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| 內容簡介： |
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本书是机器视觉领域的畅销书，自第1版出版以来广受欢迎，是*本有关机器视觉软件的教材，详细介绍了机器视觉的各种算法，以及有关这些算法的实际应用。第2版进行了全面更新、修订和扩展，以反映了年来在图像采集、机器视觉算法和应用领域的发展，新内容包括新的摄像机和图像采集接口、三维传感器及技术、三维重建、三维物体识别以及*的分类算法，书中所有示例都基于MVTec公司*版本的机器视觉软件HALCON 13。
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| 目錄：
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目录
缩略词 I
第 2版前言III
第 1版前言.VII
1 Introduction简介1
2 Image Acquisition图像采集 6
2.1 Illumination照明 . 6
2.1.1 Electromagnetic Radiation电磁辐射 . 6
2.1.2 Types of Light Sources光源类型. 9
2.1.3 Interaction of Light and Matter光与被测物间的相互作用 12
2.1.4 Using the Spectral Composition of the Illumination利用照明的光谱 14
2.1.5 Using the Directional Properties of the Illumination利用照明的方向性 18
2.2 Lenses镜头.25
2.2.1 Pinhole Cameras针孔摄像机 26
2.2.2 Gaussian Optics高斯光学. 27
2.2.3 Depth of Field景深 37
2.2.4 Telecentric Lenses远心镜头 42
2.2.5 Tilt Lenses and the Scheimpflug Principle倾斜镜头和沙姆定律 48
2.2.6 Lens Aberrations镜头的像差 53
2.3 Cameras摄像机 61
2.3.1 CCD Sensors CCD传感器 62
2.3.2 CMOS Sensors CMOS传感器. 69
2.3.3 Color Cameras彩色摄像机 72
2.3.4 Sensor Sizes传感器尺寸 75
2.3.5 Camera Performance摄像机性能 77
2.4 CameraComputer Interfaces摄像机 -计算机接口 .84
2.4.1 Analog Video Signals模拟视频信号. 85
2.4.2 Digital Video Signals数字视频信号 . 92
2.4.3 Generic Interfaces通用接口 .116
2.4.4 Image Acquisition Modes图像采集模式131
2.5 3D Image Acquisition Devices三维图像采集设备.134
Contents
2.5.1 Stereo Sensors立体视觉传感器.135
2.5.2 Sheet of Light Sensors片光（激光三角测量）传感器.139
2.5.3 Structured Light Sensors结构光传感器 142
2.5.4 Time-of-Flight Cameras飞行时间摄像机 151
3 Machine Vision Algorithms机器视觉算法 .157
3.1 Fundamental Data Structures基本数据结构 .157
3.1.1 Images图像 158
3.1.2 Regions区域 .160
3.1.3 Subpixel-Precise Contours亚像素精度轮廓 .164
3.2 Image Enhancement图像增强 165
3.2.1 Gray Value Transformations灰度值变换 165
3.2.2 Radiometric Calibration辐射标定170
3.2.3 Image Smoothing图像平滑 181
3.2.4 Fourier Transform傅里叶变换198
3.3 Geometric Transformations几何变换205
3.3.1 Affine Transformations仿射变换206
3.3.2 Image Transformations图像变换209
3.3.3 Projective Image Transformations投影图像变换.216
3.3.4 Polar Transformations极坐标变换 .218
3.4 Image Segmentation图像分割 220
3.4.1 Thresholding阈值分割.220
3.4.2 Extraction of Connected Components提取连通区域 .233
3.4.3 Subpixel-Precise Thresholding亚像素精度阈值分割 237
3.5 Feature Extraction特征提取 240
3.5.1 Region Features区域特征 241
3.5.2 Gray Value Features灰度值特征 248
3.5.3 Contour Features轮廓特征 254
3.6 Morphology形态学 .256
3.6.1 Region Morphology区域形态学257
3.6.2 Gray Value Morphology灰度值形态学282
3.7 Edge Extraction边缘提取288
3.7.1 Definition of Edges边缘定义289
3.7.2 1D Edge Extraction一维边缘提取295
3.7.3 2D Edge Extraction二维边缘提取305
3.7.4 Accuracy and Precision of Edges边缘的准确度和精确度 .317
Contents
3.8 Segmentation and Fitting of Geometric Primitives几何基元的分割和拟合 328
3.8.1 Fitting Lines直线拟合.329
3.8.2 Fitting Circles圆拟合 336
3.8.3 Fitting Ellipses椭圆拟合 .338
3.8.4 Segmentation of Contours轮廓分割 .341
3.9 Camera Calibration摄像机标定 .347
3.9.1Camera Models for Area Scan Cameras with Regular Lenses普通镜头与面阵摄像机组成的摄像机模型.349
3.9.2Camera Models for Area Scan Cameras with Tilt Lenses倾斜镜头和面阵摄像机组成的摄像机模型.357
3.9.3Camera Model for Line Scan Cameras线阵摄像机的摄像机模型363
3.9.4Calibration Process标定过程 .370
3.9.5World Coordinates from Single Images从单幅图像中提取世界坐标380
3.9.6Accuracy of the Camera Parameters摄像机参数的准确度 .386
3.103D Reconstruction三维重构.390
3.10.1 Stereo Reconstruction立体重构 .390
3.10.2 Sheet of Light Reconstruction激光三角测量法（片光）重建412
3.10.3 Structured Light Reconstruction结构光重建 416
3.11Template Matching模板匹配 .424
3.11.1 Gray-Value-Based Template Matching基于灰度值的模板匹配 .426
3.11.2 Matching Using Image Pyramids使用图形金字塔进行匹配 434
3.11.3 Subpixel-Accurate Gray-Value-Based Matching基于灰度值的亚像素精度匹配 .441
3.11.4 Template Matching with Rotations and Scalings带旋转与缩放的模板匹配.441
3.11.5 Robust Template Matching可靠的模板匹配算法.443
3.12 3D Object Recognition三维物体识别476
3.12.1 Deformable Matching变形匹配 478
3.12.2 Shape-Based 3D Matching基于形状的三维匹配 493
3.12.3 Surface-Based 3D Matching基于表面的三维匹配 510
3.13HandEye Calibration手眼标定 .526
3.13.1 Introduction前言 527
3.13.2 Problem Definition问题定义 529
3.13.3 Dual Quaternions and Screw Theory对偶四元数和螺旋理论 .533
3.13.4 Linear HandEye Calibration线性手眼标定540
3.13.5 Nonlinear HandEye Calibration非线性手眼标定 .545
3.13.6 HandEye Calibration of SCARA Robots SCARA机器人手眼标定 .547
3.14Optical Character Recognition光学字符识别 OCR .551
3.14.1 Character Segmentation字符分割 552
Contents
3.14.2 Feature Extraction特征提取 555
3.15Classification分类 .560
3.15.1 Decision Theory决策理论 560
3.15.2Classifiers Based on Estimating Class Probabilities基于估计概率的分类器 .566
3.15.3Classifiers Based on Constructing Separating Hypersurfaces基于构造分离超曲面的分类器 .573
3.15.4 Example of Using Classifiers for OCR使用分类器用于 OCR的例子606
4 Machine Vision Applications机器视觉应用.608
4.1 Wafer Dicing半导体晶片切割 608
4.1.1Determining the Width and Height of the Dies确定芯片的宽度和高度609
4.1.2Determining the Position of the Dies确定芯片的位置 .612
4.1.3exercises练习 616
4.2 Reading of Serial Numbers序列号读取 .617
4.2.1Rectifying the Image Using a Polar Transformation使用极坐标变换对图像进行校正 618
4.2.2Segmenting the Characters字符分割622
4.2.3Reading the Characters读取字符.624
4.2.4exercises练习 625
4.3 Inspection of Saw Blades锯片检测 .626
4.3.1Extracting the Saw Blade Contour提取锯片的轮廓 627
4.3.2Extracting the Teeth of the Saw Blade提取锯片上的锯齿.628
4.3.3Measuring the Angles of the Teeth of the Saw Blade测量锯片锯齿的角度 .630
4.3.4exercises练习 632
4.4 Print Inspection印刷检测 632
4.4.1Creating the Model of the Correct Print on the Relay创建继电器上正确印刷信息的模型.633
4.4.2Creating the Model to Align the Relays创建一个用于对齐继电器的模型 .635
4.4.3Performing the Print Inspection印刷检测 636
4.4.4exercises练习 637
4.5 Inspection of Ball Grid Arrays BGA封装检查 638
4.5.1Finding Balls with Shape Defects找出有形状缺陷的焊锡球.639
4.5.2Constructing a Geometric Model of a Correct BGA构造一个正确的 BGA几何模型 642
4.5.3Finding Missing and Extraneous Balls检测缺失或多余的焊锡球644
4.5.4Finding Displaced Balls检测位置错误的焊锡球.647
Contents
XV
4.5.5exercises练习 649
4.6Surface Inspection表面检测.649
4.6.1 Segmenting the Doorknob分割门把手651
4.6.2 Finding the Surface to Inspect找到需要检测的平面652
4.6.3Detecting Defects缺陷检测657
4.6.4exercises练习 660
4.7Measurement of Spark Plugs火花塞测量 660
4.7.1 Calibrating the Camera标定摄像机 .662
4.7.2 Determining the Position of the Spark Plug确定火花塞的位置 .664
4.7.3Performing the Measurement测量 .666
4.7.4exercises练习 669
4.8Molding Flash Detection模制品披峰检测 .669
4.8.1Molding Flash Detection Using Region Morphology区域形态学方法检测模制品毛边 671
4.8.2Molding Flash Detection with Subpixel-Precise Contours使用亚像素精度轮廓检测模制品毛边 .675
4.8.3exercises练习 679
4.9Inspection of Punched Sheets冲孔板检查 .679
4.9.1 Extracting the Boundaries of the Punched Sheets提取冲孔板的边界.681
4.9.2Performing the Inspection边缘检测 .683
4.9.3exercises练习 685
4.103D Plane Reconstruction with Stereo使用双目立体视觉系统进行三维平面重构 .685
4.10.1 Calibrating the Stereo Setup标定立体视觉系统 686
4.10.2 Performing the 3D Reconstruction and Inspection进行三维重构及检测 .688
4.10.3 exercises练习 695
4.11Pose Verification of Resistors电阻姿态检验 .695
4.11.1 Creating Models of the Resistors创建电阻模型.696
4.11.2 Verifying the Pose and Type of the Resistors检测电阻的位姿和类型 .700
4.11.3 exercises练习 703
4.12Classification of Non-Woven Fabrics非织造布分类.704
4.12.1 Training the Classifier训练分类器 704
4.12.2 Performing the Texture Classification进行纹理分类708
4.12.3 exercises练习 710
4.13Surface Comparison表面比对.711
4.13.1 Creating the Reference Model创建参考模型 .711
4.13.2 Reconstructing and Aligning Objects重构和对齐物体 .714
Contents
4.13.3 Comparing Objects and Classifying Errors对比物体并且对错误进行分类.715
4.13.4 exercises练习 722
4.14 3D Pick-and-Place三维取放.722
4.14.1 Performing the HandEye Calibration手眼标定 .723
4.14.2 Defining the Grasping Point定义抓取点 .728
4.14.3 Picking and Placing Objects取放物体 731
4.14.4 exercises练习 733
References参考文献 735
Index索引 .751
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| 內容試閱：
|
本书第1 版出版差不多已经十年
了。在第1 版前言中讲的许多事情没
有发生变化。日益更新的自动化技术
给机器视觉工业持续带来高于平均水
平的增长速度，计算机变得更加强大
并且开辟了一些新的应用领域。
另外一方面，自从本书第1 版出
版以来的十年中很多事情发生了变
化。对标准化摄像机-计算机接口所做
的努力已经显著增加，产生了许多新
的且高度相关的标准。MVTec 参与
了许多新标准的开发。此外，机器视
觉工业领域中采集三维数据的传感器
已经很容易得到，因此，三维机器视
觉算法在机器视觉应用中扮演着越来
越重要的角色，尤其是在机器人领域。
另外一个越来越重要的技术是机器学
习（分类）。
在本书第2 版中扩展的内容已经
体现了这些变化。在第2 章中，我们
讨论了最新的摄像机-计算机接口和
图像采集标准。而且，包含了三维图像
采集设备的讨论。由于这些传感器许
多都用到了沙姆光学，我们也增加了
对这一重要原理的讨论。在第3 章中，
扩展了三维图像采集设备用来进行三
维重构的算法，此外，介绍了使用沙
姆光学的摄像机模型和标定算法。为
了体现日益增长的三维图像处理的重
要性，增加了新的章节：手眼标定和
三维物体识别。而且，分类章节对算
法进行了扩展，这些算法也变得越来
越重要（尤其是，异常（新奇）检测
和卷积神经网络）。在第4 章中，增加
了两个实际案例来介绍三维算法如何
用于解决典型的三维应用问题。总之，
本书第2 版内容增加了35% 以上。
本书中的应用基于德国MVTec
Software GmbH 公司开发的HALCON
软件。为了出版本书的电子
版，我们更改了HALCON 许可的
获取方式。MVTec 对挑选出的一些
大学和学术研究机构提供HALCON
学生版，请联系你的讲师或本地代
理商来了解是否有权参与这个计划
（是否在授权名单中）。注意HALCON
8.0 学生版已经不再可用。要
下载第4 章中的应用案例，请访问
www.mahine-vision-book.cn。
本书第1 版内容已经广泛用于
以下讲座中，Carsten Steger 在慕尼
黑科技大学信息系所开设的讲座图
像理解I：机器视觉算法，Markus
Ulrich 在慕尼黑科技大学土木、地球
和环境工程系开设的讲座工业摄影
测量法，以及Markus Ulrich 在卡尔
斯鲁厄理工学院摄影测量与遥感研究
所开设的讲座工业图像处理和机器
视觉。我们把收到的学生反馈也整
合到本书第2 版中了，另外新资料的
很大一部分基于Carsten Steger 自从
2011 年以来在慕尼黑科技大学信息
系所开设的讲座图像理解II：机器
人视觉。
在此我们想感谢在撰写本书
第2 版过程中提供帮助的几位同
事，Jean-Marc Nivet 提供了图3.129-
3.131 中的图像并且校对了2.5 节
和3.10 节。Julia Beitzel 帮助准备
了4.14 节机器人取放案例。我们也
感谢以下同事对本书各个章节所做
的校对工作：Thomas Hopfner 2.4
节, Christoph Zierl 2.4 节, Andreas
Hofhauser 3.12.1 节, Bertram Drost
3.12.3 节, Tobias B?ttger3.13 节,
Patrick Follmann 3.13 节和3.15.3.4
节, 和David Sattlegger 3.15.3.4
节。最后，我们由衷感谢Wiley-VCH
出版社负责本书第2 版出版工作的
Martin Preu 和Stefanie Volk。
欢迎大家就如何完善本书提
供宝贵意见， 我们的联系方式是
authors@machine-vision-book.com。
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