作者：孙学宏
页数：204
出版社：机械工业出版社
出版日期：2021
ISBN：9787111689072
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书为理论与应用实践兼顾的机器视觉技术入门教材。全书共八章-包括机器视觉技术概述、数字图像处理基础、机器视觉系统硬件选型、机器视觉软件系统、机器视觉系统集成与应用、机器视觉系统二次开发、3D机器视觉技术与深度学习、机器视觉系统项目实践。
书中内容引入大量行业应用案例和工程设计方法-力求避免内容枯燥空洞-贴近真实现场应用。其中-第1、2章为基础入门引导-将机器视觉技术的发展与前沿应用进行简单介绍-同时将后续章节涉及的数字图像处理相关理论知识进行铺垫。第3章至第6章以杭州海康机器人技术有限公司的视觉系统硬件模块和软件平台为基础-着重介绍机器视觉技术的硬件构成与原理、软件功能与开发以及相关企业系统集成案例分享。第7章作为行业前沿技术知识扩展-介绍了3D视觉相关技术与应用方案。本书的最后部分第8章以方源智能（北京）科技有限公司的机器人视觉系统实训平台为硬件载体-以典型行业应用为任务背景-将视觉技术与机器人技术相结合-系统地介绍了机器视觉技术的实践开发方法。
本书结构清晰、内容丰富-知识完整-理论部分通俗易懂-实践部分真实可操作-书中介绍了大量行业前沿案例-并配有程序说明-同时提供章节知识点与技能点的思考与练习。
本书可作为机器人、计算机、电子信息、自动化、机电一体化等专业的机器视觉技术课程教材-也可供高等院校相关比赛者、机器人与制造技术领域的科研工作者和工程技术人员参考。
本书特色
结构清晰、内容丰富，知识完整，理论部分通俗易懂，实践部分真实可操作
目录
目 录
前言
第1章机器视觉技术概述1
11机器视觉行业背景1
12机器视觉系统概念5
13机器视觉系统组成6
14机器视觉系统的应用场景8
思考与练习12
第2章数字图像处理基础13
21数字图像处理概述13
22图像的感知和获取15
23图像的采样和量化17
24空间域图像处理20
25频域图像处理24
26彩色图像处理26
27形态学图像处理31
思考与练习34
第3章机器视觉硬件系统35
31工业相机介绍35
32镜头介绍48
33光源介绍59
思考与练习70
第4章机器视觉软件系统71
41基础算法知识71
42VM算法平台介绍87
43视觉控制系统方案94
思考与练习99
第5章机器视觉系统集成与应用100
51CNC手机壳定位加工100
52海螺安防摄像头前盖制造定位引导104
53牛奶包装袋OCR检测106
54手机屏幕边缘缺陷检测110
55铁罐饮品盖二维码检测112
56手机后盖尺寸测量114
57ipad表面划痕缺陷检测116
思考与练习119
第6章机器视觉系统二次开发120
61二次开发接口介绍120
62二次开发运行环境介绍120
63注意事项121
64编程导引121
65C C++接口定义122
66算法平台SDK Demo使用说明140
思考与练习144
第7章3D机器视觉技术与深度
学习145
713D视觉技术的兴起145
723D视觉测量技术基本原理146
73参数介绍152
74如何挑选合适的立体相机154
75深度学习算法训练与测试157
76深度学习在机器视觉上的应用163
思考与练习166
第8章机器视觉系统项目实践168
81机器人视觉系统实训平台简介168
82视觉引导焊接项目实训173
83视觉引导分拣项目实训175
84七巧板自动拼图项目实训183
85视觉扫码入库项目实训195
思考与练习203
参考文献204
前言
第1章机器视觉技术概述1
11机器视觉行业背景1
12机器视觉系统概念5
13机器视觉系统组成6
14机器视觉系统的应用场景8
思考与练习12
第2章数字图像处理基础13
21数字图像处理概述13
22图像的感知和获取15
23图像的采样和量化17
24空间域图像处理20
25频域图像处理24
26彩色图像处理26
27形态学图像处理31
思考与练习34
第3章机器视觉硬件系统35
31工业相机介绍35
32镜头介绍48
33光源介绍59
思考与练习70
第4章机器视觉软件系统71
41基础算法知识71
42VM算法平台介绍87
43视觉控制系统方案94
思考与练习99
第5章机器视觉系统集成与应用100
51CNC手机壳定位加工100
52海螺安防摄像头前盖制造定位引导104
53牛奶包装袋OCR检测106
54手机屏幕边缘缺陷检测110
55铁罐饮品盖二维码检测112
56手机后盖尺寸测量114
57ipad表面划痕缺陷检测116
思考与练习119
第6章机器视觉系统二次开发120
61二次开发接口介绍120
62二次开发运行环境介绍120
63注意事项121
64编程导引121
65C C++接口定义122
66算法平台SDK Demo使用说明140
思考与练习144
第7章3D机器视觉技术与深度
学习145
713D视觉技术的兴起145
723D视觉测量技术基本原理146
73参数介绍152
74如何挑选合适的立体相机154
75深度学习算法训练与测试157
76深度学习在机器视觉上的应用163
思考与练习166
第8章机器视觉系统项目实践168
81机器人视觉系统实训平台简介168
82视觉引导焊接项目实训173
83视觉引导分拣项目实训175
84七巧板自动拼图项目实训183
85视觉扫码入库项目实训195
思考与练习203
参考文献204
