机器视觉系统应用 / 高等职业教育“互联网+”新形态一体化教材
定价：￥47.00
作者： 殷慧
出版时间：2025-08-22
出版社：机械工业出版社
- 机械工业出版社
- 9787111785484
- 1-1
- 561277
- 平装
- 2025-08-22
- 362
内容简介
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
目 录
前言
二维码索引
第1 章 机器视觉概述 1
1.1 机器视觉的定义 1
1.2 发展机器视觉技术的意义 1
1.3 机器视觉技术的应用 2
1.3.1 机器视觉技术在电子半导体行业中的应用 2
1.3.2 机器视觉技术在汽车制造业中的应用 3
1.3.3 机器视觉技术在流水线生产中的应用 3
1.4 机器视觉技术的发展趋势 4
第2 章 认识机器视觉系统 5
2.1 机器视觉系统概述 5
2.1.1 光学成像系统概述 7
2.1.2 图像处理系统概述 7
2.1.3 执行机构及人机界面概述 8
2.2 机器视觉系统的基本功能 8
2.3 机器视觉系统应用举例 9
2.3.1 玻璃缺陷视觉检测原理 9
2.3.2 玻璃缺陷视觉检测系统 9
2.3.3 机器视觉检测系统检测过程 10
2.3.4 玻璃缺陷视觉检测系统实例 12
第3 章 机器视觉器件 14
3.1 机器视觉系统的核心器件 14
3.2 认识工业相机 16
3.2.1 工业相机概述 16
3.2.2 工业相机的主要类型 18
3.2.3 工业相机的镜头接口及数据接口 23
3.3 认识工业镜头 27
3.3.1 工业镜头的选型计算 28
3.3.2 镜头的主要参数 29
3.4 认识工业光源 32
3.4.1 工业光源分类 33
3.4.2 LED 光源的种类 34
第4 章 机器视觉软件 39
4.1 VisionMaster 算法简介 39
4.1.1 测量 40
4.1.2 识别 40
4.1.3 定位 40
4.1.4 检测 40
4.2 图像采集 40
4.2.1 MVS 软件的使用 41
4.2.2 使用VM 软件获取图像 47
4.3 输出图像 52
4.4 本地图像 55
4.5 帮助文档的使用 58
第5 章 图像处理概述 61
5.1 图像的基本概念 61
5.1.1 视觉与图像 62
5.1.2 图像的表示 62
5.2 数字图像的类型 63
5.2.1 二值图像 63
5.2.2 灰度图像 64
5.2.3 彩色图像 64
5.2.4 不同类型图像间的互相转化 64
5.3 数字图像基础处理技术 65
5.3.1 图像变换 65
5.3.2 图像增强 66
5.3.3 图像平滑 66
5.3.4 边缘检测与图像锐化 67
5.3.5 图像复原 67
5.4 数字图像的常用算法 68
5.4.1 感兴趣区 68
5.4.2 灰度变化 68
5.4.3 滤波 68
5.4.4 图像分割 71
5.4.5 图像形态学 72
第6 章 机器视觉用于测量 79
6.1 概述 79
6.2 找线工具 80
6.3 线线测量 86
6.4 圆查找工具 90
6.5 圆圆测量工具 94
6.6 线圆测量工具 96
6.7 高精度匹配工具 99
6.8 标定工具 104
6.9 单位转换工具 108
6.10 快速匹配工具 112
6.11 位置修正工具 116
6.12 测量问题定位 119
6.12.1 常见问题一：ROI 没有覆盖到工件 120
6.12.2 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 123
7.1 一维码识别 123
7.1.1 概述 123
7.1.2 条形码识别工具 124
7.2 二维码识别 126
7.2.1 概述 126
7.2.2 二维码识别工具 127
7.3 OCR 130
7.3.1 概述 130
7.3.2 字符识别工具 130
7.3.3 字符个数的增加 136
7.3.4 保存数据库 139
7.4 结果显示设计 140
7.4.1 条件检测工具 141
7.4.2 格式化工具 144
7.5 运行界面工具 147
第8 章 机器视觉用于定位 154
8.1 机器人示教准备 155
8.1.1 示教器配置操作环境 155
8.1.2 操作工业机器人回原点 156
8.1.3 更新转数计数器 160
8.1.4 设定工具坐标 164
8.1.5 线性运动 168
8.1.6 配置标准I/O 板 171
8.1.7 对I/O 进行仿真和强制操作 178
8.2 N 点标定 180
8.3 定位工件 184
8.3.1 高精度匹配工具 184
8.3.2 标定转换工具 187
8.3.3 格式化工具 189
8.3.4 发送数据工具 190
8.4 TCP 通信设定 192
8.4.1 服务器设定 192
8.4.2 客户端设定 194
8.4.3 全局触发 198
8.5 工业机器人端程序编写 199
8.5.1 位置信息转化函数 199
8.5.2 取工件函数 200
8.5.3 放工件函数 201
第9 章 机器视觉用于复杂场景定位 202
9.1 形状相同的多个工件码垛 203
9.1.1 码垛程序编写 203
9.1.2 定位工件 204
9.2 抓取多个不同形状的工件 205
9.2.1 高精度匹配工具中的多边形掩膜 206
9.2.2 修改全局触发 208
9.2.3 分支字符 209
9.2.4 工业机器人端程序 211
9.3 抓取多个不同颜色的工件 211
9.3.1 颜色抽取工具 212
9.3.2 图像二值化工具 215
9.3.3 形态学处理工具 216
9.4 抓取多个形状和颜色都不同的工件 218
参考文献 222
前言
二维码索引
第1 章 机器视觉概述 1
1.1 机器视觉的定义 1
1.2 发展机器视觉技术的意义 1
1.3 机器视觉技术的应用 2
1.3.1 机器视觉技术在电子半导体行业中的应用 2
1.3.2 机器视觉技术在汽车制造业中的应用 3
1.3.3 机器视觉技术在流水线生产中的应用 3
1.4 机器视觉技术的发展趋势 4
第2 章 认识机器视觉系统 5
2.1 机器视觉系统概述 5
2.1.1 光学成像系统概述 7
2.1.2 图像处理系统概述 7
2.1.3 执行机构及人机界面概述 8
2.2 机器视觉系统的基本功能 8
2.3 机器视觉系统应用举例 9
2.3.1 玻璃缺陷视觉检测原理 9
2.3.2 玻璃缺陷视觉检测系统 9
2.3.3 机器视觉检测系统检测过程 10
2.3.4 玻璃缺陷视觉检测系统实例 12
第3 章 机器视觉器件 14
3.1 机器视觉系统的核心器件 14
3.2 认识工业相机 16
3.2.1 工业相机概述 16
3.2.2 工业相机的主要类型 18
3.2.3 工业相机的镜头接口及数据接口 23
3.3 认识工业镜头 27
3.3.1 工业镜头的选型计算 28
3.3.2 镜头的主要参数 29
3.4 认识工业光源 32
3.4.1 工业光源分类 33
3.4.2 LED 光源的种类 34
第4 章 机器视觉软件 39
4.1 VisionMaster 算法简介 39
4.1.1 测量 40
4.1.2 识别 40
4.1.3 定位 40
4.1.4 检测 40
4.2 图像采集 40
4.2.1 MVS 软件的使用 41
4.2.2 使用VM 软件获取图像 47
4.3 输出图像 52
4.4 本地图像 55
4.5 帮助文档的使用 58
第5 章 图像处理概述 61
5.1 图像的基本概念 61
5.1.1 视觉与图像 62
5.1.2 图像的表示 62
5.2 数字图像的类型 63
5.2.1 二值图像 63
5.2.2 灰度图像 64
5.2.3 彩色图像 64
5.2.4 不同类型图像间的互相转化 64
5.3 数字图像基础处理技术 65
5.3.1 图像变换 65
5.3.2 图像增强 66
5.3.3 图像平滑 66
5.3.4 边缘检测与图像锐化 67
5.3.5 图像复原 67
5.4 数字图像的常用算法 68
5.4.1 感兴趣区 68
5.4.2 灰度变化 68
5.4.3 滤波 68
5.4.4 图像分割 71
5.4.5 图像形态学 72
第6 章 机器视觉用于测量 79
6.1 概述 79
6.2 找线工具 80
6.3 线线测量 86
6.4 圆查找工具 90
6.5 圆圆测量工具 94
6.6 线圆测量工具 96
6.7 高精度匹配工具 99
6.8 标定工具 104
6.9 单位转换工具 108
6.10 快速匹配工具 112
6.11 位置修正工具 116
6.12 测量问题定位 119
6.12.1 常见问题一：ROI 没有覆盖到工件 120
6.12.2 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 123
7.1 一维码识别 123
7.1.1 概述 123
7.1.2 条形码识别工具 124
7.2 二维码识别 126
7.2.1 概述 126
7.2.2 二维码识别工具 127
7.3 OCR 130
7.3.1 概述 130
7.3.2 字符识别工具 130
7.3.3 字符个数的增加 136
7.3.4 保存数据库 139
7.4 结果显示设计 140
7.4.1 条件检测工具 141
7.4.2 格式化工具 144
7.5 运行界面工具 147
第8 章 机器视觉用于定位 154
8.1 机器人示教准备 155
8.1.1 示教器配置操作环境 155
8.1.2 操作工业机器人回原点 156
8.1.3 更新转数计数器 160
8.1.4 设定工具坐标 164
8.1.5 线性运动 168
8.1.6 配置标准I/O 板 171
8.1.7 对I/O 进行仿真和强制操作 178
8.2 N 点标定 180
8.3 定位工件 184
8.3.1 高精度匹配工具 184
8.3.2 标定转换工具 187
8.3.3 格式化工具 189
8.3.4 发送数据工具 190
8.4 TCP 通信设定 192
8.4.1 服务器设定 192
8.4.2 客户端设定 194
8.4.3 全局触发 198
8.5 工业机器人端程序编写 199
8.5.1 位置信息转化函数 199
8.5.2 取工件函数 200
8.5.3 放工件函数 201
第9 章 机器视觉用于复杂场景定位 202
9.1 形状相同的多个工件码垛 203
9.1.1 码垛程序编写 203
9.1.2 定位工件 204
9.2 抓取多个不同形状的工件 205
9.2.1 高精度匹配工具中的多边形掩膜 206
9.2.2 修改全局触发 208
9.2.3 分支字符 209
9.2.4 工业机器人端程序 211
9.3 抓取多个不同颜色的工件 211
9.3.1 颜色抽取工具 212
9.3.2 图像二值化工具 215
9.3.3 形态学处理工具 216
9.4 抓取多个形状和颜色都不同的工件 218
参考文献 222
