图像处理与机器视觉辅助学习资料应用设计等文档资料（18个） 01_图像的高效编程要点之一_把除法变成乘法和移位.pdf 01_补充阅读材料1_视频原理.doc 01_补充阅读材料2_机器视觉系统概述.doc 01_补充阅读材料3_用途广泛的COMS微型摄像机.doc 01_补充阅读材料4_红外灯在电视监控系统工程中的应用.doc 01_补充阅读材料5_机器视觉国内现状.pdf 01_补充阅读材料6_光学迈向新的世纪_王大珩.doc 02_Experiment0201 02_图像的高效编程要点之二_合理使用查找表.pdf 02_自己学习Retinex.ppt 03_Experiment0202_HistEqual 03_图像的高效编程要点之三_图像的访问与Cache优化.pdf 04_图像的高效编程要点之四_多使用直方图与高效中值滤波.pdf 05_图像的高效编程要点之五_邻域的访问与均值滤波.pdf 一个通用的轮廓线跟踪快速算法.doc 一种基于边缘模式的直方图构造新方法.PDF 一种快速高效的轮廓填充算法.doc 基于图像差距度量的阈值选取方法.pdf 基于红外图像的地面自主车导航

图像处理的入门级书籍，用VC++和MATLAB介绍了图像处理的相关知识，图文并茂，浅显易通。

机器视觉基础知识相机技术镜头技术光源技术图像处理软件等基础学习资料: 1 什么是机器视觉 2 相机技术 3 镜头技术 4 光源技术 5 图像处理软件

与平面目标面相比，在曲面目标面产生均匀的照度分布时，LED阵列的设计更复杂。通过优化LED阵列排布，使其在复杂曲面的目标面上产生了均匀的照度分布。构建了反映照度均匀性的目标函数，目标函数以阵列中各LED的位置坐标为变量，利用模拟退火算法对阵列中各LED的位置进行优化，使目标函数获得最小值。为了验证算法的可行性，针对圆柱形目标面、抛物线形柱状面以及正弦形柱状面，优化设计了3种不同排布的LED阵列，优化后的LED阵列在相应目标面上的照度分布均匀性分别达到99.0%、99.3%和97.0%。分析了LED阵列中各LED的装配公差对目标面照度均匀性的影响，模拟结果表明：装配公差在0.2 mm以内，目标的均匀度下降不超过0.3%，说明这种设计方法具有一定的实用价值。

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1 绪论 1.1 智能小车研究背景和意义 1.2 智能小车国内外发展及研究现状 1.2.1 智能小车国外发展及研究现状 1.2.2 智能小车国内发展及研究现状 1.3 论文主要工作及章节安排 2 智能小车系统的总体设计 2.1 系统的总体设计方案 2.1.1 智能小车系统的总体设计思路 2.1.2 智能小车系统的总体设计框图 2.1.3 设计的可行性分析 2.2 智能小车系统开发环境 2.2.1 硬件开发环境 2.2.2 软件开发环境 2.3 WIFI技术 2.3.1 WIFI的基本工作原理 2.3.2 WIFI技术的特点 2.4 本章小结 3 智能小车系统的硬件设计 3.1 系统硬件设计 3.2 系统硬件模块选型 3.2.1 微处理器模块选型 3.2.2 电机驱动模块选型 3.2.3 视频采集模块选型 3.3 无线路由器的设计 3.4 STM32 的最小系统 3.4.1 电源电路 3.4.2 晶振电路 3.4.3 SWD接口电路 3.4.4 串口通信电路 3.5 本章小结 4 智能小车避障系统的设计与实现 4.1 避障流程设计 4.2 基于固定区域分割原理的避障算法 4.3 机器视觉的图像采集及处理 4.3.1 图像的获取和数字化 4.3.2 图像预处理技术 4.4 障碍自动检测 4.4.1 障碍物特征参数获取 4.4.2 多个障碍物的处理 4.4.3 障碍物区域确定 4.5 本章小结 5 智能小车系统的软件设计 5.1 上位机应用程序设计 5.1.1 APP程序设计概述 5.1.2 APP基本文件解析 5.1.3 APP的 UI设计 5.1.4 APP的主要程序描述 5.2 Android手机应用程序设计 5.3 操作系统的移植 5.3.1 μC/OS-Ⅲ移植的条件 5.3.2 μC/OS-Ⅲ移植的主要工作 5.3.3 μC/OS-Ⅲ的文件移植 5.4 硬件驱动程序设计 5.4.1 无线数据传输程序设计 5.4.2 电机驱动模块程序设计 5.4.3 视频采集程序设计 5.5 本章小结 6 系统测试 6.1 系统硬件检测 6.1.1 电机驱动的测试 6.1.2 无线路由器的测试 6.2 系统软件测试 6.2.1 PC上位机的测试 6.2.2 Android手机端的测试 6.3 自动避障功能测试 6.3.1 避障进程以及躲避障碍物后运行轨迹的复原 6.3.2 避障实验测试 6.4 本章小结

康耐视In-Sight全系产品简介

convnext +capsnet 图像分类

为实现图案布匹瑕疵在编织过程中的实时检测，提出一种通过区域差影自动分割瑕疵区域的检测方法。通过求取水平和竖直两方向距离叠加函数极值，并对极值做权重分析，精确求取纹理基元周期；根据所求纹理基元周期确定区域差影的区域大小，并对区域差影图像求取梯度，再进行标记分水岭分割，能够快速准确地分割出纹理瑕疵区域。实验结果表明：该算法能够准确地检测出纹理布匹瑕疵的位置，检测一帧用时200 ms，准确率均达98%以上，实时性强，检测精度高，满足工业现场要求。

《机器视觉发展白皮书（2021版）》