机器视觉是目标检测、感知和理解的关键技术之一,在智能制造业中应用广泛,如产品检测、目标跟踪、定位、导航等方面均有应用。机器视觉涉及知识面广且多学科交叉,不仅包括自动化相关知识和计算机程序设计知识,而且还包括光学、电子、人工智能等知识。本书从工业用光照系统、工业用相机、相机接口、程序设计、视觉处理软件库等多角度阐述了机器视觉的关键技术,通过C#语言由浅入深、由简到繁逐步实现了工业相机连接、捕获、检测...
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本书作者为长期工作在科学研究第一线的教授。全书共五章,按科学研究的顺序展开,结合图片及生动的案例,系统地阐述了科学探索的本质与意义、如何确定选题、研究中如何高效开展实验、如何总结实验并进行论文写作、如何避免写作中的常见问题等。本书旨在通过对整个科学研究环节的介绍,帮助读者掌握科学的思维方式以高效地开展研究工作。同时,书中介绍的写作常见问题汇总极具参考价值,有助于科研工作者提升写作水平。
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这本书提供的学习方法主要是作者通过考试的实际经验总结,包括输出思维、重复理论、学习计划倒推法、利用历年真题、使用不同颜色的笔做标记等多种技巧。虽然这些方法主要基于作者个人的学习经验,但它们普遍适用于需要通过考试的情况,无论是学术考试、资格认证考试还是其他类型的测试。不过,具体到每种考试,可能需要根据考试内容和形式的不同,适当调整学习方法。
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