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| 內容簡介： |
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随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，成为实现流程自动化和质量改进的关键技术。为了培养适应社会发展需求的机器视觉技术专业人才，依托学院产教融合基地项目，与苏州德创测控科技有限公司联合编写一本面向应用型本科的产教融合型教材《机器视觉技术与应用基础》。本教材旨在通过理论与实践的紧密结合，帮助学生掌握机器视觉技术的核心原理与应用技能，为将来的职业发展奠定坚实基础。内容将涵盖机器视觉的基本原理、算法、开发工具及最新技术，同时融入丰富的行业应用案例，如智能制造中的质量检测、自动驾驶中的环境感知等。此外，还将引入最新研究成果和技术趋势，旨在提升学生的机器视觉实践能力，为其未来职业生涯打下坚实基础。
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| 關於作者： |
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郑建颖，男，汉族，博士，教授，博士生导师。2004年7月，获得中国科学技术大学自动化专业工学学士学位；2010年3月，获得中国科学院沈阳自动化研究所机械电子工程专业工学博士学位。主要从事交通信息感知与融合、无线传感器网络、物联网技术及应用等方面的研究工作。主持国家自然科学基金面上项目1项，主持完成国家自然科学基金青年基金项目1项，主持完成江苏省自然科学基金项目1项，参与国家重点研发计划项目1项，参与国家自然科学基金面上项目1项，主持企业横向项目6项。已经发表学术论文50篇，其中SCI检索论文25篇，授权国家发明专利13项，授权实用新型专利12项，授权计算机软件著作权14项，转化发明专利知识产权1项。获评江苏省\双创计划”科技副总、苏州高新区科技创新创业领军人才，以及江苏省科技镇长团市级优秀团员。中国自动化学会会员，苏州市科技项目评审专家，2019年-2021年挂职苏州市吴中区经济技术开发区招商局副局长。目前主要教授《自动控制原理》，《现代控制理论》，《现代控制工程》等专业基础课程，2012年获得苏州大学第十届青年教师教学竞赛二等奖。主持教育部产学合作协同育人项目1项、苏州大学研究性教学标杆课程项目1项，主持完成苏州大学高等教育教改项目1项、计算机与信息国家级实验教学示范中心教改项目1项，发表教改论文2篇，指导本科生参加交通科技作品大赛、物联网大赛、电子设计竞赛等各类竞赛活动，获得国家级二等奖2项、三等奖1项，省级一等奖3项、二等奖6项，校级特等奖3项、一等奖3项。
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| 目錄：
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目 录
前 言1
目 录I
第1章 绪论7
1.1 机器视觉技术概述7
1.2 机器视觉系统构成9
1.3 机器视觉软件11
1.4 机器视觉技术应用14
1.4.1 工业领域14
1.4.2 其他领域17
本章小结17
习题17
第2章 数字图像采集与保存19
2.1 图像采集环境19
2.1.1 系统硬件环境19
2.1.2 系统软件环境20
2.2 机器视觉软件基本应用22
2.2.1 软件界面22
2.2.2 新建和保存视觉方案25
2.2.3 基本操作25
2.3 图像采集27
2.3.1 图像数字化27
2.3.2 相机配置29
2.3.3 图像获取32
2.4 图像及其属性查看37
2.4.1 数字图像表示37
2.4.2 数字图像描述与参数测量40
2.4.3 图像属性查看44
2.5 图像保存45
2.5.1 图像文件格式45
2.5.2 图像保存工具48
2.5.3 图像保存51
本章小结53
习题53
第3章 数字图像处理与应用55
3.1 图像处理技术55
3.1.1 数字图像处理概念55
3.1.2 数字图像处理内容55
3.1.3 数字图像处理应用57
3.2 图像处理基础59
3.2.1 工具块工具59
3.2.2 图像类型变换和灰度直方图64
3.2.3 锂电池有无检测68
3.3 图像灰度变换70
3.3.1 线性灰度变换71
3.3.2 分段线性灰度变换79
3.3.3 非线性灰度变换83
3.4 图像形态学操作85
3.4.1 灰度形态学基础86
3.4.2 腐蚀与膨胀86
3.4.3 开运算与闭运算93
3.5 图像几何变换96
3.5.1 几何变换基础96
3.5.2 仿射变换97
3.5.3 投影变换104
本章小结107
习题107
第4章 机器视觉检测应用109
4.1 工业TCP通讯与交互109
4.1.1 TCP通讯与测试109
4.1.2 数据输入/输出应用113
4.2 TF卡套定位118
4.2.1 图像模板匹配工具118
4.2.2 图像定位工具131
4.2.3 TF卡套定位132
4.3 TF卡套卡扣到位检测137
4.3.1 斑点检测分析137
4.3.2 变量管理与写变量工具144
4.3.3 分支与分支选择工具147
4.3.4 TF卡套卡扣到位检测148
本章小结152
习题152
第5章 机器视觉识别应用153
5.1 TF卡套颜色识别153
5.1.1 图像颜色识别工具153
5.1.2 TF卡套颜色识别161
5.2 TF卡套字符识别164
5.2.1 图像字符识别工具164
5.2.2 逻辑运算工具170
5.2.3 TF卡套字符识别171
5.3 结果显示174
5.4 HMI界面设计177
5.4.1 HMI界面177
5.3.2 新建HMI界面178
5.3.3 HMI界面基本操作179
5.3.4 HMI界面设计184
5.4 日志应用187
5.4.1 用户日志187
5.4.2 添加用户日志188
5.4.3 写日志工具189
5.4.4 日志应用190
本章小结191
习题191
第6章 机器视觉测量应用192
6.1 TF卡套标定192
6.1.1 相机标定192
6.1.2 图像标定工具194
6.1.3 TF卡套标定199
6.2 TF卡套尺寸测量201
6.2.1 图像边缘提取工具201
6.2.2 结果数据相关工具207
6.2.3 TF卡套尺寸测量209
6.3 TF卡套中心点计算216
6.3.1 图像几何特征工具216
6.3.2 数值计算工具222
6.3.3 TF卡套中心点计算224
6.4 HMI界面优化233
6.4.1 文件与文件夹删除应用233
6.4.2 用户权限设置237
本章小结239
习题240
第7章 机器视觉引导应用241
7.1 PLC通讯与交互241
7.1.1 PLC及其通讯241
7.1.2 PLC通讯调试工具245
7.1.3 PLC通讯与交互245
7.2 手眼标定250
7.2.1 手眼标定原理250
7.2.2 手眼标定工具253
7.2.3 光源设定工具259
7.2.4 手眼标定程序编写261
7.3 标准位示教266
7.3.1 标准位示教原理266
7.3.2 标准位示教工具266
7.3.3 标准位示教程序编写267
7.4 移动引导抓取271
7.4.1 引导原理271
7.4.2 特征定位工具273
7.4.3 引导计算工具273
7.4.4 移动抓取程序编写277
本章小结284
习题284
第8章 机器视觉软件二次开发应用285
8.1 机器视觉软件二次开发功能及其流程285
8.2 机器视觉软件二次开发应用286
8.2.1 引用基于Visual Studio封装的算法库286
8.2.2 引用dll文件293
8.2.3 基于MATLAB的二次开发应用296
本章小结301
习题301
第9章 3D视觉技术与应用302
9.1 3D视觉技术302
9.1.1 3D视觉及其相机302
9.1.2 3D视觉成像原理304
9.1.3 3D数据表示307
9.1.4 3D几何测量309
9.1.5 3D视觉应用案例311
9.2 3D视觉技术应用313
9.2.1 3D取像工具313
9.2.2 3D视觉测量及应用315
本章小结321
习题321
第10章 深度学习技术与应用323
10.1 深度学习技术323
10.1.1 深度学习概念323
10.1.2 深度学习模型324
10.1.3 深度学习框架326
10.1.4 深度学习应用案例327
10.2 深度学习技术应用330
10.2.1 深度学习工具330
10.2.2 深度学习应用338
本章小结350
习题350
附 录351
附录一 标定指令详情表351
附录二 标定指令流程表351
附录三 标定指令状态表352
附录四 标定计算状态表353
附录五 汇川PLC设置354
参考文献355
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