人類通過眼、鼻、耳、舌、身接受來自外界的信息，進而感知世界，其中大約有75%的信息是通過視覺系統(tǒng)獲取的。正如諺語所云：百聞不如一見。當我們的視覺從周圍事物環(huán)境中獲取了一定的信息之后，會將其送入大腦中，再由大腦根據(jù)知識與經(jīng)驗對信息進行推理與加工，終對周圍事物環(huán)境做出識別和理解并加以判斷。機器視覺也可以稱為工業(yè)視覺，作為人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，其技術涉及計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多交叉學科。簡單說來，機器視覺就是用計算機和相機等器件模擬人的視覺功能，將被拍攝目標轉換成圖像信號，傳送給圖像處理系統(tǒng)，得到被拍攝目標的形態(tài)信息，然后根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，將其轉變成數(shù)字化信號；圖像處理系統(tǒng)對這些數(shù)字信號進行各種運算來抽取目標的特征，進行處理并加以理解。機器視覺主要應用于產(chǎn)品檢測如瑕疵檢測、識別定位、精密測量、醫(yī)學檢測，以及人們無法工作的危險區(qū)域的機器人視覺引導等。

機器視覺技術的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，后來一直在機器視覺中得到深入研究和廣泛應用。20世紀70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：目標制導的圖像處理；圖像處理和分析的并行算法；從二維圖像提取三維信息；序列圖像分析和運動參量求值；視覺知識的表示；視覺系統(tǒng)的知識庫等。到了20世紀90年代，機器視覺技術在我國開始受到廣大科研工作者的關注，隨著我國逐步成為全球制造業(yè)的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產(chǎn)線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統(tǒng)和應用也進入了國內。如今，我國正成為世界機器視覺研究與應用活躍的地區(qū)之一，應用范圍涵蓋了工業(yè)、農業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經(jīng)濟的各個行業(yè)，其中電子制造、汽車、制藥和包裝機械占據(jù)了近70%的機器視覺市場份額。

當前制造業(yè)面臨的巨大難題在于勞動力成本不斷上升，產(chǎn)能需求越來越大，產(chǎn)品質量要求越來越高，產(chǎn)品上市周期越來越快，從而對工廠生產(chǎn)設備的信息化與自動化程度的要求也就越來越高。作為自動化程度較高的工業(yè)機器人，它在制造業(yè)中的應用程度也就越來越高。傳統(tǒng)的機器人工作方式是在提前編程和示教的基礎上完成作業(yè)；隨著機器視覺技術的引入，目標識別和目標位姿求取方面的技術優(yōu)勢使得工業(yè)機器人的功能延伸性更強，即機器視覺的感知技術可以有效應用于智能制造中的產(chǎn)品檢測、精密測控以及自動化生產(chǎn)線等領域。機器視覺技術使得工業(yè)機器人具備更強的感知能力：眼睛功能使其不必事先具備離線編程機制，就可擺脫預先設定的運動軌跡；通過感知能力的指引便能自動識別并處理場景信息，抓取指定物體，使得生產(chǎn)過程更加智能化和柔性化。隨著制造業(yè)機器換人的演變，作為設備智能化過程必不可少的機器視覺也會隨之迅速發(fā)展�？梢灶A見的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來的制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用。

本書圍繞機器視覺技術在智能制造中的典型應用來組織內容，使讀者了解和熟悉機器視覺的基本原理、組成，以及圖像處理的常用算法；結合制造業(yè)中的一些典型案例分析，從需求分析、光路的設計與硬件選型、軟件開發(fā)到系統(tǒng)集成與調試的開發(fā)全流程來介紹機器視覺系統(tǒng)的應用。

本書由兩位編著者合作完成，本書內容包括編著者及其所在課題組近些年的大部分研究成果，同時也涵蓋編著者指導過的各位博士、碩士研究生的研究成果。本書在編寫過程中得到了劉默耘、關皓天、郝靖、何磊、楊挺、梅文寶等的大力協(xié)作，湯小華、胡凱、鐘明等提出了很多好的建議并給予大力支持，在此深表感謝！編著者在編寫過程也參考了相關專業(yè)的文獻資料，由于篇幅的原因未能一一列出，在此對這些文獻的作者們深表歉意并表示衷心感謝！鑒于編者水平所限，書中不足之處在所難免，懇請讀者和專家批評指正！