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机器视觉——张广军

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简介：
张广军教授是机器视觉领域的知名专家，专注于图像处理与模式识别技术的研究，在工业检测、医疗影像分析等方面取得显著成果。 《机器视觉》一书由张广军编写，并由机械工业出版社出版发行了第一版。

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  • 机器视觉——张广军
    优质
    张广军教授是机器视觉领域的知名专家，专注于图像处理与模式识别技术的研究，在工业检测、医疗影像分析等方面取得显著成果。 《机器视觉》一书由张广军编写，并由机械工业出版社出版发行了第一版。
     
  • 《机器视觉》 张广军著
    优质
    《机器视觉》由张广军编著，全面介绍了机器视觉的基本原理、关键技术及应用案例，适合科研人员与高校师生阅读参考。 计算机视觉的目标是利用计算机模拟人类的视觉能力，使计算机能够从二维图像中获取三维信息，并进一步分析这些数据以识别并理解现实世界中的物体形状、姿态等特征。 目前有许多不同的计算机视觉技术被广泛研究，其中双目立体视觉是一个重要的领域。这种技术已经在日常生活中得到广泛应用，并且正在改变人们的生活方式和质量。例如，“探索者”登月卫星上的机器人视觉系统、数码相机中的人脸捕捉功能以及排爆机器人的危险物品识别能力都采用了立体视觉技术。此外，在无人自动车的避障系统中，也应用了这项技术来提高安全性与效率。
     
  • 机器视觉（作者：张广军）
    优质
    《机器视觉》由张广军编著，该书系统地介绍了机器视觉的基本原理、技术方法及其应用领域，涵盖了从基础理论到实际案例的全面内容。 机器视觉是图像处理领域中的一个重要分支技术。《机器视觉》一书由张广军撰写，是一本非常不错的视觉理论书籍。
     
  • 最新版视觉测量书籍-张广军
    优质
    《最新版视觉测量书籍》由张广军编著，全面介绍了现代视觉测量技术的发展与应用，是相关领域的权威参考书。 《视觉测量》是由作者张广军编写的最新版本书籍，提供高清PDF格式的文件。这本书分为第一部分和第二部分。
     
  • 视觉测量书籍（张广军著，新版第二部分）
    优质
    本书为《视觉测量》的新版第二部分，由知名学者张广军撰写，深入探讨了现代视觉测量技术及其应用，是该领域的权威参考书。 《视觉测量》是由作者张广军编写的最新版本书籍，提供高清PDF格式的文件。该书分为第一部分和第二部分。
     
  • 张瑞雷的机器人视觉.pdf
    优质
    《张瑞雷的机器人视觉》一书由专家张瑞雷撰写，深入探讨了机器人视觉技术的发展、应用及其在自动化领域的革新作用。本书为读者提供了理论知识与实践案例相结合的学习资源。 这是一份非常不错的入门资料，推荐大家阅读！机器人视觉任务包括SLAM定位、智能导航、避障、地图重建以及场景物体识别等内容。
     
  • 机器视觉机器视觉
    优质
    机器视觉是一种利用计算机模拟人类视觉能力的技术，广泛应用于工业自动化、质量检测等领域，通过图像处理和分析实现物体识别、测量等功能。 ### 机器视觉与双目立体视觉在机器人导航中的应用 #### 一、机器视觉与双目立体视觉概览 机器视觉是指使用计算机或机器来解释和理解来自传感器的图像输入，通过图像处理及模式识别技术使设备能够“看懂”并分析其环境。其中，双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支，它模仿人类双眼的工作原理，利用两台相机从不同视角捕捉同一场景，并计算出物体深度信息以构建三维空间模型。 #### 二、双目立体视觉在机器人导航中的优势与挑战 **优势：** 1. **隐蔽性高：** 双目视觉系统是一种被动式传感器，在执行特殊任务（如军事侦察）时，不会主动发射能量，从而提高了隐蔽性和安全性。 2. **灵活性和适应性：** 它可以根据环境条件灵活调整导航精度及实时性能，提供更定制化的解决方案。 3. **丰富的信息获取：** 双目视觉能提供更多关于物体深度、距离等细节的信息，帮助机器人更好地理解周围环境并做出准确决策。 **挑战：** 1. **计算延迟问题：** 处理双目立体图像通常需要复杂的算法和大量数据处理，可能造成系统响应时间较长。 2. **精确地图生成难度大：** 目前的技术还难以在保证精度的同时快速构建三维地图，这对机器人自主导航提出了技术挑战。 #### 三、关键技术 1. **数字图像获取：** 使用两个相机捕获环境的二维图像数据。 2. **噪声过滤与边缘分割：** 对采集到的数据进行预处理以提升质量，减少干扰因素并突出关键特征边界。 3. **特征提取和立体匹配：** 辨识出图像中的重要特征，并在两张图片间找到对应的点对，这是计算深度信息的基础步骤。 4. **生成深度图：** 根据上述的对应关系来确定每个像素的距离值，形成完整的深度地图。 5. **三维重建与表示方法：** 结合相机位置和深度数据构建环境模型，并采用合适的格式进行存储展示。 6. **导航算法设计：** 例如路径规划等技术，在已知的地图基础上寻找最优路线并绕开障碍物。 #### 四、研究重点及创新点 本项目关注于双目立体视觉系统的整体优化以及三维地图生成的改进。提出了一种基于任务需求和反馈机制简化处理流程的方法，以实现快速响应与导航精度之间的平衡；在构建3D模型方面，则通过深度图、原始图像对等多类型数据综合应用，采用特征反向匹配策略逐步完成点线面体转换过程，并加入坐标转换及错误校验环节确保最终地图的准确性和完整性。 #### 五、结论和未来展望 双目立体视觉在机器人导航中具有巨大潜力，特别是在未知环境中的自主探索能力和障碍物规避能力方面。然而为了克服实时性与精确建图方面的挑战，未来的科研工作需要进一步优化图像处理算法以提高效率，并开发出更高效的地图生成技术来满足日益增长的应用需求。随着人工智能和机器视觉领域的不断进步与发展，我们期待未来机器人将更加智能自主地适应复杂多变的环境条件，为人类社会带来更多的便利与价值。
     
  • 计算机视觉与机器视觉
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    计算机视觉与机器视觉是人工智能领域的重要分支，专注于赋予机器像人类一样的视觉感知能力。通过图像和视频分析，实现物体识别、场景理解等功能，在自动驾驶、安全监控等领域有广泛应用。 机器视觉的导论性教材主要介绍该领域的理论基础、基本方法和实用算法。
     
  • 机器视觉系统与人眼视觉的比较-机器视觉
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    本文章对机器视觉系统和人类眼睛的视觉功能进行了详细的对比分析，探讨了两者在成像原理、处理速度及准确性等方面的异同。通过这种比较，旨在加深读者对于机器视觉技术的理解，并为其实际应用提供理论支持。 人的视觉系统与机器视觉系统的对比： - 适应性：人类的视觉系统在复杂多变的环境中表现出很强的适应能力，能够识别各种目标；相比之下，机器视觉系统的适应性较差，在复杂的背景或环境变化中容易受到影响。 - 智能水平：人具有高度智能和逻辑分析及推理的能力，可以总结规律并有效应对变化的目标。尽管现代技术如人工智能和神经网络让机器具备了一定的学习能力，但它们在识别动态目标方面仍不及人类的视觉系统灵活高效。
     
  • 机器视觉的应用: 机器视觉的应用
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    机器视觉是一种通过计算机模拟人类视觉系统的技术，广泛应用于工业检测、自动化控制及医疗等领域，实现高效精准的数据采集与分析。 机器视觉是一种结合了图像处理、计算机视觉及光学技术的综合应用领域，旨在模拟人类视觉功能进行自动化检测、识别、分析与理解。它在多个行业均有广泛应用，包括但不限于医疗设备、金属制造、纸制品加工、制药业和塑料工业等。 特别是在质量控制环节中，机器视觉系统能够执行多种检验任务：如外观检查、尺寸测量、缺陷探测及污染物检测，并能验证产品的完整度。例如，在汽车制造业里，该技术可以确保零部件的正确装配，精确评估焊接的质量并校准车辆上的VIN标识以保障合规性与可追踪性。此外，它还能读取和确认条形码或数据矩阵编码等标签信息，从而避免生产中的错误降低成本。 机器视觉同样在自动化领域发挥着重要作用，比如用于机器人引导及定位操作中提供精确的X、Y轴坐标以及旋转角度Θ的信息指导机械臂准确移动零件以提高效率与精度。例如，在装配线作业时，系统可帮助检测点焊质量确保焊接数量和位置无误；同时也能保证冲压件正确对齐或在喷漆工序中实现颜色及形状匹配优化车身组装流程。 测量是机器视觉的另一项核心功能：它能准确地测定物体的关键尺寸（如大小、距离、方位角）并将这些数据与预设标准进行比对，从而确保产品的一致性和高质量。这种非接触式的精确度量方式克服了传统手工测量方法中的主观偏差和误差。 此外，光学字符识别(OCR)及光学字符验证(OCV)技术使得机器视觉系统能够辨识并确认文本字符串（如组件追溯信息）的准确性与合规性以提高生产效率。 通过提供高效且精准的自动化检测手段，机器视觉帮助制造企业实现高质量产品的产出、减少废品率进而提升利润空间同时降低对人工检查环节的需求。随着技术的进步，分布式视觉网络和PLC通信系统的集成进一步增强了其在现代工业自动化的价值与应用范围。