机器视觉技术是一门应用学科，具有很强的实践性。专业图像处理技术人员，需要具备图像处理算法的设计和编程实现两方面的能力。也就是说，研究课题或者工程项目的实现，首先需要设计合理的算法，其次应该能用计算机语言把设计的算法表述出来，也就是开发出实现算法的程序。开发出的程序，如果没有获得预期的运行结果，则需要从算法设计和编程实现这两方面来查找问题，然后做出相应的改进，直到达到预期目的为止。程序编写的好坏，表现在功能的实现和程序的执行效率两个方面，特别是对于实时处理，处理速度显得尤为重要，这些最终都决定于算法的设计能力。对于工程项目，参考别人的研究思路，有时可以提高开发速度。

《机器视觉技术及应用实例详解》由陈兵旗著，以机器视觉的应用研究为主线，穿插介绍了图像处理的相关理论知识。

《机器视觉技术及应用实例详解》由陈兵旗著，以机器视觉的应用研究为主线，穿插介绍了图像处理的相关理论知识。第1章介绍了机器视觉的发展历史、展望及其基础知识。第2～19章，分别介绍了水稻种子精选、排种器试验台排种参数检测、棉花种子高速图像精选、玉米粒在穗计数、插秧机器人视觉系统、水田管理机器人导航路线检测、水田微型除草机器人导航路线检测、旱田作业机器人导航路线检测、车牌及号码检测、小麦病害图像检测、果树上桃子检测、交通事故现场标识快速检测、变电柜保护压板投退状态检测、三维作物生长量检测与建模及农田障碍物检测、交通流量图像监测、羽毛球竞技战术实时测量统计及车辆轨迹的实时跟踪、蜜蜂舞蹈实时跟踪检测、车辆参数实时检测。第20～22章，分别介绍了实现本书研究项目的专业图像处理软件平台，分别是通用图像处理系统ImageSys、二维运动图像测量分析系统MIAS和三维运动测量分析系统MIAS 3D。

《机器视觉技术及应用实例详解》是笔者和研究团队20多年研究成果的结晶，不仅适用于理论结合实践的本科教学，对于课题研究和专业技术人员也具有重要的参考价值。

第1章 机器视觉技术基础知识

 1.1 机器视觉技术的发展历史与展望

1.1.120世纪50年代以前的图像处理

1.1.2 20世纪60年代是数字图像处理的起点

1.1.3 20世纪70年代是数字图像处理的发展期

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

1.1.5 21世纪是机器视觉技术大展宏图的世纪

 1.2 机器视觉技术的应用领域

 1.3 机器视觉的构成

1.3.1 硬件构成

1.3.2 软件构成

 1.4 数字图像基础

1.4.1 像素数与像素级

1.4.2 彩色图像与灰度图像

1.4.3 图像文件格式与视频文件格式

第2章 水稻种子精选

 2.1 研究意义、目标与技术要点

 2.2 相关基础知识

2.2.1 摄像机与光源

2.2.2 二值化处理

2.2.3 膨胀与腐蚀处理

2.2.4 参数测量

2.2.5 数据库

 2.3 系统方案与硬件构成

2.3.1 系统方案

2.3.2 硬件设备、材料及样机

 2.4 图像采集与工位标定

 2.5 种子提取及几何参数的测量

 2.6 种子所处工位的判断

 2.7 种子特征信息数据库的建立

 2.8 种子精选

2.8.1 种子类型的判断

2.8.2 检测种子的几何参数是否合格

2.8.3 发霉种子的判断

2.8.4 破损种子的判断

 2.9 精选结果分析

 2.10总结

第3章 排种器试验台排种参数检测

 3.1 研究意义、目标与技术要点

 3.2 系统硬件构成

3.2.1 机械结构及图像采集装置

3.2.2 图像采集系统

 3.3 图像标定

 3.4 图像采集与拼接

 ……

第4章 棉花种子高速图像精选

第5章 玉米粒在穗计数

第6章 插秧机器人视觉系统

第7章 水田管理机器人导航路线检测

第8章 水田微型除草机器人导航路线检测

第9章 旱田作业机器人导航路线检测

第10章 车牌及号码检测

第11章 小麦病害图像检测

第12章 果树上桃子检测

第13章 交通事故现场标识快速检测

第14章 变电柜保护压板投退状态检测

第15章 三维作物生长量检测与建模及农田障碍物检测

第16章 交通流量图像监测

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

第18章 蜜蜂舞蹈实时跟踪检测

第19章 车辆参数实时检测

第20章 通用图像处理系统ImageSys

第21章 二维运动图像测量分析系统MIAS

第22章 三维运动测量分析系统MIAS3D

参考文献