第1章 机器看 1

 1.1 为了复制人类看到的 3
 1.2 机器如何理解 4
  1.2.1 视觉被简化为由几何形状构成 4
  1.2.2 视觉是分层的，从线条开始识别 5
  1.2.3 立学科形成，计算机视觉从实验室走向应用 6
 1.3 机器视觉 8
  1.3.1 机器视觉的定义 8
  1.3.2 与计算机视觉的异同 9
  1.3.3 机器视觉的发展 10
  1.3.4 为什么要使用机器视觉 11
  1.3.5 机器视觉系统的组成 12
 1.4 典型的机器视觉系统 14
  1.4.1 机器视觉系统的基础功能 14
  1.4.2 玻璃缺陷检测机器视觉系统 15
 1.5 机器视觉系统应用大赛 18
  1.5.1 技术平台 19
  1.5.2 机器视觉编程软件 21
  1.5.3 与行业应用相关性 23
  1.5.4 与常见视觉应用设备相关性 23
  1.5.5 与机器视觉系统功能相关性 24
第2章 机器视觉器件核技术 25
 2.1 认识工业相机 27
  2.1.1 图像传感器 29
  2.1.2 光学及数据接口 35
 2.2 认识工业镜头 40
  2.2.1 工业镜头的选型计算 40
  2.2.2 工业镜头的主要参数 42
 2.3 认识工业光源 46
  2.3.1 工业光源的类型 46
  2.3.2 LED光源的种类 48
第3章 机器视觉图像预处理 55
 3.1 瓶盖密封性检测 57
  学目标 57
  场景导入 57
  知识 58
  项目实施 63
 3.2 大豆计数 86
  学目标 86
  场景导入 86
  知识 86
  项目实施 93
第4章 机器视觉图像识别 99
 4.1 彩色手机壳识别 101
  学目标 101
  场景导入 101
  知识 101
  项目实施 102
 4.2 条形码与二维码识别 112
  学目标 112
  场景导入 112
  知识 112
  项目实施 114
第5章 机器视觉定位和测量 127
 5.1 N点标定 129
  学目标 129
  场景导入 129
  知识 130
  项目实施 130
 5.2 XY标定 141
  学目标 141
  场景导入 141
  知识 141
  项目实施 142
 5.3 齿轮测量 146
  学目标 146
  场景导入 146
  知识 146
  项目实施 149
第6章 机器视觉图像检测 161
 6.1 印刷品表面检测 163
  学目标 163
  场景导入 163
  知识 163
  项目实施 164
 6.2 瓶盖外观检测 178
  学目标 178
  场景导入 178
  知识 178
  项目实施 180
第7章 3D视觉技术 189
 7.1 3D物块分拣 191
  学目标 191
  场景导入 191
  知识 192
  项目实施 196
参考文献 217