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| 編輯推薦： |
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本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律，配套齐全
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| 內容簡介： |
人类感知外部世界80%以上信息由视觉感知单元获得，机器视觉则是模拟人类视觉功能来观察客观世界，实现制造过程的识别、检测、测量与定位，在工业生产中具有广泛的应用前景。本书分为基础认知篇、项目应用篇、知识拓展篇和实操训练篇四部分，共计七个模块，主要内容包括工业机器视觉整体认知、工业机器视觉硬件认知、工业机器视觉常用算法认知、工业机器视觉软件系统认知、实际研发项目开发应用、实际研发项目拓展应用以及实操训练。本书重点突出基础知识认知以及新技术、新工艺、新标准在企业工程实践中的应用，同时兼顾知识的基础性、系统性和前瞻性。
本书可作为各高等职业院校、职业本科院校和普通本科院校的机电一体化、电气自动化、智能制造、人工智能、机器人工程等相关专业机器视觉课程教材，也可作为考取国家新职业——工业视觉系统运维员（中级、高级、技师、高级技师）参考用书，还可供从事机器视觉技术研发与工程应用的技术人员使用。
本书配有电子课件、机器视觉相关软件安装包及全书电子插图等，凡使用本书作为教材的读者可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com，注册后免费下载。咨询电话：01088379375。
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| 目錄：
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前言
二维码索引
基础认知篇
模块1工业机器视觉整体认知2
项目11机器视觉认知2
111机器视觉定义2
112机器视觉发展历程4
113机器视觉系统构成6
项目12机器视觉应用场景认知7
121 机器视觉典型应用7
122机器视觉行业应用9
项目13机器视觉发展趋势认知18
1313D视觉技术18
132嵌入式机器视觉21
133高速机器视觉22
134智能机器视觉23
模块2工业机器视觉硬件认知25
项目212D工业相机认知25
211工业相机简介25
212工业相机组成26
213工业相机分类28
214工业相机参数30
215分辨率核算33
216工业相机选型35
项目22工业相机镜头认知36
221工作原理36
222镜头组成37
223技术参数38
224镜头选型41
项目23机器视觉光源认知42
231光源分类42
232照明方式45233照明系统设计52
项目243D扫描仪认知54
241分类及原理54
242检测应用案例56
模块3工业机器视觉常用算法认知58
项目31数字图像处理算法介绍58
311数字图像介绍58
312图像运算59
313图像滤波62
314图像基本变换65
315图像灰度信息67
316图像形态学70
317图像特征73
318图像配准75
项目32三维点云处理算法介绍76
321点云简介76
322点云精简76
323点云滤波77
324点云匹配78
325点云分割80
326点云重建81
项目33深度学习算法介绍82
331深度学习简介82
332卷积神经网络82
333生成对抗网络85
334Transformer网络85
335应用案例86
模块4工业机器视觉软件系统认知89
项目41Smart3软件简介89
项目42Smart3软件安装90
项目43Smart3软件功能介绍94
项目应用篇
模块5实际项目开发与应用113
项目51平板电脑外壳孔位测量113
511成像系统标定116
512外壳孔位图像采集119513外壳孔位尺寸测量121
项目52手机屏幕定位与表面划痕检测125
521图像导入与流程图设计127
522手机屏幕视觉定位127
523手机表面划痕检测130
项目53半导体芯片引脚缺失检测132
项目54新能源锂电池顶盖测量136
541点云图像采集138
542顶盖正负极柱高度计算139
543顶盖平面度计算144
项目55汽车零部件保护胶塞分类检测146
项目56汽车零部件陶瓷块定位检测149
项目57汽车零部件矩形支架定位与测量153
项目58新能源汽车锂电池极片的冲片检测157
581建立定位模板160
582极耳切割与极片分割161
583极片尺寸测量161
584极片瑕疵检测162
ⅨⅩ知识拓展篇
模块6知识拓展项目开发与应用164
项目61航空发动机叶片气膜孔机器人视觉检测164
611视觉检测系统参数标定166
612高斯滤波168
613边缘检测169
614椭圆检测169
615 三角重建与空间圆拟合170
616数据采集与处理171
项目62航空发动机叶片机器人三维视觉检测172
621叶片三维数据采集174
622叶片数据预处理175
623叶型参数计算177
项目63航空蒙皮视觉定位与机器人铣削加工181
631双机器人测量与加工系统标定182
632蒙皮测量点数据采集与坐标转换183
633蒙皮机器人铣削加工程序的生成184
项目64核电叶片视觉定位与机器人磨削186
641机器人视觉检测系统标定187
642叶片三维测量点数据采集188643叶片测量点数据匹配与余量计算188
项目65核电燃料组件变形视觉检测192
651核电燃料组件视觉检测系统标定194
652核电燃料组件图像增强与复原算法195
653核电燃料组件全景拼接199
项目66汽车白车身曲面轮廓视觉检测199
661汽车白车身检测系统参数标定201
662测量点数据采集与精确融合202
663曲面轮廓误差分析204
项目67汽车发动机曲轴轮廓测量与逆向建模205
671曲轴测量点预处理207
672曲轴逆向建模208
实操训练篇
模块7项目实操212
项目71汽车减速器齿轮滚针漏装检测212
项目72汽车发动机曲轴偏差分析与逆向建模213
项目73T形零件视觉定位与尺寸测量215
项目74电子键盘瑕疵检测216
项目75锂电池顶盖焊缝视觉检测218
项目76发动机整机视觉检测219
项目77发动机缸体3D视觉引导机器人抓取220
项目78产品二维码与字符视觉识别221
项目79工件尺寸及安装缺陷检测222
项目710直线式运动实验平台——电容字符检测223
项目711转盘式运动实验平台——瓶盖检测224
参考文献226
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| 內容試閱：
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21世纪是信息的时代，更是智能感知、人机共融、和谐发展的时代。机器视觉作为智能感知的重要手段，为在线检测、过程控制、机器人定位等工业自动化提供了技术。人类感知外部世界80%以上信息由视觉感知单元获得，机器视觉则是模拟人类视觉功能来观察客观世界，实现制造过程的识别、检测、测量与定位，具有非接触、自动化、智能化等技术优势，在工业生产中具有广泛的应用前景。
机器视觉是获取信息、分析处理与操作执行的核心技术，相比人类肉眼，其在精确度、可重复性、操作成本与执行效率上具有明显优势。目前应用领域已涵盖电子制造、汽车制造、航空航天制造、机械加工、激光加工、印刷、食品、医药、农业、纺织等，成为推动各细分行业智能化发展的重要使能技术。近年来涌现出一大批机器视觉公司，国内有奥普特、海之晨、海康威视、商汤科技、大疆创新等，国际有日本Keyence、美国Cognex、德国Basler等。机器视觉技术已成为科技工作者与专业技术人员必须掌握的一门专业技术。
机器视觉是一门综合性学科，作为人工智能的重要分支之一，其基本内涵、核心算法与关键技术不断拓展。本书在学习、综合、借鉴已有机器视觉教材基础上，结合编著者多年的研究成果和工程实践经验，面向工业机器视觉创新人才培养需求撰写而成，重点突出基础知识认知以及新技术、新工艺、新标准在企业工程实践中的应用，同时兼顾知识的基础性、系统性和前瞻性。
本书以党的二十大精神为指引，全面落实立德树人根本任务，将职业素养养成教育与机器视觉技术学习相结合，以学生全面发展为目标，将“知识学习、技能提升、素质培养”与企业工程实践案例融为一体，着力培养适应工业机器视觉岗位的德、智、体、美、劳全面发展的高素质技术技能人才，助力中国式现代化建设。
本书分为基础认知篇、项目应用篇、知识拓展篇和实操训练篇四部分，共计七个模块。模块1介绍工业机器视觉整体认知，包括机器视觉定义、发展历程、系统构成认知，机器视觉应用场景和发展趋势认知；模块2介绍工业机器视觉硬件认知，包括2D工业相机、工业相机镜头、机器视觉光源和3D扫描仪认知；模块3介绍工业机器视觉常用算法认知，包括数字图像处理算法、三维点云处理算法、深度学习算法认知；模块4介绍工业机器视觉软件系统认知，包括Smart3软件安装、软件功能认知；模块5介绍工业机器视觉在电子、半导体、汽车、新能源等领域实际研发项目的开发应用；模块6介绍工业机器视觉在航空制造、核电制造、汽车制造等领域实际研发项目的拓展应用；模块7撰写了典型实操训练题目，可用于读者结合本书内容进行工程实践。
本书的编写得到国家自然科学基金（52188102、52075203）和青岛西海岸新区高校校长基金（39100101）等项目资助，得到《工业视觉系统运维员国家职业标准 (2023 年版)》主要起草单位青岛海之晨工业装备有限公司大力支持。本书中所涉及的企业工程实践案例由广东奥普特科技股份有限公司赵辉、张祐荣、张风刚以及青岛海之晨工业装备有限公司辛绪彬、林芳芳、郭金鑫等多位现场工程师提供素材并给予编写建议，为本书定位为校企“双元”教材提供了全力支持，在此一并表示诚挚感谢。本书部分内容采用了编著者所在课题组近几年的研究成果，为此特别感谢共同完成相关研究成果的同仁们。
本书由青岛职业技术学院李峰、华中科技大学李文龙、青岛海之晨工业装备有限公司陈栋、广东奥普特科技股份有限公司贺珍真、华中科技大学王东方和季远哲共同编著，全书由李峰、李文龙完成统稿。模块1由李峰、李文龙撰写，模块2由李文龙、季远哲撰写，模块3由季远哲、李峰撰写，模块4由王东方、陈栋撰写，模块5由李峰、贺珍真撰写，模块6由李文龙、王东方撰写，模块7由陈栋、贺珍真撰写。在本书著写过程中，青岛职业技术学院高杉、高娟、邵世芬、范夕燕提供了部分案例资料，借此表示衷心感谢！
机器视觉是一门综合性的前沿学科，必将随着人工智能等新技术的发展而不断发展，涉及专业广、涵盖内容多。限于作者研究水平和教学经验，书中疏漏之处在所难免，恳请各位读者批评指正。
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