装卸机器视觉及其应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：宓超，沈阳，宓为建编着
- 出 版 社：上海：上海科学技术出版社
- 出版年份：2016
- ISBN：9787547828908
- 页数：174 页
图书介绍：本书主要针对装卸机器视觉的各个层次展开阐述，从数据采集方式，到数据处理与识别算法，再到模式识别算法逐级深入，在本书的最后，以案例形式讲解了多个常见的装卸机器视觉在港口自动化方面的应用。全书主要围绕了装卸机器视觉常用的两类视觉形式——图像与三维激光点云的相关知识进行展开阐述，并讲述了模式识别人工智能方面的入门知识和综合应用案例，可为广大从事装卸机器视觉工作和学习的读者提供相关的技术参考。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：轨道车运行控制设备（GYK）操作说明书下一篇：铁路公安工作思考与研究 《装卸机器视觉及其应用》目录 标签：装卸 编着 视觉 机器 应用
第1章 绪论1
1.1 机器视觉概述3
1.2 装卸机器视觉的应用6
1.3 装卸机器视觉研究现状9
第2章 图像成像与数据采集13
2.1 常见图像传感器原理与结构15
2.2 图像传感器的性能特点和选型18
2.3 图像传感器的通信及计算机接口20
2.4 图像数据结构与编码方式23
第3章 图像处理与识别算法25
3.1 图像增强算法27
3.1.1 灰度级修正28
3.1.2 平滑空间滤波33
3.1.3 锐化空间滤波37
3.2 图像的几何运算41
3.2.1 灰度级插值41
3.2.2 空间变换43
3.3 图像分割算法46
3.3.1 基于阈值的分割方法47
3.3.2 基于区域的分割方法50
3.3.3 基于边缘的分割方法53
3.4 图像形态学与几何形状识别算法57
3.4.1 图像形态学58
3.4.2 几何形状识别62
第4章 激光点云成像与数据采集67
4.1 常见激光点云传感器原理与结构69
4.2 二维激光雷达的性能特点与选型说明72
4.3 二维激光雷达的通信及计算机接75
4.4 二维激光雷达点云数据结构与编码方式77
第5章 激光点云处理与识别算法79
5.1 激光点云滤波与降噪算法81
5.1.1 激光点云滤波与降噪算法概述81
5.1.2 有序点云数据滤波算法83
5.1.3 无序点云滤波算法88
5.2 激光点云修补与增强算法91
5.2.1 点云修补算法92
5.2.2 点云增强算法97
5.3 激光点云形态学与形状拟合算法99
5.3.1 点云拼接算法99
5.3.2 点云拟合算法101
第6章 机器视觉模式识别模型与算法107
6.1 机器视觉特征提取算法109
6.1.1 颜色灰度特征109
6.1.2 纹理特征112
6.1.3 形状轮廓特征115
6.1.4 空间关系特征117
6.2 图像识别常用分类器算法117
6.2.1 朴素贝叶斯分类117
6.2.2 支持向量机119
6.2.3 AdaBoost121
6.2.4 人工神经网络122
6.2.5 深度学习125
6.3 聚类算法125
6.3.1 聚类算法基本概念126
6.3.2 相似性度量128
6.3.3 聚类准则132
6.3.4 聚类算法136
第7章 装卸机器视觉应用案例145
7.1 基于图像的集装箱箱号识别147
7.1.1 图像预处理147
7.1.2 箱号定位149
7.1.3 字符分割150
7.1.4 字符识别151
7.2 基于图像的集装箱锁孔识别案例153
7.2.1 预处理154
7.2.2 图像分割155
7.2.3 特征提取与识别157
7.3 基于图像的散货堆场人形识别案例159
7.3.1 HOG优化算法159
7.3.2 支持向量机162
7.3.3 多尺度检测融合算法165
7.4 基于激光雷达的散货船舱特征识别166
7.4.1 点云数据采集166
7.4.2 船型表面三维重建167
7.4.3 船舶三维模型平面化167
7.4.4 散货船舱特征提取169
参考文献173
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摘要：本文以“装卸机器视觉及其应用.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了装卸机器视觉技术的原理、应用领域以及未来发展前景。通过对该电子书内容的深入分析，本文旨在为读者提供全面了解装卸机器视觉技术的途径，并探讨其在现代物流、制造业等领域的广泛应用。
1、原理与特点
装卸机器视觉技术是利用计算机视觉技术对装卸过程中的物体进行识别、检测和跟踪。其原理是通过摄像头捕捉图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析，从而实现对物体的识别和定位。装卸机器视觉技术具有以下特点：高精度、高速度、高可靠性，能够有效提高装卸效率，降低人工成本。
首先，装卸机器视觉技术具有高精度特点。通过采用先进的图像处理算法，可以实现对物体的精确识别和定位，确保装卸作业的准确性。其次，该技术具有高速度特点。在装卸过程中，机器视觉系统可以实时处理图像数据，快速完成物体的识别和跟踪，提高装卸效率。最后，装卸机器视觉技术具有高可靠性特点。在恶劣环境下，如强光、灰尘等，该技术仍能保持较高的识别准确率，确保装卸作业的顺利进行。
此外，装卸机器视觉技术还具有以下优势：一是降低人工成本。通过自动化装卸，可以减少人工操作，降低人力成本。二是提高装卸效率。机器视觉技术可以实现快速、准确的装卸作业，提高生产效率。三是提高安全性。通过实时监控装卸过程，可以及时发现并处理安全隐患，确保作业安全。
2、应用领域
装卸机器视觉技术在多个领域得到了广泛应用，主要包括以下三个方面：
首先，在物流领域，装卸机器视觉技术可以应用于自动化仓库、物流中心等场景。通过识别和跟踪货物，实现货物的自动分拣、搬运和存储，提高物流效率。其次，在制造业领域，装卸机器视觉技术可以应用于生产线上的自动化装配、检测等环节。通过对零部件的识别和定位，实现自动化装配，提高生产效率。最后，在仓储领域，装卸机器视觉技术可以应用于仓储自动化设备，如自动搬运车、货架等，实现仓储作业的自动化和智能化。
此外，装卸机器视觉技术还在以下领域得到应用：一是智能交通领域，如无人驾驶汽车、智能交通信号系统等；二是安防领域，如人脸识别、车辆识别等；三是医疗领域，如医学影像分析、手术机器人等。
随着技术的不断发展，装卸机器视觉技术的应用领域将更加广泛，为各行各业带来更多便利。
3、发展趋势
装卸机器视觉技术正处于快速发展阶段，未来发展趋势主要体现在以下几个方面：
首先，算法优化。随着人工智能技术的不断发展，装卸机器视觉技术的算法将不断优化，提高识别准确率和处理速度。其次，硬件升级。随着传感器、摄像头等硬件设备的不断升级，装卸机器视觉系统的性能将得到进一步提升。再次，跨领域融合。装卸机器视觉技术将与其他领域的技术进行融合，如物联网、大数据等，实现更广泛的应用。
此外，装卸机器视觉技术还将朝着以下方向发展：一是智能化。通过引入人工智能技术，实现装卸机器视觉系统的智能化，提高自动化程度。二是网络化。通过物联网技术，实现装卸机器视觉系统与其他设备的互联互通，提高整体效率。三是绿色化。通过采用节能、环保的设备和技术，实现装卸机器视觉系统的绿色化发展。
4、总结与展望
装卸机器视觉技术作为一项新兴技术，具有广泛的应用前景。通过对“装卸机器视觉及其应用.pdf电子书版文档下载”的深入分析，本文对装卸机器视觉技术的原理、应用领域和发展趋势进行了详细阐述。随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，装卸机器视觉技术将在未来发挥越来越重要的作用。
总结来说，装卸机器视觉技术具有高精度、高速度、高可靠性等特点，已在物流、制造业、仓储等领域得到广泛应用。未来，随着技术的不断进步，装卸机器视觉技术将在更多领域发挥重要作用，为各行各业带来更多便利。
总结：
本文从原理与特点、应用领域、发展趋势等方面对装卸机器视觉技术进行了全面阐述，旨在为读者提供全面了解该技术的途径。随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，装卸机器视觉技术将在未来发挥越来越重要的作用。
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