Machine Vision Online Detection Technology
定 價：98 元
- 作者：周鵬 徐科
- 出版時間：2024/3/25
- ISBN：9787502498191
- 出 版 社：冶金工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP302.7
- 頁碼：
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：B5
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周鵬，北京科技大學智能科學與技術(shù)學院副教授，中國人工智能學會智慧醫(yī)療專業(yè)委員會委員，5G+工業(yè)視覺創(chuàng)新實驗室副主任，長期從事計算機視覺技術(shù)、機器學習在冶金工業(yè)的應用研究。IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、清華大學學報等學術(shù)刊物審稿專家。主持和參與國家重點研發(fā)、國家自然科學基金、國家科技支撐計劃等多項國家級和省部級科研課題。出版專著1部，國家發(fā)明專利6項，軟件著作權(quán)10余項。在國內(nèi)外著名期刊和重要國際學術(shù)會議上發(fā)表學術(shù)論文40余篇，被SCI和EI收錄30余篇。曾獲2019年北京市科技進步獎一等獎，2020年冶金科技進步一等獎等省部級以上科研獎勵7項。
第1章是緒論，介紹機器視覺、表面檢測研究與應用現(xiàn)狀、表面缺陷檢測與識別算法，并對表面檢測技術(shù)的難點與發(fā)展進行了分析。 第2章從總體框架、硬件、軟件等方面對表面在線檢測系統(tǒng)進行設計，重點介紹系統(tǒng)設計要求、光路配置和系統(tǒng)設計方案。 第3章在線檢測成像方案介紹，本章詳細介紹了明暗場成像、光度立體成像、雙目立體成像的方案和特點。 第4章表面缺陷檢測與識別算法介紹，主要介紹數(shù)字圖像處理、缺陷特征提取、分類器設計缺陷識別，以及目前主流的深度學習算法在缺陷分割和定位的應用，形成一個完整的缺陷檢測與識別算法流程。 第5章復雜紋理背景缺陷檢測介紹，表面缺陷檢測的一個主流研究方向為紋理表面缺陷檢測，本章介紹了均勻的統(tǒng)計和結(jié)構(gòu)紋理表面中，缺陷區(qū)域的快速提取方法。然后針對缺陷形態(tài)復雜顯著性差異大，紋理背景不均勻干擾性強等因素對缺陷區(qū)域提取帶來的影響，提出了基于掩膜梯度響應的低顯著性缺陷提取方法。 第6章多信息融合缺陷檢測介紹，金屬表面缺陷檢測要求模型在復雜多變的場景下保持較高的準確率，基于單一信息的算法缺乏足夠多的物體缺陷信息。因此，本章通過融合多模態(tài)數(shù)據(jù)來充分挖掘缺陷信息，并最終提高缺陷目標檢測的性能。 第7章在線檢測算法部署介紹，主要介紹了計算機操作系統(tǒng)基礎知識，算法的多線程加速，算法的多進程加速，算法的GPU加速，算法的多機分布式加速等方法。 第8章高速線材在線檢測系統(tǒng)應用介紹，主要介紹了生產(chǎn)速度120ms優(yōu)鋼線材的表面成像特點、在線檢測技術(shù)路線、檢測算法部署等。 第9章水下核電設備表面缺陷檢測應用介紹，主要介紹了機器視覺技術(shù)在水下核電設備表面缺陷檢測中的技術(shù)難點以及應用難題，及其系統(tǒng)應用效果。
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