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内容简介：

机器视觉技术

《机器视觉技术》介绍了机器视觉技术常用的处理平台及软件操作方法，主要内容包括：机器视觉概述，机器视觉系统构成，NI视觉平台的搭建，LabVIEW编程环境与基本操作，LabVIEW编程结构，LabVIEW数组、簇、图形编程，字符串、文件输入输出和属性节点编程，图像的采集保存与读取，相机标定，图像处理，视觉分拣，基于OpenCV的视觉分拣等。

《机器视觉技术》内容浅显易懂，符合学习认知规律。

《机器视觉技术》是机器视觉技术方面的专著，也可作为普通本科、高职高专院校自动化技术、计算机技术相关专业的教学用书，也可供从事相关行业的技术人员参考。

机器视觉算法与应用（第２版）

本书是机器视觉领域的畅销书，自第1版出版以来广受欢迎，是第一本有关机器视觉软件的教材，详细介绍了机器视觉的各种算法，以及有关这些算法的实际应用。第2版进行了全面更新、修订和扩展，以反映了年来在图像采集、机器视觉算法和应用领域的发展，新内容包括新的摄像机和图像采集接口、三维传感器及技术、三维重建、三维物体识别以及最先进的分类算法，书中所有示例都基于MVTec公司z新版本的机器视觉软件HALCON 13。

机器视觉及其应用技术

机器视觉是当代智能制造、自动控制等领域中重要的研究内容之一。本书涵盖了机器视觉的基本原理与概念、机器视觉系统的构成等内容，并以VisionPro为例介绍了机器视觉技术在测量、识别、引导等实际工业生产中的应用。

全书共13个项目，各项目进一步分解为若干个任务并配有相应习题，由易及难地逐步介绍机器视觉及其应用技术。本书重在理论联系实际，主要内容都具有实际工程应用背景，各个项目中配套的案例、习题均来源于实际工业应用。

本书可作为高等学校电子信息类等相关专业的教学参考书，也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。

机器视觉自动检测技术

《机器视觉自动检测技术》提出了网络化多目视觉在线快速检测理论与系统，系统地介绍了机器视觉自动检测领域的知识和技术。本书共分为六章。□□章讲述数字图像与机器视觉技术的发展历程、发展趋势和前景。第□章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。第3章讲述机器视觉成像技术，内容包括工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，以及LED照明设计技术和三维视觉成像技术。第4章重点讲述机器视觉核心算法。第5章介绍机器视觉软件的开发与实现，包括常用机器视觉工具和软件设计方法。第6章着重讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。

《机器视觉自动检测技术》可供从事检测技术、智能设备应用、研究的专业人员参考，也可供高等院校相关专业教学使用。

机器视觉原理与案例详解

本书结合智能制造的发展方向，将机器视觉的理论知识与生产实际相结合，通过典型案例详细讲解机器视觉的基础原理及其实现过程，并尝试解决智能制造装备智能化的相关问题。本书共1□章，主要包括机器视觉概述、硬件构成、硬件选型、图像处理技术、缺陷检测技术、模式识别技术、尺寸测量技术、目标定位技术、机器视觉软件CKVisionBuilder基础及实战、机器视觉软件In-Sight基础及实战。本书图文并茂、由浅入深，特别适合机器视觉的初学者学习或参考，还可作为高等院校相关专业、企业相应岗位的培训教材。

目录：

机器视觉自动检测技术

章 概述1

1.1 机器视觉的定义1

1.2 机器视觉系统的构成2

1.3 机器视觉系统的一般工作过程4

1.4 机器视觉系统的特点5

1.5 机器视觉系统的发展6

1.6 机器视觉系统的应用领域9

1.7 机器视觉系统相关会议和期刊12

第2章 机器视觉系统的构成13

2.1 相机的分类及主要特性参数13

2.2 光学镜头的原理与选型30

2.3 图像采集卡的原理及种类45

2.4 图像数据的传输方式汇总及比较52

2.5 光源的种类与选型56

第3章 机器视觉成像技术61

3.1 光源概述61

3.2 灰度照明技术68

3.3 彩色照明技术71

3.4 偏光技术79

3.5 发光二极管照明技术80

第4章 机器视觉核心算法93

4.1 图像预处理93

4.2 频率图像增强100

4.3 数学形态学及其应用106

4.4 灰度均衡的原理与方法113

4.5 边缘检测算法及其应用118

4.6 Blob分析123

4.7 阈值分割的原理与方法汇总128

4.8 模式匹配算法及其应用137

4.9 摄像机标定145

4.10 测量算法158

第5章 软件的开发与实现169

5.1 图像文件格式169

5.2 相关函数库的选择及使用174

第6章 机器视觉工程应用187

6.1 快速实时视觉检测系统的设计187

6.2 在包装印刷中的应用及案例分析197

6.3 在表面质量检测领域中的应用及案例分析210

在尺寸测量领域中的应用及案例分析222

6.5 在字符识别中的应用及案例分析231

6.6 在视觉伺服中的应用--基于视觉伺服的镭射膜在线纠偏系统237

参考文献242

机器视觉原理与案例详解

□□部分  机器视觉基础

□□章  机器视觉概述 □

1．1  机器视觉的发展历程 □

1．□  机器视觉的发展趋势 4

1．3  机器视觉的应用领域 4

1．4  机器视觉的性能优势及功能特点 5

习题及实验 6

课外小知识：铝卷焊接 6

第□章  硬件构成 8

□．1  相机 8

□．1．1  分类 8

□．1．□  关键参数 11

□．1．3  接口 1□

□．□  镜头 13

□．□．1  视场角 13

□．□．□  光圈 14

□．□．3  焦距 14

□．□．4  景深 15

□．□．5  失真 15

□．□．6  分类 16

□．□．7  接口 18

□．3  光源 19

□．3．1  颜色 19

□．3．□  分类 □1

□．4  图像采集卡 □5

□．5  机器视觉教学实验平台 □6

习题及实验 □7

课外小知识：智能相机在工业中的应用 □8

第3章  硬件选型 30

3．1  采集图像 30

3．□  收集需求 33

3．3  选择相机 33

3．4  选择镜头 36

3．5  选择光源 38

习题及实验 39

课外小知识：HSV颜色模型 40

第4章  图像处理技术 41

4．1  图像采集 41

4．□  图像预处理 4□

4．□．1  二值化处理 4□

4．□．□  灰度处理 45

4．□．3  图像增强 45

4．□．4  图像滤波 46

4．□．5  图像锐化 47

4．□．6  图形腐蚀及膨胀 48

4．3  边缘检测 48

习题及实验 49

课外小知识：Canny边缘检测算法 49

第5章  缺陷检测技术 5□

5．1  划痕检测 5□

5．□  焊点检测 54

习题及实验 56

课外小知识：高速检测碎饼干 57

第6章  模式识别技术 59

6．1  模式识别的分类 59

6．□  模式识别的应用：字符识别 6□

6．□．1  印刷体字符识别 63

6．□．□  手写体字符识别 65

6．3  模式识别的应用：条码识别 65

6．3．1  一维条码识别 66

6．3．□  二维条码识别 70

习题及实验 7□

课外小知识：贝叶斯决策规则 7□

第7章  尺寸测量技术 74

7．1  距离测量 74

7．□  圆测量 76

7．3  轮廓测量 81

习题及实验 83

课外小知识：瓶盖及塑封膜检测 84

第8章  目标定位技术 87

8．1  形状匹配 87

8．□  灰度匹配 91

8．3  坐标校准 94

8．4  测量标定 95

习题及实验 96

课外小知识：嵌入式CCD自动对位系统 97

第9章  机器视觉软件CKVisionBuilder基础 99

9．1  CKVisionBuilder软件的界面说明 99

9．□  CKVisionBuilder软件的工具应用 109

9．□．1  软件工具应用 109

9．□．□  相机工具应用 110

9．3  CKVisionBuilder软件的实例应用 11□

9．3．1  条码读取 11□

9．3．□  拟合圆 116

习题及实验 119

课外小知识：利用DataMan 30□X读取啤酒桶上的二维矩阵条码 1□0

□□0章  机器视觉软件In-Sight基础 1□1

10．1  In-Sight软件的界面说明 1□1

10．□  In-Sight软件的工具应用 1□□

10．□．1  位置工具 1□3

10．□．□  检查工具 131

10．3  In-Sight软件的连接设置 144

10．3．1  相机连接 144

10．3．□  通信连接 147

10．4  In-Sight软件的电子表格 150

10．4．1  图像采集 15□

10．4．□  逻辑运算 155

10．4．3 “图案匹配”函数 158

10．4．4 “直方图”函数与“边”函数 163

10．4．5 “斑点”函数与“图像”函数 165

10．4．6  OCV函数与OCR函数 170

10．5  In-Sight软件的实例应用 174

10．5．1  饮料颜色识别 174

10．5．□  药片错漏检测 175

习题及实验 179

课外小知识：利用In-Sight软件引导机器人实现活塞的定位抓取 180

第□部分  机器视觉实战

□□1章  机器视觉软件CKVisionBuilder实战 18□

11．1  案例：耳机胶水检测 18□

11．□  案例：齿轮同心度测量 184

11．3  案例：贴膜检测 187

11．4  案例：电机组装精度检测 190

□□□章  机器视觉软件In-Sight实战 196

1□．1  案例：轴承高度测量 196

1□．□  案例：磁铁裂缝检测 □00

1□．3  案例：药盒字符识别 □0□

1□．4  案例：白色齿轮注油检测 □06

附录A  相机的像素与□大分辨率的对应关系 □10