第1章 移动通信发展 （1）__eol__1.1 引言 （1）__eol__1.1.1 1G：百家争鸣 （1）__eol__1.1.2 2G：数字通信的开始 （2）__eol__1.1.3 3G：三种标准的角逐 （2）__eol__1.1.4 4G：改变生活 （3）__eol__1.2 什么是5G （4）__eol__1.3 5G的标准之争 （5）__eol__1.4 5G的三大特性 （6）__eol__1.4.1 eMBB增强型移动带宽 （6）__eol__1.4.2 uRLLC高可靠低时延 （7）__eol__1.4.3 mMTC大规模机器通信 （7）__eol__1.5 5G全球应用情况 （7）__eol__1.5.1 国际方面 （7）__eol__1.5.2 我国情况 （9）__eol__1.6 后5G展望 （9）__eol__第2章 5G技术介绍及应用 （11）__eol__2.1 引言 （11）__eol__2.1.1 业务和用户需求 （11）__eol__2.1.2 可持续发展 （11）__eol__2.1.3 效率需求 （12）__eol__2.2 5G的主要关键技术 （12）__eol__2.2.1 移动边缘计算（MEC） （12）__eol__2.2.2 大规模MIMO技术 （13）__eol__2.2.3 网络切片 （13）__eol__2.3 5G的网络规划 （14）__eol__2.4 5G的典型应用 （15）__eol__2.4.1 政务与公用事业 （15）__eol__2.4.2 工业 （16）__eol__2.4.3 农业 （16）__eol__2.4.4 文体娱乐 （16）__eol__2.4.5 医疗 （17）__eol__2.4.6 交通运输 （17）__eol__2.4.7 金融 （18）__eol__2.4.8 旅游 （18）__eol__2.4.9 教育 （18）__eol__2.4.10 电力 （18）__eol__2.5 移动边缘计算技术应用 （19）__eol__2.5.1 移动边缘计算的定义 （19）__eol__2.5.2 移动边缘计算的技术特征 （19）__eol__第3章 人工智能 （21）__eol__3.1 引言 （21）__eol__3.1.1 “人工”与“智能” （21）__eol__3.1.2 图灵测试 （22）__eol__3.1.3 人工智能定义 （22）__eol__3.1.4 人工智能的实现途径 （23）__eol__3.1.5 人工智能的研究 （24）__eol__3.2 机器学习 （26）__eol__3.2.1 机器学习的发展 （26）__eol__3.2.2 机器学习的定义 （28）__eol__3.2.3 机器学习的学习类型 （29）__eol__3.2.4 专注于学习能力 （30）__eol__3.2.5 机器学习的算法 （31）__eol__3.2.6 机器学习的基本结构 （33）__eol__3.2.7 机器学习的应用 （34）__eol__3.3 智能图像处理 （35）__eol__3.3.1 图像识别 （36）__eol__3.3.2 图像识别的基础 （37）__eol__3.3.3 图像识别的模型 （37）__eol__3.3.4 图像识别的发展 （38）__eol__3.3.5 机器视觉 （38）__eol__3.3.6 图像处理 （39）__eol__3.3.7 计算机视觉 （39）__eol__3.3.8 计算机视觉与机器视觉的区别 （40）__eol__3.3.9 神经网络的图像识别技术 （41）__eol__3.3.10 机器视觉的行业应用 （41）__eol__3.3.11 智能图像处理技术 （45）__eol__3.3.12 目标识别和分类 （46）__eol__3.4 自然语言处理 （46）__eol__3.4.1 什么是自然语言处理（NLP） （47）__eol__3.4.2 语法类型与语义分析 （49）__eol__3.4.3 统计NLP语言数据集 （51）__eol__3.4.4 语音信号处理 （51）__eol__第4章 机器视觉 （55）__eol__4.1 引言 （55）__eol__4.1.1 机器视觉研究背景及意义 （55）__eol__4.1.2 机器视觉系统的组成 （56）__eol__4.1.3 国内外发展现状 （56）__eol__4.2 机器视觉硬件介绍 （59）__eol__4.2.1 工业相机 （59）__eol__4.2.2 镜头 （61）__eol__4.2.3 光源 （62）__eol__4.2.4 视觉处理机 （65）__eol__4.3 机器视觉算法简介 （65）__eol__4.3.1 图像预处理算法 （65）__eol__4.3.2 特征提取算法 （67）__eol__4.3.3 模板匹配算法 （68）__eol__4.3.4 字符识别算法 （70）__eol__4.4 机器视觉典型应用 （72）__eol__4.4.1 机器视觉系统应用 （72）__eol__4.4.2 机器视觉的典型应用 （73）__eol__4.5 人工智能、机器视觉与5G三者结合 （79）__eol__4.5.1 人工智能、机器视觉与5G三者关系 （79）__eol__4.5.2 人工智能、机器视觉与5G三者结合的应用场景 （79）__eol__第5章 智能制造 （81）__eol__5.1 引言 （81）__eol__5.1.1 智能制造概念 （81）__eol__5.1.2 智能制造系统及组成 （81）__eol__5.2 智能制造的特征 （84）__eol__5.3 工业4.0与智能制造 （86）__eol__5.3.1 工业4.0概念 （86）__eol__5.3.2 工业4.0的内涵及特征 （87）__eol__5.3.3 工业4.0与智能制造 （87）__eol__5.4 “中国制造2025”与智能制造 （88）__eol__5.4.1 中国制造2025 （88）__eol__5.4.2 智能制造 （92）__eol__5.5 智能制造发展趋势 （93）__eol__第6章 基于5G移动边缘计算创新应用 （94）__eol__6.1 引言 （94）__eol__6.2 项目整体框架 （95）__eol__6.3 项目应用层 （96）__eol__6.4 项目实施方案 （98）__eol__6.5 项目优势 （99）__eol__6.6 实用效果 （100）__eol__第7章 基于5G机器视觉实验指导 （101）__eol__7.1 基于5G的智能制造实验室建设 （101）__eol__7.2 5G网络的基本部署 （101）__eol__7.3 基于二值化的有无检测 （104）__eol__7.3.1 实验原理 （104）__eol__7.3.2 实验内容及步骤 （105）__eol__7.3.3 课堂考核 （107）__eol__7.4 基于模板匹配的数量统计 （107）__eol__7.4.1 实验原理 （107）__eol__7.4.2 实验内容及步骤 （108）__eol__7.4.3 课堂考核 （109）__eol__7.5 缺陷检测 （110）__eol__7.5.1 实验原理 （110）__eol__7.5.2 实验一：O型密封圈毛刺检测 （111）__eol__7.5.3 实验二：瓶盖划痕瑕疵检测 （113）__eol__7.5.4 课堂考核 （116）__eol__7.6 尺寸测量 （116）__eol__7.6.1 实验原理 （116）__eol__7.6.2 实验内容及步骤 （118）__eol__7.6.3 课堂考核 （120）__eol__7.7 字符识别 （120）__eol__7.7.1 实验原理 （120）__eol__7.7.2 实验内容及步骤 （121）__eol__7.7.3 课堂考核 （123）__eol__7.8 机器人视觉引导应用 （123）__eol__7.8.1 实验原理 （123）__eol__7.8.2 实验步骤 （124）__eol__7.8.3 课堂考核 （129）__eol__参考文献 （130）__eol____eol__