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内容简介
本书以机器视觉的应用研究为主线，介绍了图像处理的相关理论知识，重点通过大量的典型案例对机器视觉技术的关键点和应用方法进行了详细分析，所讲解的案例涉及农业、交通、电子、汽车、体育等行业。
目录
第1章机器视觉技术基础知识
1.1机器视觉技术的发展历史与展望
1.1.120世纪50年代以前的图像处理
1.1.220世纪60年代是数字图像处理的起点
1.1.320世纪70年代是数字图像处理的发展期
1.1.420世纪80～90年代是图像处理技术的普及和高度发展期
1.1.521世纪是机器视觉技术大展宏图的世纪
1.2机器视觉技术的应用领域
1.3机器视觉的构成
1.3.1硬件构成
1.3.2软件构成
1.4数字图像基础
1.4.1像素数与像素级
1.4.2彩色图像与灰度图像
1.4.3图像文件格式与视频文件格式
第2章水稻种子
2.1研究意义、目标与技术要点
2.2相关基础知识
2.2.1摄像机与光源
2.2.2二值化处理
2.2.3膨胀与腐蚀处理
2.2.4参数测量
2.2.5数据库
2.3系统方案与硬件构成
2.3.1系统方案
2.3.2硬件设备、材料及样机
2.4图像采集与工位标定
2.5种子提取及几何参数的测量
2.6种子所处工位的判断
2.7种子特征信息数据库的建立
2.8种子
2.8.1种子类型的判断
2.8.2检测种子的几何参数是否合格
2.8.3发霉种子的判断
2.8.4破损种子的判断
2.9结果分析
2.10总结
第3章排种器试验台排种参数检测
3.1研究意义、目标与技术要点
3.2系统硬件构成
3.2.1机械结构及图像采集装置
3.2.2图像采集系统
3.3图像标定
3.4图像采集与拼接
3.5籽粒的二值化提取
3.6籽粒计数
3.7种子分布区间检测
3.7.1纵向分布检测
3.7.2横向分布检测
3.8条播参数计算
3.9穴播与精播参数计算
第4章棉花种子高速图像
4.1研究意义、目标与技术要点
4.2图像处理基础知识
4.2.1彩色处理
4.2.2微分处理
4.3系统方案及构成
4.4图像采集及工位设定
4.5种子提取与判断
4.6红种子判断
4.7破损棉种判定
4.8总结
第5章玉米粒在穗计数
5.1研究意义、目标与技术要点
5.2设备及软件环境
5.3粒数测量
5.3.1确定玉米穗区域
5.3.2提取玉米穗行
5.3.3测量穗行粒数
5.3.4穗行的连续提取
5.3.5穗行提取结束的判断及整穗粒数统计
5.3.6籽粒测量结果分析
第6章插秧机器人视觉系统
6.1研究意义、目标与技术要点
6.2图像处理基础知识
6.2.1传统哈夫变换的直线检测
6.2.2过已知点哈夫变换的直线检测
6.3水田图像采集
6.4目标苗列线检测
6.4.1水田苗的提取
6.4.2目标苗列确定
6.4.3目标苗列线检测
6.5目标田埂线检测
6.5.1目标田埂的二值化处理
6.5.2水泥目标田埂线检测
6.5.3土质目标田埂线检测
6.6田端田埂线检测
6.6.1阴影线检测
6.6.2田埂线检测
6.7侧面田埂线检测
6.8系统整合与试验
6.8.1苗列端点的检测
6.8.2目标田埂检测的优化
6.8.3处理窗口的设定
6.8.4试验验证
第7章水田管理机器人导航路线检测
7.1研究意义、目标与技术要点
7.2研究图像采集
7.3目标苗列间定位
7.4水平扫描线上方向候补点检测
7.5田端检测
7.5.1计算亮度线剖面
7.5.2通过亮度.直线轮廓线判断稻田末端
7.6已知点的确定及方向线检测
7.7目标线检测结果与分析
7.7.1目标空间位置检测
7.7.2方向候补点检测
7.7.3田端检测
7.7.4已知点及方向线检测
第8章水田微型除草机器人导航路线检测
8.1研究意义、目标与技术要点
8.2研究图像采集
8.2.1试验设备
8.2.2图像采集
8.3检测算法
8.3.1目标图像的确定
8.3.2方向线的检测
8.4检测结果与分析
8.4.1目标图像的确定
8.4.2方向线的检测
8.5结论
第9章旱田作业机