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计算机教材

机器视觉及其应用技术

作者：易焕银主编

出版社：西安电子科技大学出版社出版时间：2023-02-01

开本： 26cm 页数： 254页

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

机器视觉及其应用技术版权信息

ISBN：9787560667751
条形码：9787560667751 ; 978-7-5606-6775-1
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机教材

机器视觉及其应用技术本书特色

本书具体内容包括： (1) 模块1共3个项目，其中项目1.1介绍了机器视觉的概念、机器视觉系统的构成与工作原理、机器视觉技术的特点以及机器视觉技术的应用与机器视觉行业的人才需求，旨在让读者对机器视觉技术建立基本的宏观认识。项目1.2介绍了机器视觉核心光学器件的基础知识、分类、参数和选型，包括工业相机、工业镜头、机器视觉光源，重点在于核心光学器件的选型。项目1.3介绍了数字图像处理基础，包括数字图像处理的基本常识、核心概念及在机器视觉领域中常用的数字图像处理操作，为后续各种视觉软件工具的使用提供理论支撑，引发读者思考和理解各类工具运行的底层原理。 (2) 模块2共9个项目，介绍了VisionPro软件的基本使用及各类核心工具的详细用法，包括PMAlign工具、Fixture工具、Caliper工具、几何工具、Blob工具、ID、颜色、OCR工具和极坐标展开工具，每个工具都在介绍其基本用法后通过应用案例强化学习效果。 (3) 模块3包含了“工件综合参数测量与特征检测”和“仪表数值智能识别”两个综合应用项目。前一个项目的难度较小但工作量较大，重点在于培养读者对大型工程的组织和管理能力；后一个项目的实现程序并不复杂，但涉及一定的算法设计，重点在于培养读者对实际工程问题的剖析与算法设计的能力。 (4) 为了引导读者立德成人，立志成才，树立“爱国、敬业、奉献”的职业精神，本书融入了以“工匠精神”为核心的职业教育课程思政元素，介绍了几名接受过中央电视台“大国工匠”栏目专访的典型代表人物。

机器视觉及其应用技术内容简介

本书分为3个模块，共14个项目。模块1包含3个项目，主要介绍了机器视觉领域的基本知识。模块2包含9个项目，以VisionPro软件为对象，介绍了机器视觉中常用的软件工具。模块3通过两个较为复杂的项目案例介绍了VisionPro软件的综合应用。

机器视觉及其应用技术目录

模块1 机器视觉基础 1 项目1.1 机器视觉技术简介 1 任务1 机器视觉技术概述 1 任务2 机器视觉的应用与人才需求 4 项目1.2 机器视觉系统硬件的认识与选型 8 任务1 工业相机 8 任务2 工业镜头 22 任务3 相机和镜头的选型 28 任务4 机器视觉光源 31 项目1.3 数字图像处理基础 36 任务1 认识数字图像 36 任务2 数字图像处理的核心概念 37 任务3 常用的数字图像处理操作 42 习题 52 模块2 典型机器视觉软件的使用 56 项目2.1 ?VisionPro软件的安装与软件界面介绍 56 任务1 VisionPro软件的安装 56 任务2 VisionPro软件界面介绍 63 项目2.2 ?PMAlign工具的使用 69 任务1 PMAlign工具的基本使用方法 69 任务2 应用案例1：齿轮齿数计数 76 任务3 应用案例2：硬币金额求和 82 项目2.3 ?FixtureTool、CogCaliperTool的使用 92 任务1 FixtureTool、CogCaliperTool的基本使用方法 92 任务2 应用案例1：零件尺寸测量与显示 99 任务3 应用案例2：零件瑕疵检测 104 项目2.4 几何工具的使用 112 任务1 图形创建工具的使用方法 112 任务2 查找和拟合工具的使用方法 116 任务3 相交工具的使用方法 121 任务4 测量工具的使用方法 125 任务5 几何工具综合应用案例：工件尺寸测量 135 项目2.5 ?Blob工具的使用 143 任务1 Blob工具的基本使用方法 143 任务2 应用案例：零件孔位数的统计 151 项目2.6 ?ID工具的使用 161 任务1 ID工具的基本使用方法 161 任务2 应用案例1：快递单号的识别 164 任务3 应用案例2：标签二维码的读取 168 项目2.7 颜色工具的使用 176 任务1 颜色工具的基本使用方法 176 任务2 应用案例1：饼干口味颜色识别 189 任务3 应用案例2：彩色书签的识别 196 项目2.8 ?OCR工具的使用 205 任务1 字符库的训练 205 任务2 字符的读取 207 项目2.9 极坐标展开工具的使用 210 任务1 极坐标展开工具简介 210 任务2 应用案例：圆形瓶口缺陷检测 210 习题 222 模块3 综合应用 226 项目3.1 工件综合参数测量与特征检测 226 项目3.2 仪表数值智能识别 244 习题 253 ? 参考文献 254

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