本书主要介绍了基于机器视觉的智能感知技术在钢铁行业应用技术和部分研究成果，具体包括通过机器视觉基础理论、典型应用场景、行业智能感知需求分析、高温钢铁冶金过程的温度在线检测、缺陷在线检测、表面质量评价、粒度在线检测、工艺评价等基础理论及应用。

本书可供机器视觉、人工智能、图像处理、钢铁冶金领域相关科研人员及生产技术人员阅读，也可供钢铁冶金等相关领域大专院校师生参考。

部分目录

1.1光学成像基础知识

1.2图像基础知识

1.3辐射定律基础知识

1.4深度学习基础知识参考文献

2机器视觉智能感知技术需求与发展现状

2.1钢铁行业对智能感知技术需求分析

2.2温度检测技术发展现状

2.3粒度检测技术现状

2.4缺陷检测技术现状参考文献

3机器视觉系统的原理及组成

3.1机器视觉技术

3.2机器视觉技术常见架构

3.3工业相机

3.4光源参考文献

4基于机器视觉的温度在线检测原理

4.1物理光学模型

4.2比色测温法原理

4.3黑体炉标定

4.4图像噪声滤波

4.5图像边缘检测方法参考文献

5基于机器视觉的高炉风口温度在线检测系统优化

6高炉风口温度场分布及影响因素研究

7高炉炉缸工作状态评价模型

8高温钢坯轧制过程温度在线检测应用

9基于机器视觉的原燃料粒度在线检测技术

10基于机器视觉的金属表面缺陷在线检测技术

11基于光度立体的水下钢板三维检测技术

12表面质量评级原理及应用

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