• 智能视觉技术应用初级教程(信捷)
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智能视觉技术应用初级教程(信捷)

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作者张明文

出版社哈尔滨工业大学出版社

ISBN9787560392080

出版时间2020-11

装帧平装

开本16开

定价48元

货号1202190313

上书时间2024-10-17

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
商品简介

智能视觉技术是当代智能制造、自动控制等领域中重要的研究内容之一。本书涵盖视觉技术基础、PLC技术基础、HMI技术基础等内容;基于具体案例,将理论知识与实际应用相结合,讲解了智能视觉技术在智能视觉引导定位、缺陷检测、尺寸测量和条码识别等实际工业生产中的应用。全书共6个项目,包括芯片定位项目、药品检测项目、螺母测量项目、二维码识别项目、细胞检测项目和物流分类项目,各项目分解为若干个任务,循序渐进、由浅入深地介绍智能视觉技术。 本书图文并茂,通俗易懂,具有很强的实用性和可操作性,既可作为高等院校和中高职院校工业机器人等相关专业的课程教材,又可作为视觉培训机构用书,同时可供相关行业的技术人员参考。

作者简介

王璐欢,苏州工业园区技术能手,金鸡湖双百人才,首届工业机器人职业技能竞赛评委、裁判、命题专家,哈工海渡机器人学院品牌讲师。 拥有5年以上工业机器人应用研发及教学经验,精通十余种工业机器人,致力于三维仿真技术在工业机器人教学中的应用开发,开发了工业机器人综合仿真系统,参与设计了一系列工业机器人教学产品。 具备成熟的项目管理知识体系,获PMP项目管理专业人士资格认证。



目录

第YI部分 基础理论
第YI章 智能视觉系统概况
1.1 智能视觉产业概况
1.2 智能视觉发展概况
1.2.1 国外发展现状
1.2.2 国内发展现状
1.2.3 产业发展趋势
1.3 智能视觉技术基础
1.3.1 视觉系统组成
1.3.2 视觉系统分类
1.3.3 主要技术参数
1.4 智能视觉应用
1.4.1 引导
1.4.2 检测
1.4.3 测量
1.4.4 识别
1.5 智能视觉人才培养
1.5.1 人才分类
1.5.2 产业人才现状
1.5.3 产业人才职业规划
1.5.4 产业融合学习方法
第2章 智能视觉产教应用系统
2.1 智能相机简介
2.1.1 产品介绍
2.1.2 基本组成
2.1.3 技术参数
2.2 产教应用系统简介
2.2.1 系统简介
2.2.2 基本组成
2.2.3 典型应用
2.3 关联硬件
2.3.1 PLC技术基础
2.3.2 触摸屏技术基础
第3章 智能视觉系统编程基础
3.1 智能视觉软件简介及安装
3.1.1 软件介绍
3.1.2
3.2 软件界面
3.2.1 主界面
3.2.2 菜单栏
3.2.3 工具栏
3.2.4 其他常用窗口
3.3 编程结构
3.3.1 常用指令
3.3.2 常用控件
3.3.3 数据类型
3.4 编程示例
3.4.1 程序创建
3.4.2 程序编写
3.4.3 程序调试
第二部分 项目应用
第4章 基于模板匹配的芯片定位项目
4.1 项目目的
4.1.1 项目背景
4.1.2 项目需求
4.1.3 项目目的
4.2 项目分析
4.2.1 项目构架
4.2.2 项目流程
4.3 项目要点
4.3.1 相机标定
4.3.2 模板匹配
4.4 项目步骤
4.4.1 应用系统连接
4.4.2 应用系统配置
4.4.3 关联程序设计
4.4.4 主体程序设计
4.4.5 项目程序调试
4.4.6 项目总体运行
4.5 项目验证
4.5.1 效果验证
4.5.2 数据验证
4.6 项目总结
4.6.1 项目评价
4.6.2 项目拓展
第5章 基于像素强度的药品检测项目
5.1 项目目的
5.1.1 项目背景
5.1.2 项目需求
5.1.3 项目目的
5.2 项目分析
5.2.1 项目构架
5.2.2 项目流程
5.3 项目要点
5.3.1 像素强度
5.3.2 I/O通信
5.4 项目步骤
5.4.1 应用系统连接
5.4.2 应用系统配置
5.4.3 主体程序设计
5.4.4 项目程序调试
5.4.5 项目总体运行
5.5 项目验证
5.5.1 效果验证
5.5.2 数据验证
5.6 项目总结
5.6.1 项目评价
5.6.2 项目拓展
第6章 基于形状拟合的螺母测量项目
6.1 项目目的
6.1.1 项目背景
6.1.2 项目需求
6.1.3 项目目的
6.2 项目分析
6.2.1 项目构架
6.2.2 项目流程
6.3 项目要点
6.3.1 形状拟合
6.3.2 Modbus通信
项目步骤
.1 应用系统连接
.2 应用系统配置
.3 主体程序设计
.4 关联程序设计
.5 项目程序调试
.6 项目总体运行
6.5 项目验证
6.5.1 效果验证
6.5.2 数据验证
6.6 项目总结
6.6.1 项目评价
6.6.2 项目拓展
第7章 基于图形码的二维码识别项目
7.1 项目目的
7.1.1 项目背景
7.1.2 项目需求
7.1.3 项目目的
7.2 项目分析
7.2.1 项目构架
7.2.2 项目流程
7.3 项目要点
7.3.1 全局变量
7.3.2 图形码
7.4 项目步骤
7.4.1 应用系统连接
7.4.2 应用系统配置
7.4.3 主体程序设计
7.4.4 关联程序设计
7.4.5 项目程序调试
7.4.6 项目总体运行
7.5 项目验证
7.5.1 效果验证
7.5.2 数据验证
7.6 项目总结
7.6.1 项目评价
7.6.2 项目拓展
第8章 基于形态处理的细胞检测项目
8.1 项目目的
8.1.1 项目背景
8.1.2 项目需求
8.1.3 项目目的
8.2 项目分析
8.2.1 项目构架
8.2.2 项目流程
8.3 项目要点
8.3.1 阈值提取
8.3.2 形态处理
8.4 项目步骤
8.4.1 应用系统连接
8.4.2 应用系统配置
8.4.3 主体程序设计
8.4.4 关联程序设计
8.4.5 项目程序调试
8.4.6 项目总体运行
8.5 项目验证
8.5.1 效果验证
8.5.2 数据验证
8.6 项目总结
8.6.1 项目评价
8.6.2 项目拓展
第9章 基于定位检测的物流分类项目
9.1 项目目的
9.1.1 项目背景
9.1.2 项目需求
9.1.3 项目目的
9.2 项目分析
9.2.1 项目构架
9.2.2 项目流程
9.3 项目要点
9.3.1 高斯模糊
9.3.2 条形码
9.4 项目步骤
9.4.1 应用系统连接
9.4.2 应用系统配置

参考文献



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