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| 編輯推薦： |
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详细介绍了机器视觉基础知识、数字图像采集与保存、数字图像处理与应用以及机器视觉识别、检测、测量、引导四大类应用，并扩展至机器视觉软件二次开发应用、3D视觉技术与应用、深度学习技术与应用。
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| 內容簡介： |
本书围绕机器视觉技术的相关应用，基于DCCKVisionPlus平台软件，详细介绍了机器视觉基础知识、数字图像采集与保存、数字图像处理与应用以及机器视觉识别、检测、测量、引导四大类应用，并扩展至机器视觉软件二次开发应用、3D视觉技术与应用、深度学习技术与应用。
本书结构清晰，内容系统全面，以机器视觉应用型人才培养为目标，更符合产业需求。本书适合高校相关专业的学生使用，也可供从事机器视觉应用与开发的科研工作者和工程技术人员参考。
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| 目錄：
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机器视觉技术与应用前言
目录
序一
序二
前言
第1章绪论
1.1机器视觉技术概述
1.2机器视觉系统构成
1.3机器视觉软件
1.4机器视觉技术应用
本章小结
习题
第2章数字图像采集与保存
2.1图像采集环境
2.2机器视觉软件基本应用
2.3图像采集
2.4图像及其属性查看
2.5图像保存
本章小结
习题
第3章数字图像处理与应用
3.1图像处理技术
3.2图像处理基础
3.3图像灰度变换
3.4图像滤波基础
3.5图像平滑
3.6图像锐化
3.7图像形态学操作
3.8图像几何变换
本章小结
习题
第4章机器视觉识别应用
4.1工业TCP通讯与交互
4.2锂电池定位
4.3结果显示
4.4锂电池条码识别
4.5锂电池字符识别
本章小结
习题
机器视觉技术与应用目录第5章机器视觉检测应用
5.1锂电池颜色检测
5.2锂电池缺陷检测
5.3HMI界面设计
5.4日志应用
本章小结
习题
第6章机器视觉测量应用
6.1锂电池标定
6.2锂电池尺寸测量
6.3锂电池中心点计算
6.4HMI界面优化
本章小结
习题
第7章机器视觉引导应用
7.1PLC通讯与交互
7.2手眼标定
7.3标准位示教
7.4移动引导抓取
本章小结
习题
第8章机器视觉软件二次开发应用
8.1机器视觉软件二次开发功能及其流程
8.2机器视觉软件二次开发应用
本章小结
习题
第9章3D视觉技术与应用
9.13D视觉技术
9.23D视觉技术应用
本章小结
习题
第10章深度学习技术与应用
10.1深度学习技术
10.2深度学习技术应用
本章小结
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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机器视觉(Machine Vision，MV)是人工智能的一个重要的研究分支，工业是其重要的应用方向。机器视觉系统通过光学装置和非接触式传感器代替人眼来做测量和判断，将图像处理应用于工业自动化领域，以提高产品加工精度、发现产品缺陷并进行自动分析决策，广泛应用于识别、测量、检测和引导等场景，是先进制造业的重要组成部分。
随着我国制造业产业升级进程的推进与人工智能技术水平的提升，国内的机器视觉行业获得了空前的发展机遇。目前，我国已经成为全球制造业的加工中心，也是世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖了包括3C电子、新能源、半导体、汽车等国民经济的各个领域。2021年12月，工业和信息化部、国家发展改革委员会、等八部门联合发布的《“十四五”智能制造发展规划》指出:“到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化;到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。”这意味着随着我国工业制造领域的自动化和智能化程度的深入，机器视觉将得到更广泛的发展空间。2023年2月，《关于工业和信息化部等七部门关于印发〈智能检测装备产业发展行动计划(2023—2025年)〉的通知》，提出智能检测装备是智能制造的核心装备，明确机器视觉算法、图像处理软件等专用检测分析软件的开发作为基础创新重点方向。
在全球范围内的制造产业战略转型期，我国机器视觉产业迎来爆发性的发展机遇，然而，现阶段我国机器视觉领域人才供需失衡，缺乏经系统培养、具备工程实践能力，且能熟练使用和维护机器视觉系统的专业人才。针对这一现状，为了更好地推广机器视觉技术的应用和满足机器视觉新兴岗位技术的需求，亟需编写一本系统全面且符合产业需求的机器视觉技术实用教材。
本书围绕机器视觉技术的相关应用，基于DCCKVisionPlus平台软件，详细介绍了机器视觉基础知识、数字图像采集与保存、数字图像处理与应用，通过典型的工程项目实现机器视觉系统的识别、检测、测量、引导四大类应用，融合了视觉软件的二次开发应用，并引入3D视觉、深度学习等前沿技术。
本书依据机器视觉工程项目流程来设置知识点，倡导实用性教学，有助于激发学习兴趣，提高教学效率，便于初学者在短时间内全面、系统地了解机器视觉技术及其应用。并贯彻“科技服务社会”的理念，以就业优先为导向，以工程应用能力和产业岗位需要为出发点，引入工程案例、先进技术，体现了“教、学、做”一体化。本书属于新形态教材，配套丰富的数字化教学资源，可采用线上线下混合式教学方法，以及“软件模拟+真机实操”的教学手段，助力提升教学质量和教学效率。
本书所有项目的设计源自德创大量真实的机器视觉工程项目应用案例，配套的数字化教学资源可在德创官网(http://www.dcck.com.cn/kczy.php)或“视觉之家”微信小程序下载或查看。
本书由何文辉和葛大伟任主编，任勇、聂辉文、顾三鸿和沈栋慧任副主编，刘运飞任主审。参加编写的还有赵立勇、司艳姣、吴方芳、句爱松、赵凯、王加安、曹志民、吴颖、黄冠棋、戴俊良、彭湘蓉、张常友、李鹏、孙宁、周乐乐、沙春和倪立学。全书由何文辉和葛大伟统稿。具体编写分工:何文辉和葛大伟编写第1章;顾三鸿和沈栋慧编写第2章;周乐乐、倪立学、沙春和赵立勇编写第3章;任勇和聂辉文编写第4章;句爱松和赵凯编写第5章;曹志民和吴颖编写第6章;司艳姣和吴方芳编写第7章;王加安和李鹏编写第8章;黄冠棋和戴俊良编写第9章;彭湘蓉、张常友和孙宁编写第10章。本书编写过程中还参考了部分行业网络资料和文献，同时得到了中国机器视觉产业联盟、康耐视、德创等单位的有关领导、工程技术人员，以及中国计量大学、苏州大学应用技术学院、湖南化工职业技术学院、常州工学院、苏州城市学院、江西工程学院、无锡学院、扬州大学、南通理工学院、江苏海洋大学等高校相关教师的鼎力支持与帮助，在此一并表示衷心的感谢!
因编者水平及时间有限，书中难免有疏漏之处，恳请读者批评指正。任何意见和建议可反馈至E-mail:edu@dcck.com.cn。
编者机器视觉技术与应用
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