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内容大纲
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。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 机器视觉技术概述
1.1 机器视觉行业背景
1.2 机器视觉系统概念
1.3 机器视觉系统组成
1.4 机器视觉系统的应用场景
思考与练习
第2章 数字图像处理基础
2.1 数字图像处理概述
2.2 图像的感知和获取
2.3 图像的采样和量化
2.4 空间域图像处理
2.5 频域图像处理
2.6 彩色图像处理
2.7 形态学图像处理
思考与练习
第3章 机器视觉硬件系统
3.1 工业相机介绍
3.2 镜头介绍
3.3 光源介绍
思考与练习
第4章 机器视觉软件系统
4.1 基础算法知识
4.2 VM算法平台介绍
4.3 视觉控制系统方案
思考与练习
第5章 机器视觉系统集成与应用
5.1 CNC手机壳定位加工
5.2 海螺安防摄像头前盖制造定位引导
5.3 牛奶包装袋OCR检测
5.4 手机屏幕边缘缺陷检测
5.5 铁罐饮品盖二维码检测
5.6 手机后盖尺寸测量
5.7 ipad表面划痕缺陷检测
思考与练习
第6章 机器视觉系统二次开发
6.1 二次开发接口介绍
6.2 二次开发运行环境介绍
6.3 注意事项
6.4 编程导引
6.5 C/C++接口定义
6.6 算法平台SDK Demo使用说明
思考与练习
第7章 3D机器视觉技术与深度学习
7.1 3D视觉技术的兴起
7.2 3D视觉测量技术基本原理
7.3 参数介绍
7.4 如何挑选合适的立体相机
7.5 深度学习算法训练与测试
7.6 深度学习在机器视觉上的应用
思考与练习
第8章 机器视觉系统项目实践
8.1 机器人视觉系统实训平台简介
8.2 视觉引导焊接项目实训
8.3 视觉引导分拣项目实训
8.4 七巧板自动拼图项目实训
8.5 视觉扫码入库项目实训
思考与练习
参考文献
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