在高速生产线中如何通过精确的曝光控制和同步触发机制，消除运动模糊。对于光源的选择，本书深入探讨了明场、暗场、同轴光以及结构光照明在揭示不同材质表面缺陷（如划痕、凹陷、颜色偏差）方面的优势与局限性。此外，还包括了三维扫描技术（如激光三角测量法）在精密测量中的应用案例分析。 第二章：图像信号的数字化与增强 本章着重于从采集到的原始数字信号到可用于分析的数据的转化过程。内容涵盖了色彩空间（RGB、HSV、Lab）的转换与应用，特别是针对金属、塑料和纺织品等不同材料的颜色恒定性处理。图像预处理技术部分，详细介绍了噪声抑制算法（如双边滤波、非局部均值滤波）的选择与参数调优，以及对比度增强技术（如直方图均衡化、自适应伽马校正）。特别引入了“亚像素级定位”的概念，阐述了如何通过插值算法提高特征点识别的精度，使其超越单个像素的限制。 --- 第二部分：传统机器视觉算法与特征提取 本部分回顾并深入解析了在深度学习浪潮之前，工业检测领域长期依赖的核心经典算法，这些算法至今在资源受限或对模型可解释性要求极高的场景中仍具有不可替代的地位。 第三章：几何特征的精确提取 本章聚焦于形态学操作在缺陷检测中的应用。详细讲解了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算如何用于图像的平滑、填充孔洞、连接断点以及去除噪声斑点。随后，探讨了边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Canny算子的优劣对比，并引入了更先进的亚像素级边缘定位方法。对于模板匹配，本书不仅介绍了传统的互相关法，还讲解了基于相位相关（Phase Correlation）的快速平移和旋转校正技术，确保检测目标的精确对齐。 第四章：基于统计学的目标识别与测量 本章主要关注如何从图像中提取可量化的统计学特征用于分类和测量。内容包括如何利用Hough变换进行直线、圆弧和圆形的鲁棒性检测，这在检测零件的几何公差时至关重要。此外，还深入分析了灰度共生矩阵（GLCM）的构建，及其在纹理分析中的应用，例如区分材料的粗糙度或表面烧蚀的细微差异。对于尺寸测量，讲解了如何结合已知物理尺寸的标定板进行相机标定（内参与外参），实现像素单位到物理单位的精确转换。 --- 第三部分：深度学习在复杂视觉任务中的突破 本部分是全书的核心，重点讲解了卷积神经网络（CNN）及其变体如何解决传统方法难以处理的、高变异性、低对比度或非结构化缺陷的检测难题。 第五章：面向目标检测与定位的深度网络 本章详细剖析了主流的实时目标检测框架，包括基于区域提议（Region Proposal）的方法（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLOv5/v8、SSD）。重点在于如何为工业缺陷（如裂纹、污点、异物）构建高质量的标注数据集，并讨论了数据增强策略（如Mixup、CutMix）在提升模型泛化能力方面的作用。此外，还探讨了小目标检测的优化策略，例如特征金字塔网络（FPN）在多尺度特征融合中的重要性。 第六章：高精度语义分割与实例分割 对于需要精确描绘缺陷轮廓的场景（如电路板线路检测、织物瑕疵识别），本章讲解了语义分割和实例分割技术。U-Net、DeepLab系列等网络结构被详细分解，重点阐述了如何设计损失函数（如Dice Loss、Focal Loss）来平衡前景（缺陷）和背景（正常区域）的巨大差异。实例分割（如Mask R-CNN）的应用被着重介绍，它不仅能定位缺陷，还能精确分离出相互重叠的多个缺陷实例。 第七章：异常检测与零样本学习 本章关注于“无监督”或“半监督”的缺陷检测场景，即在只有大量正常样本可用时，如何识别出未曾见过的异常。本书详细介绍了基于生成模型（如GANs、VAE）的重建误差法，以及基于特征空间距离（如PatchCore、One-Class SVM）的异常评分机制。这对于新品导入期或缺陷样本稀疏的产品线尤为关键，旨在降低对昂贵缺陷样本标注的依赖性。 --- 第四部分：系统集成、部署与性能优化 本书的最后部分将理论与工程实践紧密结合，指导读者如何将训练好的模型高效、稳定地部署到实际生产线环境中。 第八章：模型优化与边缘计算部署 本章探讨了深度学习模型从训练环境向生产环境迁移的优化过程。内容包括模型量化（如INT8量化）、模型剪枝和知识蒸馏技术，以减小模型体积并加速推理速度。重点介绍了如何利用NVIDIA TensorRT、OpenVINO等推理引擎对模型进行图优化和内核融合，以充分发挥GPU或专用的AI加速器（如FPGA、NPU）的性能。 第九章：系统级联与实时数据流管理 本章涉及工业现场的数据通信与控制集成。内容涵盖了工业以太网（如EtherCAT, Profinet）在高速数据传输中的角色，以及如何设计一个低延迟的反馈闭环系统。讨论了检测结果（通过MQTT或OPC UA协议）如何与PLC、MES（制造执行系统）进行交互，实现自动剔除、生产追溯和实时报警。最后，本书对模型在长期运行中可能出现的“模型漂移”（Model Drift）现象进行了分析，并提出了定期再训练和监控的策略。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有