可重构视觉检测理论与技术

前言 第1章 机器视觉检测的重构问题 1.1 机器视觉的概述 1.2 国内外机器视觉研究现状 1.3 机器视觉关键理论与技术 1.3.1 机器视觉识别理论研究 1.3.2 机器视觉关键实现技术 1.4 机器视觉检测的应用领域 1.4.1 机器视觉检测在纺织行业的应用 1.4.2 机器视觉检测在电子行业的应用 1.4.3 机器视觉检测在农业领域的应用 1.4.4 机器视觉检测在机械行业的应用 1.4.5 机器视觉检测在军工行业的应用 1.4.6 国内机器视觉产品检测的发展方向 1.5 机器视觉检测的可重构需求 1.5.1 传统机器视觉检测系统设计模式 1.5.2 可重构的视觉检测系统设计理念 1.5.3 视觉检测可重构的意义 第2章 可重构的视觉检测体系 2.1 可重构系统设计方法简介 2.1.1 视觉检测可重构定义 2.1.2 视觉检测可重构的实现方法 2.2 机器视觉检测工作原理与系统结构 2.2.1 机器视觉检测系统工作原理 2.2.2 机器视觉检测系统结构 2.2.3 机器视觉检测系统功能模块 2.3 机器视觉检测硬件系统可重构 2.3.1 硬件异构模式下通用图像获取 2.3.2 基于FPGA的图像预处理硬件重构 2.4 机器视觉检测软件系统可重构 2.4.1 视觉检测算法的可重构 2.4.2 图像识别特征的可重构 2.4.3 视觉检测系统的可视化设计 2.5 可重构的层次结构与系统流程 2.5.1 可重构视觉检测系统模块划分 2.5.2 基于软件芯片的视觉检测重构设计模式 2.5.3 机器视觉检测系统运行重组方案 第3章 视觉检测硬件系统重构 3.1 异构硬件环境下图像获取通用模型 3.1.1 常用数字图像传输与获取标准比较 3.1.2 图像获取通用模型的设计目标 3.1.3 硬件无关的图像获取通用模型 3.2 通用图像获取sDK设计 3.2.1 通用图像获取函数定义 3.2.2 图像获取抽象类设计 3.2.3 图像获取子类设计实例 3.3 图像获取接口的组态设计 3.3.1 图像获取接口与可重构体系交互方式 3.3.2 图像获取类实例分析 3.3.3 图像获取内存预分配策略 3.4 基于FPGA的图像处理硬件重构 3.4.1 FPGA硬件重构技术 3.4.2 基于FPGA的图像采集与预处理 3.4.3 基于FPGA的图像获取硬件结构 3.4.4 基于FPGA的预处理算法设计 第4章 视觉检测软件系统重构 4.1 机器视觉在线检测算法库设计 4.1.1 产品视觉检测常用算子分类 4.1.2 视觉检测算子层次模型 4.1.3 视觉检测算子接口设计 4.2 基于配置信息的视觉检测流程再生 4.2.1 视觉检测需求分析 4.2.2 视觉检测流程规划 4.2.3 基于配置信息的视觉检测算子表示 4.2.4 信息配置的存储与解析 4.2.5 算子的搜索和匹配 4.3 面向图像分析的特征提取与可重构 4.3.1 面向图像分析的特征提取原则 4.3.2 面向图像分析的特征分类与描述 4.3.3 机器视觉检测的特征提取方法 4.4 基于遗传算法的特征解耦与选择 4.4.1 特征解耦与选择方法分析 4.4.2 基于遗传算法的特征解耦方法 4.4.3 特征解耦的关键技术 4.5 机器视觉可视化重构平台设计 4.5.1 机器视觉可视化编程技术 4.5.2 视觉检测重构平台功能分析 4.5.3 图形用户界面的可视化设计 4.5.4 图像处理算法的可视化编程 4.5.5 视觉检测多线程通信与数据共享 4.5.6 视觉检测数据库设计 4.5.7 视觉检测系统网络拓扑重组 第5章 可重构的机器视觉检测平台与重构实例 5.1 可重构的机器视觉检测平台 5.1.1 可重构视觉检测平台开发 5.1.2 可重构视觉检测平台模块 5.1.3 可重构视觉检测平台编程方法 5.2 基于重构平台的粘扣带质量视觉检测系统实现 5.2.1 系统硬件设计 5.2.2 系统软件设计 5.2.3 系统运行与测试 5.3 基于重构平台的导爆管自动视觉检测系统实现 5.3.1 系统硬件设计 5.3.2 系统软件设计 5.3.3 系统运行与测试 5.4 基于重构平台的电子接插件视觉测量系统实现 5.4.1 系统硬件设计 5.4.2 系统软件设计 5.4.3 系统运行与测试 5.5 基于重构平台的大米品质视觉检测系统实现 5.5.1 系统硬件设计 5.5.2 系统软件设计 5.5.3 系统运行与测试 参考文献