机器视觉及深度学习是人工智能的主要技术手段，已经广泛应用于各个领域。传统机器视觉技术，一般需要有较深的研发经验，才能进行相关应用项目的开发，处理算法的通用性较差，学习门槛较高。深度学习需要搭建很多神经网络层次结构，一般人不具备搭建深度学习框架的能力，好在有不少大公司和专业机构根据不同的需求设计了一些深度学习框架并对外开放，一般人可以利用这些深度学习框架，实现自己的图像检测目的，学习门槛较低。...
[查看详情]
智能装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的装备。《中国制造 2025》明确了未来中国制造业的发展方向：以智能制造为主线，推动中国制造业在生产效率和产品质量方面的提升，从而降低生产成本，增强产品竞争力。智能装备制造业是将人工智能、自动化等先进制造技术应用于整个制造业生产加工过程，从而实现生产的精密化、自动化、信息化、柔性化、图形化、智能化、可视化、多媒体化、集成化和网络化。...
[查看详情]
本书以实用为目标，用浅显易懂的语言，从图像处理与分析的基础知识、图像处理与分析编程实现的基本知识以及利用学习版软件DIPAX进行图像处理编程的基本步骤开始， 到区域分割与目标提取、边缘检测与提取、图像平滑、图像增强、特征选择与描述、彩色变换、彩色分割、几何变换、哈夫变换、频率变换、小波变换、模式识别...
[查看详情]
本书以机器视觉的应用研究为主线，介绍了图像处理的相关理论知识，重点通过大量的典型案例对机器视觉技术的关键点和应用方法进行了详细分析，所讲解的案例涉及农业、交通、电子、汽车、体育等行业。本书案例均来自生产实践，都得到了实际应用的检验，实用性和可参考性比较强。...
[查看详情]
本书详细阐述图像模型、图像几何学、模式识别与神经网络、图像理解与计算机视觉等基础知识，也给出视觉、光与色、波动光学、辐射传递理论、数学形态学、模糊理论等关联知识 ，同时结合图像处理领域的最新发展现状，全面论述图像重建、图像变换、图像识别、图像分析等相关理论和具体算法，并就图像特殊效果处理、图形绘制、序列图像处理、文档图像解析、三维血斧处理等热点专题进行了系统剖析。...
[查看详情]
