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| 編輯推薦： |
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本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律，配套齐全
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| 內容簡介： |
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本书内容共9 章：第1 章对机器视觉技术的定义和应用进行介绍，让学习者了解到机器视觉技术的重要性，以及学习此项技术的意义；第2 章对机器视觉系统进行介绍，让学习者掌握机器视觉系统的工作原理；第3 章对机器视觉系统中的核心器件进行介绍，让学习者掌握系统硬件的组成并且可以自主搭建硬件系统；第4 章对机器视觉系统的软件进行介绍，让学习者学会软件的安装和使用；第5 章对图像处理的基础知识进行介绍，主要介绍图像处理中提取关键信息的底层原理；第6~9 章基于机器视觉系统的三大应用场景（测量、识别、定位）介绍了机器视觉系统的应用。本书适合作为高等职业教育本科及专科层次自动化类智能控制技术及其相关专业的教材，也可作为相关技术人员的参考用书。为方便教学，本书配有讲解和实操视频，学习者可扫描二维码观看。凡购买本书作为授课教材的教师可登录www. cmpedu. com 免费注册并下载相关教学资源。
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目 录前言二维码索引第1 章 机器视觉概述 11.1 机器视觉的定义 11.2 发展机器视觉技术的意义 11.3 机器视觉技术的应用 21.3.1 机器视觉技术在电子半导体行业中的应用 21.3.2 机器视觉技术在汽车制造业中的应用 31.3.3 机器视觉技术在流水线生产中的应用 31.4 机器视觉技术的发展趋势 4第2 章 认识机器视觉系统 52.1 机器视觉系统概述 52.1.1 光学成像系统概述 72.1.2 图像处理系统概述 72.1.3 执行机构及人机界面概述 82.2 机器视觉系统的基本功能 82.3 机器视觉系统应用举例 92.3.1 玻璃缺陷视觉检测原理 92.3.2 玻璃缺陷视觉检测系统 92.3.3 机器视觉检测系统检测过程 102.3.4 玻璃缺陷视觉检测系统实例 12第3 章 机器视觉器件 143.1 机器视觉系统的核心器件 143.2 认识工业相机 163.2.1 工业相机概述 163.2.2 工业相机的主要类型 183.2.3 工业相机的镜头接口及数据接口 233.3 认识工业镜头 273.3.1 工业镜头的选型计算 283.3.2 镜头的主要参数 293.4 认识工业光源 323.4.1 工业光源分类 333.4.2 LED 光源的种类 34第4 章 机器视觉软件 394.1 VisionMaster 算法简介 394.1.1 测量 404.1.2 识别 404.1.3 定位 404.1.4 检测 404.2 图像采集 404.2.1 MVS 软件的使用 414.2.2 使用VM 软件获取图像 474.3 输出图像 524.4 本地图像 554.5 帮助文档的使用 58第5 章 图像处理概述 615.1 图像的基本概念 615.1.1 视觉与图像 625.1.2 图像的表示 625.2 数字图像的类型 635.2.1 二值图像 635.2.2 灰度图像 645.2.3 彩色图像 645.2.4 不同类型图像间的互相转化 645.3 数字图像基础处理技术 655.3.1 图像变换 655.3.2 图像增强 665.3.3 图像平滑 665.3.4 边缘检测与图像锐化 675.3.5 图像复原 675.4 数字图像的常用算法 685.4.1 感兴趣区 685.4.2 灰度变化 685.4.3 滤波 685.4.4 图像分割 715.4.5 图像形态学 72第6 章 机器视觉用于测量 796.1 概述 796.2 找线工具 806.3 线线测量 866.4 圆查找工具 906.5 圆圆测量工具 946.6 线圆测量工具 966.7 高精度匹配工具 996.8 标定工具 1046.9 单位转换工具 1086.10 快速匹配工具 1126.11 位置修正工具 1166.12 测量问题定位 1196.12.1 常见问题一：ROI 没有覆盖到工件 1206.12.2 常见问题二：工件与模板的夹角超过设定值 120第7 章 机器视觉用于识别 1237.1 一维码识别 1237.1.1 概述 1237.1.2 条形码识别工具 1247.2 二维码识别 1267.2.1 概述 1267.2.2 二维码识别工具 1277.3 OCR 1307.3.1 概述 1307.3.2 字符识别工具 1307.3.3 字符个数的增加 1367.3.4 保存数据库 1397.4 结果显示设计 1407.4.1 条件检测工具 1417.4.2 格式化工具 1447.5 运行界面工具 147第8 章 机器视觉用于定位 1548.1 机器人示教准备 1558.1.1 示教器配置操作环境 1558.1.2 操作工业机器人回原点 1568.1.3 更新转数计数器 1608.1.4 设定工具坐标 1648.1.5 线性运动 1688.1.6 配置标准I/O 板 1718.1.7 对I/O 进行仿真和强制操作 1788.2 N 点标定 1808.3 定位工件 1848.3.1 高精度匹配工具 1848.3.2 标定转换工具 1878.3.3 格式化工具 1898.3.4 发送数据工具 1908.4 TCP 通信设定 1928.4.1 服务器设定 1928.4.2 客户端设定 1948.4.3 全局触发 1988.5 工业机器人端程序编写 1998.5.1 位置信息转化函数 1998.5.2 取工件函数 2008.5.3 放工件函数 201第9 章 机器视觉用于复杂场景定位 2029.1 形状相同的多个工件码垛 2039.1.1 码垛程序编写 2039.1.2 定位工件 2049.2 抓取多个不同形状的工件 2059.2.1 高精度匹配工具中的多边形掩膜 2069.2.2 修改全局触发 2089.2.3 分支字符 2099.2.4 工业机器人端程序 2119.3 抓取多个不同颜色的工件 2119.3.1 颜色抽取工具 2129.3.2 图像二值化工具 2159.3.3 形态学处理工具 2169.4 抓取多个形状和颜色都不同的工件 218参考文献 222
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前 言党的二十大报告指出：“从现在起，中国共产党的中心任务就是团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标，以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。”中国经济进入高质量发展的新阶段，制造业高质量发展的关键是加快产业转型升级和提高技术创新能力。在产业转型升级的进程中迫切需要引入新技术和新工艺，以智能装备替换人工、半自动化设备，实现生产智能化、数字化甚至柔性制造，以实现增效、提质的目标。工业视觉就是促进工业界快速发展的新技术之一，它是消费电子行业转型升级、构建核心竞争优势的关键技术。目前机器视觉技术已经渗透到消费电子产品制造的全产业链中，且消费电子产品零部件尺寸较小、精密度较高，高精度组装、二维码读取、划痕检测等已无法依靠人眼精准完成，此处机器视觉的优势得以充分发挥。机器视觉具有识别、定位、测量、检测四大功能，与人类视觉相比优势显著。从技术实现难度来看，四大功能实现的难度依次递增。机器视觉相比于人类视觉在高精度、高速度、高适应、高可靠、感光范围，尤其是数据采集与信息集成上具有多方面领先优势。在被检测物品移动速度快、精确性要求高和工作重复度较高的场景下，机器视觉设备相比于人眼的工作效率提升明显。本书内容涵盖了机器视觉技术相关硬件和软件的介绍。在工业领域，机器视觉技术是工业机器人的“眼睛”，若单独讲解机器视觉技术，就好像“无本之木”，没有落脚点。因此，本书第8 章和第9 章将机器视觉技术与工业机器人结合起来以实现机器视觉的工业应用，包括测量、引导和分类，缺陷检测的具体应用未涉及。为了便于学习和跟练，书中将操作步骤一一列于表格中，每个表格的左列是软件界面，右列是对操作的详细阐述。希望这样的内容安排有“按图索骥”的功效，提升学习者的学习效率。在本书编写的过程中，得到了深圳信息职业技术学院智能控制技术教研室各位教师的帮助，在此表示衷心感谢。由于编者水平有限，书中难免有疏漏之处，敬请广大读者指正。编 者
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