第1章 机器视觉技术基础知识 1
1.1机器视觉技术的发展历史与展望 1
1.1.1 20世纪50年代以前的图像处理 1
1.1.2 20世纪60年代是数字图像处理的起点 2
1.1.3 20世纪70年代是数字图像处理的发展期 3
1.1.4 20世纪80.90年代是图像处理技术的普及和高度发展期 4
1.1.5 21世纪是机器视觉技术大展宏图的世纪 5
1.2机器视觉技术的应用领域 6
1.3机器视觉的构成 7
1.3.1硬件构成 7
1.3.2软件构成 8
1.4数字图像基础 9
1.4.1像素数与像素级 9
1.4.2彩色图像与灰度图像 9
1.4.3图像文件格式与视频文件格式 10
第2章 水稻种子精选 13
2.1研究意义、目标与技术要点 13
2.2相关基础知识 14
2.2.1摄像机与光源 14
2.2.2二值化处理 14
2.2.3膨胀与腐蚀处理 17
2.2.4参数测量 18
2.2.5数据库 19
2.3系统方案与硬件构成 20
2.3.1系统方案 20
2.3.2硬件设备、材料及样机 20
2.4图像采集与工位标定 22
2.5种子提取及几何参数的测量 22
2.6种子所处工位的判断 23
2.7种子特征信息数据库的建立 23
2.8种子精选 23
2.8.1种子类型的判断 24
2.8.2检测种子的几何参数是否合格 24
2.8.3发霉种子的判断 24
2.8.4破损种子的判断 25
2.9精选结果分析 26
2.10总结 27
第3章 排种器试验台排种参数检测 29
3.1研究意义、目标与技术要点 29
3.2系统硬件构成 30
3.2.1机械结构及图像采集装置 30
3.2.2图像采集系统 31
3.3图像标定 31
3.4图像采集与拼接 32
3.5籽粒的二值化提取 32
3.6籽粒计数 33
3.7种子分布区间检测 33
3.7.1纵向分布检测 33
3.7.2横向分布检测 34
3.8条播参数计算 35
3.9穴播与精播参数计算 35
第4章 棉花种子高速图像精选 37
4.1研究意义、目标与技术要点 37
4.2图像处理基础知识 38
4.2.1彩色处理 38
4.2.2微分处理 40
4.3系统方案及构成 43
4.4图像采集及工位设定 44
4.5种子提取与判断 45
4.6红种子判断 46
4.7破损棉种判定 46
4.8总结 48
第5章 玉米粒在穗计数 50
5.1研究意义、目标与技术要点 50
5.2设备及软件环境 50
5.3粒数测量 51
5.3.1确定玉米穗区域 51
5.3.2提取玉米穗行 52
5.3.3测量穗行粒数 55
5.3.4穗行的连续提取 55
5.3.5穗行提取结束的判断及整穗粒数统计 57
5.3.6籽粒测量结果分析 58
第6章 插秧机器人视觉系统 61
6.1研究意义、目标与技术要点 61
6.2图像处理基础知识 62
6.2.1传统哈夫变换的直线检测 62
6.2.2过已知点哈夫变换的直线检测 63
6.3水田图像采集 65
6.4目标苗列线检测 66
6.4.1水田苗的提取 66
6.4.2目标苗列确定 70
6.4.3目标苗列线检测 71
6.5目标田埂线检测 72
6.5.1目标田埂的二值化处理 73
6.5.2水泥目标田埂线检测 73
6.5.3土质目标田埂线检测 75
6.6田端田埂线检测 76
6.6.1阴影线检测 76
6.6.2田埂线检测 79
6.7侧面田埂线检测 81
6.8系统整合与试验 83
6.8.1苗列端点的检测 84
6.8.2目标田埂检测的优化 84
6.8.3处理窗口的设定 84
6.8.4试验验证 84
第7章 水田管理机器人导航路线检测 85
7.1研究意义、目标与技术要点 85
7.2研究图像采集 86
7.3目标苗列间定位 86
7.4水平扫描线上方向候补点检测 87
7.5田端检测 87
7.5.1计算亮度线剖面 87
7.5.2通过亮度-直线轮廓线判断稻田末端 88
7.6已知点的确定及方向线检测 89
7.7目标线检测结果与分析 89
7.7.1目标空间位置检测 89
7.7.2方向候补点检测 91
7.7.3田端检测 92
7.7.4已知点及方向线检测 92
第8章 水田微型除草机器人导航路线检测 94
8.1研究意义、目标与技术要点 94
8.2研究图像采集 95
8.2.1试验设备 95
8.2.2图像采集 95
8.3检测算法 96
8.3.1目标图像的确定 96
8.3.2方向线的检测 98
8.4检测结果与分析 100
8.4.1目标图像的确定 100
8.4.2方向线的检测 102
8.5结论 105
第9章 旱田作业机器人导航路线检测 106
9.1研究意义、目标与技术要点 106
9.2图像平滑基础知识 107
9.2.1移动平均 107
9.2.2中值滤波 107
9.2.3小波变换 109
9.3小麦播种行走路线检测 111
9.3.1试验设备 111
9.3.2目标直线检测 112
9.3.3田端检测 117
9.3.4试验验证 118
9.4其他农田作业的导航线及田端检测 118
9.5麦田多列目标线图像检测 120
9.5.1试验设备及图像采集 121
9.5.2麦苗的强调和提取 121
9.5.3目标点的确定 123
9.5.4已知点的确定 125
9.5.5多列目标中心线的检测 126
9.5.6适应性分析 126
第10章 车牌及号码检测 128
10.1研究意义、目标与技术要点 128
10.2几何变换基础知识 128
10.2.1放大缩小 129
10.2.2平移 130
10.2.3旋转 130
10.2.4仿射变换 131
10.2.5透视变换 132
10.2.6齐次坐标表示 132
10.3车牌定位 133
10.3.1边缘提取 133
10.3.2二值化及去噪处理 134
10.3.3车牌粗定位 135
10.3.4车牌精确定位 135
10.3.5车牌倾斜校正 136
10.4字符分割 137
10.4.1字符垂直倾斜校正 137
10.4.2车牌间隔符的去除 137
10.4.3车牌中数字“1”的判定 138
10.5字符识别 138
10.6车牌及号码识别系统介绍 139
10.6.1出入口车牌照识别系统 139
10.6.2氧气瓶号码识别系统 140
第11章 小麦病害图像检测 142
11.1研究意义、目标与技术要点 142
11.2图像纹理分析基础知识 143
11.2.1灰度直方图纹理特征 143
11.2.2共生矩阵纹理特征 144
11.2.3差分统计量纹理特征 147
11.2.4拉格朗日矩阵纹理特征 147
11.2.5幂光谱纹理特征 148
11.3病害图像收集与数据库建立 148
11.4病害图像纹理特征增强 149
11.5病害部位分割 150
11.6病害特征数据计算 151
11.7病害诊断 152
第12章 果树上桃子检测 154
12.1研究意义、目标与技术要点 154
12.2试验设备与材料 154
12.3桃子提取 155
12.4边界追踪处理 156
12.5匹配膨胀处理 156
12.6可能圆心点群计算 157
12.7可能圆心点群分组 158
12.8圆心与半径计算 159
第13章 交通事故现场标识快速检测 162
13.1研究意义、目标与技术要点 162
13.2标尺标签设计及试验材料 162
13.3标尺标签检测 163
13.4检测结果分析 168
第14章 变电柜保护压板投退状态检测 172
14.1研究意义、目标与技术要点 172
14.2试验设备及材料 173
14.3行列检测及压板定位 173
14.3.1行检测 173
14.3.2列检测 175
14.3.3压板定位 176
14.3.4结果分析 177
14.4压板的类型检测 179
14.4.1压板类型检测算法 179
14.4.2检测结果与分析 181
14.5压板投退状态检测 184
14.5.1一般类型压板 184
14.5.2浅黄色压板 186
14.5.3白色压板 189
14.5.4三孔压板 189
14.6系统检测结果与分析 190
第15章 三维作物生长量检测与建模及农田障碍物检测 195
15.1研究意义、目标与技术要点 195
15.2双目视觉测量基础知识 196
15.2.1摄像机模型 196
15.2.2摄像机标定 201
15.2.3三维重建 204
15.3系统构成 205
15.4覆盖面积测量 206
15.5株高测量 208
15.6玉米植株的三维建模 210
15.7农田障碍物的三维检测 213
15.7.1试验设备及图像采集 213
15.7.2相机标定 213
15.7.3目标提取 213
15.7.4障碍物识别 215
15.7.5试验结果与分析 215
第16章 交通流量图像监测 218
16.1研究意义、目标与技术要点 218
16.2试验设备及图像采集 218
16.3背景计算与更新 219
16.3.1初始背景计算 219
16.3.2更新背景计算 220
16.3.3背景计算结果 220
16.4车辆区域提取 221
16.5车影去除 221
16.6车辆区域提取及车影去除的结果分析 222
16.7车辆区分和计数 222
第17章 羽毛球竞技战术实时测量统计及车辆轨迹的实时跟踪 225
17.1研究意义、目标与技术要点 225
17.2 Windows线程的基础知识 226
17.2.1进程和线程 226
17.2.2多线程的同步 227
17.2.3线程时间配额 228
17.3视频图像采集 228
17.4场地标定 230
17.5运动目标提取 230
17.6轨迹归类与连接 230
17.6.1方向数的概念 230
17.6.2目标重心的计算 231
17.6.3运动轨迹提取 232
17.7羽毛球轨迹提取 232
17.8羽毛球类型判断 233
17.9车辆运行轨迹的实时跟踪测量 234
17.9.1图像采集 234
17.9.2信号采集 234
17.9.3图像分析 234
17.9.4试验结果 235
第18章 蜜蜂舞蹈实时跟踪检测 237
18.1研究意义、目标与技术要点 237
18.2模板匹配基础知识 238
18.3试验装置及视频图像采集 238
18.4蜜蜂运行轨迹跟踪 239
18.4.1目标蜜蜂的选定 239
18.4.2目标点跟踪 240
18.5蜜蜂舞蹈判断 242
18.6总结 246
第19章 车辆参数实时检测 247
19.1研究意义、目标与技术要点 247
19.2系统构成方案 248
19.3系统检测方案 249
19.3.1车辆长度测量 249
19.3.2车辆宽度测量 249
19.3.3车辆高度测量 250
19.4车辆进出判断 251
19.4.1确定图像处理区域 251
19.4.2图像差分 252
19.4.3特征提取和分析 252
19.5车辆边沿检测 254
19.5.1地面检测 254
19.5.2其他边沿检测 257
19.6车辆颜色检测 260
19.7检测流程 261
19.8系统影响因素分析 262
第20章 通用图像处理系统ImageSys 264
20.1系统简介 264
20.2状态窗口 264
20.3图像采集 265
20.3.1 DirectX直接采集 265
20.3.2 VFW PC相机采集 265
20.3.3 A/D图像卡采集 265
20.3.4 A60X工业采集 265
20.4直方图处理 266
20.4.1直方图 266
20.4.2线剖面 267
20.4.3 3D剖面 267
20.4.4累计分布图 268
20.5颜色测量 268
20.6颜色变换 269
20.6.1颜色亮度变换 269
20.6.2 HSI表示变换 270
20.6.3自由变换 270
20.6.4 RGB颜色变换 270
20.7几何变换 270
20.7.1仿射变换 270
20.7.2透视变换 270
20.8频率域变换 271
20.8.1小波变换 271
20.8.2傅里叶变换 272
20.9图像间变换 273
20.9.1图像间演算 273
20.9.2运动图像校正 273
20.10滤波增强 273
20.10.1单模板滤波增强 273
20.10.2多模板滤波增强 274
20.11图像分割 274
20.12二值运算 275
20.12.1基本运算 275
20.12.2特殊提取 275
20.13二值图像测量 276
20.13.1几何参数测量 276
20.13.2直线参数测量 280
20.13.3圆形分离 280
20.13.4轮廓测量 280
20.14帧编辑 280
20.15画图 280
20.16查看 280
20.17系统开发平台Sample 281
第21章 二维运动图像测量分析系统MIAS 282
21.1系统简介 282
21.2功能介绍 283
21.2.1文件 283
21.2.2运动图像及2D比例标定 283
21.2.3运动测量 283
21.2.4结果浏览 284
21.2.5结果修正 285
21.2.6其他功能 287
21.3实时测量 288
21.3.1实时测量 288
21.3.2实时标识测量 288
21.4系统开发平台 MSSample 289
第22章 三维运动测量分析系统MIAS 3D 290
22.1 MIAS 3D系统简介 290
22.2 MIAS 3D功能介绍 291
22.2.1系统初始设定 291
22.2.2文件 291
22.2.3测量设置 291
22.2.4运动测量 292
22.2.5显示结果 292
22.2.6结果修正 295
22.2.7其他功能 296