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机器视觉系统图像调优与部署指南

共计 30 章节
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01
视觉系统概述
机器视觉的定义 · 典型应用场景（缺陷检测 · 定位
视觉系统概述机器视觉的定义
02
相机选型与参数
CCD与CMOS传感器区别 · 分辨率与帧率 · 全局快门与卷帘快门
相机选型参数
03
镜头选型与参数
焦距 · 光圈 · 景深
镜头选型参数
04
光源选型与打光技巧
环形光 · 背光 · 同轴光
光源选型打光技巧
05
图像采集与传输
GigE Vision · USB3 Vision · Camera Link
图像采集传输
06
图像预处理（一）
灰度化 · 直方图均衡化 · 伽马校正
图像预处理灰度化
07
图像预处理（二）
形态学操作（腐蚀 · 膨胀 · 开闭运算）
图像预处理形态学操作
08
图像分割
阈值分割（全局阈值 · 自适应阈值） · 区域生长
图像分割阈值分割
09
特征提取（一）
轮廓查找与筛选 · 几何特征（面积 · 周长
特征提取轮廓查找
10
特征提取（二）
角点检测（Harris · Shi-Tomasi） · 斑点检测（LoG
特征提取Harris
11
模板匹配
基于灰度模板匹配 · 基于形状模板匹配（Hausdorff… · 金字塔加速策略
模板匹配基于灰度模板匹配
12
定位与标定（一）
相机成像模型（针孔模型） · 坐标系转换（世界 · 相机
定位标定
13
定位与标定（二）
张正友标定法 · 畸变校正 · 手眼标定（Eye-in-Hand /…
定位标定
14
测量与尺寸检测
亚像素边缘提取 · 卡尺工具 · 几何拟合（直线
测量尺寸检测
15
缺陷检测（一）
差分法 · 背景建模 · 频域滤波（FFT高通/低通）
缺陷检测差分法
16
缺陷检测（二）
深度学习分类（ResNet · MobileNet） · 语义分割（U-Net）
缺陷检测ResNet
17
OCR与条码识别
传统OCR（Tesseract） · 深度学习OCR（CRNN+CTC） · 一维码/二维码解码（ZBar
OCR条码识别
18
3D视觉基础
结构光 · 双目立体视觉 · ToF相机
3D视觉基础结构光
19
深度学习环境搭建
CUDA · cuDNN · PyTorch/TensorFlow…
深度学习环境搭建CUDA
20
模型训练与优化
数据增强（翻转 · 旋转 · 色彩抖动）
模型训练优化
21
模型部署（一）
ONNX导出与推理 · TensorRT加速 · OpenVINO部署
模型部署ONNX
22
模型部署（二）
边缘端部署（Jetson Nano · RK3588） · Web端部署（Flask/FastA…
模型部署Jetson
23
视觉软件框架
HALCON · VisionPro · OpenCV
视觉软件框架HALCON
24
通信与集成
TCP/IP · Modbus · Profinet
通信集成
25
UI界面开发
PyQt5/Qt Designer设… · 实时显示图像与结果
UI界面开发
26
日志与数据管理
日志记录（loguru） · 结果存储（CSV/JSON） · 数据库（SQLite/MySQL）
日志数据管理
27
系统调试与优化
帧率瓶颈分析 · 内存管理 · 多线程/多进程流水线设计
系统调试优化
28
现场部署与维护
防尘防水（IP等级） · 抗振 · 温度控制
现场部署维护
29
项目实战（一）
手机屏幕划痕检测——从需求分析到算法…
项目实战手机屏幕划痕检测
30
项目实战（二）
药片缺粒检测——从打光方案到最终交付
项目实战药片缺粒检测