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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ImageSys264

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Sample281

第21章 二维运动图像测量分析系统MIAS282

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 MSSample289

第22章 三维运动测量分析系统MIAS 3D290

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