下载文档原格式
2024 机器视觉与机器学习教材2024年，随着科技的不断进步与人工智能的快速发展，机器视觉与机器学习成为了炙手可热的研究领域。
这两个领域分别探索了如何使机器能够理解和处理图像以及从数据中学习规律。
为了满足不断增长的学习需求和教育需求，许多高校和教育机构纷纷推出了相关的教材和课程。
机器视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于研究和开发使计算机系统能够理解和解释图像或视频的技术。
机器视觉的应用十分广泛，包括图像分类、目标检测、人脸识别、无人驾驶等。
随着深度学习的兴起，机器视觉的性能得到了极大的提升。
从学术界到工业界，人们对机器视觉的研究和应用越来越感兴趣。
与机器视觉相辅相成的是机器学习，它是一种通过计算机系统从数据中学习规律和模式的方法。
机器学习可以帮助我们构建能够完成复杂任务的模型，例如预测、分类、聚类等。
近年来，深度学习在机器学习领域的应用取得了巨大的成功，其基于神经网络的模型在各种任务上取得了令人瞩目的表现。
机器视觉与机器学习的结合为许多领域带来了巨大的变革和发展机遇。
例如，在医疗领域，结合机器视觉和机器学习的技术可以帮助医生更准确地诊断疾病；在交通运输领域，无人驾驶技术的发展依赖于机器视觉和机器学习的支持；在工业生产领域，机器视觉和机器学习可以帮助实现智能化的生产流程，提高生产效率和质量。
为了能够更好地理解和应用机器视觉与机器学习的技术，学生们需要系统的学习相关的教材。
这些教材应该涵盖从基础概念到高级应用的内容，包括图像处理、特征提取、模式识别、机器学习算法等。
同时，教材还应该提供大量的实例和实践项目，以帮助学生巩固所学知识并培养解决实际问题的能力。
总之，机器视觉与机器学习作为人工智能领域的热门研究方向，将在未来继续发展壮大。
为了满足不断增长的学习需求，在2024年，我们期待出现更多优质的教材和课程，为学生和研究人员提供更好的学习和研究资源。
这将有助于推动机器视觉与机器学习的发展，促进人工智能技术在各个领域的应用。
目录1 机器视觉基础知识1.1 机器视觉概述1.2 相机（camera）1.3 镜头（lens）1.4 图像采集卡（frame grabber）1.5 光源（illumination）1.6 视觉开发软件(vision SDK)1.7 智能相机（smart camera）2典型案例3.1 定位&引导（Locate & Guide ）3.2几何尺寸测量（Gauging）3.3 缺陷检测（Flaw Inspection）3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR）1.1机器视觉的概念机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。
作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。
检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。
比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。
机器视觉本科教材在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一门跨学科的领域，正逐渐展现出其在工业生产、医疗诊断、自动驾驶等众多领域的重要作用。
对于本科阶段的学习来说，一本优质的机器视觉教材显得尤为关键。
机器视觉，简单来说，就是让机器能够像人一样“看”和理解世界。
它涉及到计算机科学、数学、物理学、工程学等多个学科的知识融合。
这本教材首先会为学生建立起一个全面而扎实的基础框架。
在基础知识部分，教材会详细介绍图像的形成原理。
学生们需要了解光是如何传播和反射的，以及相机是如何捕捉这些光线并将其转化为数字图像的。
这不仅涉及到物理学中的光学知识，还需要掌握相机的工作原理和参数设置。
比如，分辨率、帧率、曝光时间等参数对图像质量的影响。
接着是图像处理的基本技术。
这包括图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测等操作。
以边缘检测为例，教材会深入讲解不同的边缘检测算法，如 Sobel 算子、Canny 算子等，让学生明白它们的原理和适用场景。
通过实际的案例和图像示例，帮助学生直观地理解这些技术的效果和应用。
在特征提取与描述的章节中，教材会介绍各种常用的特征，如点特征、线特征、区域特征等。
学生需要掌握如何从图像中准确地提取这些特征，并使用合适的方法进行描述。
例如，SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF（加速稳健特征）等特征描述子的原理和计算方法。
机器视觉中的目标检测与识别是一个重要的应用方向。
教材会引导学生学习常见的目标检测算法，如基于模板匹配的方法、基于深度学习的方法等。
对于目标识别，会涉及到模式分类的知识，包括支持向量机、决策树等经典分类算法，以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
教材还会关注机器视觉系统的设计与实现。
学生将学习如何根据具体的应用需求，选择合适的硬件设备（相机、镜头、光源等），并设计合理的软件架构来实现整个视觉系统。
同时，会介绍如何进行系统的性能评估和优化，以确保其能够满足实际应用的要求。
在实际应用方面，教材会列举丰富的案例，涵盖工业检测（如零件缺陷检测、产品包装检测）、医疗影像分析（如肿瘤识别、细胞计数）、智能交通（车牌识别、行人检测）等领域。
机器视觉海康教材
关于机器视觉的教材，以下是一些关于海康机器视觉的参考教材：
1. 《机器视觉原理与算法》（严超、朱连英等著）
该教材系统介绍了机器视觉的基本原理、图像处理与分析技术、目标检测与识别等内容，并结合海康机器视觉产品进行案例分析和实践操作。
2. 《计算机视觉：算法与应用》（Richard Szeliski著）
这是一本经典的机器视觉教材，涵盖了图像处理、特征提取、图像匹配等诸多关键技术，并提供了丰富的实例和案例进行实践。
3. 《机器视觉：最佳实践》（David Forsyth, Jean Ponce著）
这本教材提供了关于机器视觉的最佳实践和实践经验，介绍
了视觉任务的基本概念、模型建立和算法实现的方法。
除了以上教材，还可以通过浏览海康官方网站的技术文档和用户手册，了解海康机器视觉产品的详细功能和使用方法。
另外，关注机器视觉的学术圈和行业会议，阅读相关论文和研究报告也是学习机器视觉的重要途径。
《机器视觉》教学大纲课程编码：08241059课程名称：机器视觉英文名称：MACHINE VISION开课学期：7学时/学分：36/2 （其中实验学时：4 ）课程类型：专业方向选修课开课专业：机械工程及自动化选用教材：贾云得编著《机器视觉》科学出版社 2002年主要参考书：1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K. S. Fu，McGraw-HillPublishing Company, 19872.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年执笔人：孔德文本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
一、课程性质、目的与任务机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。
机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。
而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。
本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。
通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。
二、教学基本要求本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。
使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。
机器视觉入门经典书籍推荐
本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉入门经典书籍进行了详尽的阐述。
机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。
系统可再分为
一、采集和分析分开的系统。
主端电脑（Host Computer）
影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器
影像摄影机
定焦镜头镜头
显微镜头
照明设备
Halogen光源LED光源
高周波萤光灯源
闪光灯源
其他特殊光源
影像显示器
LCD。
