机器视觉技术与应用实战9787115561169

丁少华，深圳市视觉龙科技有限公司董事长兼总经理，江苏省“创新创业”人才，江苏省机器人与智能装备技术委员会专家，深圳国家高技术产业创新中心专家库成员，中国机器视觉产业联盟（CMVU）首任主席。 曾先后就读于武汉理工大学和华中科技大学，分别获得硕士和博士学位，博士期间师从杨叔子院士、段正澄院士和李培根院士，在专家系统、神经网络的理论基应用方面具有较高的造诣。之后作为博士后研究员在英国杜伦大学（Durham University）从事人工智能领域专家系统应用及软件开发。 有7年海外工作经验，其中4年国外院校教学经验，曾先后任职新加坡EC-Asia International CTO, 新加坡MOSS Labs CTO，香港上市公司日东集团主任工程师等重要职位。2002年回国后创办了“视觉龙”品牌，直专注机器视觉领域的研发及产业化工作17年，研发项目超过50项，获得知识产权50余项，发表论文20余篇。 李雄军，深圳大学物理与光电工程学院副教授，硕士生导师。华中科技大学工业自动化专业学士、机械制造专业硕士和博士学位。武汉水利电力大学博士后，在香港城市大学、英国Huddersfield大学、香港大学进行过学术访问。主要研究兴趣包括机器视觉、模式识别与人工智能、深度学习、智能控制与检测技术、嵌入式系统设计与开发、机器人。在国内外非常不错期刊发篇论文30余篇，授权国家发明1项，申请国家发明2项。主持或参加完成国家自然科学基金、市科技基金多项，主持在研国家自然科学基金重大仪器专项子课题1项。2007年获深圳大学学术创新奖，近年来指导学生获得学科竞赛3项全国一等奖，1项全国二等奖，1项省级特等奖等多个奖项，曾获深圳大学很好本科教学奖、“腾讯很好教师奖”、蓝桥杯全国大赛“很好指导教师奖”。

第 1篇 基础篇 第  1章 机器视觉基础  2   1.1 机器视觉基本概念  2 1.1.1  机器视觉与计算机视觉的关系  2 1.1.2  机器视觉的特点与优势  3 1.1.3  机器视觉系统  4   1.2 机器视觉系统分类  6 1.2.1  按操作方式分类  6 1.2.2  按性能分类  8   1.3 机器视觉发展史  10 1.3.1  国外机器视觉发展史  10 1.3.2  国内机器视觉发展史  11   1.4 机器视觉市场分析  13 1.4.1  销售额分析  13 1.4.2  分析  14 1.4.3  企业分析  14   1.5 机器视觉应用场景  16 1.5.1  机器视觉典型应用  16 1.5.2  机器视觉应用行业  19   1.6 小结  23   习题与思考  23 第  2章 机器视觉算法基础  25   2.1 图像生成与表示  25 2.1.1  物体成像  25 2.1.2  图像量化  26 2.1.3  数字图像格式  27   2.2 图像的基本变换  31 2.2.1  线性变换  31 2.2.2  灰度直方图  32 2.2.3  图像二值化  33 2.2.4  灰度的窗口变换  33 2.2.5  图像的几何变换  34   2.3 图像滤波与增强  40 2.3.1  图像灰度修正  40 2.3.2  图像平滑  41 2.3.3  中值滤波  41 2.3.4  傅里叶变换  41 2.3.5  频率域滤波  44   2.4 图像形态学及常见的图像处理工具  46 2.4.1  腐蚀与膨胀  46 2.4.2  开运算与闭运算  47 2.4.3  细化  47 2.4.4  其他常见的图像处理工具  48   2.5 BLOB分析  54 2.5.1  BLOB分析的主要功能  54 2.5.2  BLOB分析其他基础及结果  55   2.6 2D图像匹配  61 2.6.1  图像标定  61 2.6.2  相关性分析方法  64 2.6.3  几何特征匹配  66   2.7 3D感知与目标识别  68 2.7.1  从2D图像中得到3D信息  68 2.7.2  采用单目和透视缩放技术获取深度信息  69 2.7.3  3D感知和匹配的理论基础  74 2.7.4  3D模板和匹配  75   2.8 小结  78   习题与思考  78 第  2篇 机器视觉系统核心部件 第3章  工业相机  80   3.1 工业相机基础知识  80 3.1.1  CCD和CMOS传感器芯片  80 3.1.2  相机的靶面尺寸和分辨率  82 3.1.3  相机的帧率/行频  82 3.1.4  相机的快门速度和曝光方式  82 3.1.5  相机的增益和白平衡  83 3.1.6  相机的触发模式  83 3.1.7  相机的接口  83 3.1.8  相机的取图协议  84 3.1.9  相机选型  85 3.1.10  不同品牌相机介绍  86 3.1.11  相机文档/手册解读  86 3.1.12  图像采集卡  88   3.2 面阵相机  88 3.2.1  面阵相机概述  89 3.2.2  面阵相机工作原理  89   3.3 线阵相机  90 3.3.1  线阵相机概述  90 3.3.2  线阵相机工作原理  90   3.4 三维视觉传感器  93 3.4.1  三维视觉传感器的分类  93 3.4.2  三维视觉传感器产品介绍  94   3.5 小结  97   习题与思考  97 第4章  工业镜头  98   4.1 镜头的基础知识  98 4.1.1  镜头的焦距  98 4.1.2  镜头的光圈  98 4.1.3  镜头的景深  99 4.1.4  镜头的工作距离和视野  99 4.1.5  视觉检测像素精度的计算公式  100 4.1.6  镜头的畸变及畸变校正  100 4.1.7  镜头接口  100 4.1.8  镜头选型  101 4.1.9  镜头对照表  101   4.2 FA镜头  103   4.3 远心镜头  104 4.3.1  常见的远心镜头类型  104 4.3.2  远心镜头的应用场合  105   4.4 线扫描镜头  106   4.5 特种镜头  107 4.5.1  短波红外镜头  107 4.5.2  长波红外镜头  107 4.5.3  微距镜头  107 4.5.4  360°镜头  108 4.5.5  内侧360°镜头  108   4.6 小结  109   习题与思考  109 第5章  机器视觉光源  110   5.1 光源在视觉系统中的重要性  110   5.2 光源的基础知识  110 5.2.1  LED光源特点  110 5.2.2  直射光和漫射光  111 5.2.3  镜面反射和漫反射  111 5.2.4  明视野和暗视野  112 5.2.5  色彩的互补色和增强色  113   5.3 常用光源、定制光源及光源控制器  114 5.3.1  常用光源  114 5.3.2  定制光源  118 5.3.3  光源控制器  119   5.4 光源选型和照明方式  120 5.4.1  现场需求  120 5.4.2  实物测试  120   5.5 光源实验台架  122   5.6 小结  122   习题与思考  123 第6章  视觉传感器  124   6.1 视觉传感器概述  124   6.2 视觉传感器的特点  125 6.2.1  VDSR视觉传感器介绍  125 6.2.2  功能特点  126 6.2.3  VDSR视觉传感器的参数  126 6.2.4  VDSR视觉传感器接口介绍  126   6.3 视觉传感器软件介绍  127 6.3.1  VDSR视觉传感器软件主界面  127 6.3.2  检测工具介绍  128 6.4  视觉传感器软件的多工具联合使用方法  136 6.4.1  VDSR视觉传感器软件的逻辑工具  137 6.4.2  VDSR视觉传感器软件脱机配置输出  138 6.4.3  VDSR视觉传感器通信  138   6.5 小结  139   习题与思考  139 第7章  智能相机  140   7.1 智能相机的系统组成  140 7.1.1  处理器及操作系统  141 7.1.2  相机  141 7.1.3  视觉软件  141 7.1.4  系统连接  141   7.2 功能特点和系列介绍  141 7.2.1  功能特点  141 7.2.2  智能相机系列介绍  142   7.3 智能相机软件介绍  142 7.3.1  配置保存  143 7.3.2  图像管理  143 7.3.3  任务管理  144 7.3.4  工具管理  144   7.4 相机工具  145 7.4.1  相机设置工具  145 7.4.2  图像保存工具  146 7.4.3  预处理工具  146   7.5 标定校准  147 7.5.1  相机标定校准  147 7.5.2  标定校准工具  147   7.6 视觉工具  148 7.6.1  几何定位  149 7.6.2  斑块定位  151 7.6.3  圆弧工具  155 7.6.4  直线工具  157 7.6.5  直线卡尺  159 7.6.6  颜色识别  161 7.6.7  轮廓缺陷  164   7.7 逻辑控制  165 7.7.1  条件执行  165 7.7.2  条件分支  166 7.7.3  循环工具  167   7.8 系统工具  168 7.8.2  生成文本  169 7.8.3  保存数据  170 7.8.4  接收文本  171 7.8.5  输出数据  171 7.8.6  I/O工具  172 7.8.7  ModbusTCP  174 7.8.8  TCP客户端  174 7.8.9  串口通信  175 7.8.10  与华数机器人的接口  176 7.8.11  三菱MX通信  178   7.9 小结  180   习题与思考  180 第3篇  机器视觉不错技术与工业应用案例 第8章  机器视觉系统设计方法  182   8.1 性能指标定义与计算方法  182 8.1.1  相机分辨率  182 8.1.2  像素分辨率  182 8.1.3  缺陷分辨率  182 8.1.4  软件测量分辨率  182 8.1.5  系统测量分辨率  183   8.2 精度分析方法  183 8.2.1  测量精度与重复精度  183 8.2.2  影响系统重复性的因素  185   8.3 机器视觉系统设计的难点  186   8.4 机器视觉系统设计流程  187   8.5 小结  190   习题与思考  190 第9章  视觉定位与对位  191   9.1 锂电池视觉定位案例  191 9.1.1  案例背景  191 9.1.2  视觉定位需求  191 9.1.3  视觉系统总体实施方案  192 9.1.4  硬件选型与安装  192 9.1.5  软件实现  194 9.1.6  其他案例  197   9.2 手机摄像头对位贴合案例  197 9.2.1  案例背景  197 9.2.2  视觉对位需求  197 9.2.3  视觉系统总体实施方案  198 9.2.4  硬件选型与安装  198 9.2.5  软件应用  199 9.2.6  结果数据输出  206 9.2.7  其他案例  206   9.3 小结  207   习题与思考  207 第  10章 机器人视觉引导  208   10.1 机器人视觉引导基础  208 10.1.1  机器人2D视觉引导  208 10.1.2  机器人3D视觉引导  210   10.2 螺丝机视觉定位引导案例  215 10.2.1  案例背景  215 10.2.2  视觉检测需求  215 10.2.3  视觉系统总体实施方案  215 10.2.4  硬件选型与安装  216 10.2.5  软件应用  217 10.2.6  结果数据输出  221 10.2.7  其他案例  223   10.3 金属工件单目3D定位引导案例  224 10.3.1  案例背景  224 10.3.2  视觉检测需求  224 10.3.3  硬件选型与安装  224 10.3.4  软件应用  225 10.3.5  其他案例  230   10.4 小结 &nb