在智能制造高質量發(fā)展的背景下，機器視覺技術作為工業(yè)自動化和智能化升級的核心驅動力，憑借其高精度、高效率、非接觸性和可重復性等顯著優(yōu)勢，在電子制造、汽車工業(yè)、食品包裝、醫(yī)藥生產等領域發(fā)揮著不可替代的作用。掌握機器視覺技術不僅是自動化、計算機、人工智能等專業(yè)學生的必備能力，更是推動制造業(yè)數字化轉型和智能化升級的關鍵支撐。本書作為校企合作的新形態(tài)教材，緊密結合產業(yè)發(fā)展需求，以“項目引領、任務驅動”為主線，設計了從基礎到綜合、從簡單到復雜的系列化項目。所有項目均源自企業(yè)真實應用場景，融入新技術、新工藝、新材料、新設備要求和工程教育理念，全面覆蓋企業(yè)項目流程，包括項目領取、項目調研、項目分析、項目實施和項目總結幾個環(huán)節(jié)。創(chuàng)新性地引入工程師在線模塊，通過真實案例剖析企業(yè)項目實施過程中的難點與解決方案，幫助學生深入理解行業(yè)應用中的實際問題。本書適用于普通本科、高職高專院校自動化技術、計算機技術、人工智能技術應用、工業(yè)機器人應用等專業(yè)的教學，同時可作為機器視覺、自動化領域的研究者及技術人員的參考用書。本書注重理論與實踐的深度融合，配套省級資源庫教學資源，既可以滿足課堂教學需要，又適合自學和職業(yè)培訓使用。
王肖，近五年專注于《機器視覺技術及應用》課程建設，依托課程開發(fā)教學資源庫，目前完成資源庫微課等資源1990個，指導學生參加機器視覺系統(tǒng)應用大賽，榮獲浙江省一等獎等獎項五項，作為負責人，浙江浙江省教學能力大賽，榮獲省二等獎一次，三等獎兩次。獲杭州市教育局系統(tǒng)優(yōu)秀教師，深入杭州�？低�、杭州匯萃視覺、深圳越疆等企業(yè)進行調研和交流，深度參與企業(yè)項目，該課程已在職教云平臺授課四輪，學生評價較高，課程獲校級精品在線開放課程、校級課程思政示范課程、立項校級新形態(tài)教材，目前已和合作企業(yè)共同完成教材的所有項目實操，梳理了課程思政素材，拍攝了教學微課資源,為教材順利出版打下了堅實基礎
項目1 象棋圖像采集視覺環(huán)境搭建 1
1.1 項目領取 1
1.1.1 項目背景 1
1.1.2 項目要求 2
1.2 項目調研 2
1.2.1 機器視覺系統(tǒng)的定義、功能和應用 2
1.2.2 機器視覺系統(tǒng)的構成 6
1.2.3 常見機器視覺軟件介紹 8
1.3 項目分析 9
1.3.1 任務劃分 9
1.3.2 方案設計 9
1.4 項目實施 10
1.4.1 硬件系統(tǒng)環(huán)境搭建 10
1.4.2 軟件安裝與參數調試 14
1.4.3 讀取本地圖像并保存 18
1.4.4 采集象棋圖像并保存 20
1.5 項目總結 23
1.5.1 項目核驗 23
1.5.2 工程師在線 24
項目2 商品碼制識別 25
2.1 項目領取 25
2.1.1 項目背景 25
2.1.2 項目要求 26
2.2 項目調研 26
2.2.1 相機成像原理 26
2.2.2 工業(yè)相機的類型、參數和選型 27
2.2.3 工業(yè)鏡頭的類型、參數和選型 32
2.2.4 碼制識別的原理及其應用 36
?
2.3 項目分析 37
2.3.1 任務劃分 37
2.3.2 方案設計 37
2.4 項目實施 39
2.4.1 圖像采集 39
2.4.2 條碼識別 40
2.4.3 二維碼識別 41
2.4.4 格式化輸出 42
2.5 項目總結 44
2.5.1 項目核驗 44
2.5.2 工程師在線 44
項目3 電子元器件字符識別 45
3.1 項目領取 45
3.1.1 項目背景 45
3.1.2 項目要求 46
3.2 項目調研 46
3.2.1 光源的類型和選型 46
3.2.2 模板匹配原理 49
3.2.3 仿射變換原理 49
3.2.4 字符識別技術的原理及應用 50
3.3 項目分析 50
3.3.1 任務劃分 50
3.3.2 方案設計 51
3.4 項目實施 53
3.4.1 圖像采集 53
3.4.2 元器件定位 53
3.4.3 元器件識別 55
3.5 項目總結 61
3.5.1 項目核驗 61
3.5.2 工程師在線 62
項目4 器件缺陷檢測 63
4.1 項目領取 63
4.1.1 項目背景 63
4.1.2 項目要求 65
4.2 項目調研 65
4.2.1 位置修正原理 65
4.2.2 缺陷檢測原理 66
4.2.3 邏輯判斷 70
4.3 項目分析 71
4.3.1 任務劃分 71
4.3.2 方案設計 71
4.4 項目實施 73
4.4.1 器件識別定位 73
4.4.2 內膠路缺陷檢測 76
4.4.3 內表面缺陷檢測 80
4.4.4 輸出合格性信息 82
4.5 項目總結 84
4.5.1 項目核驗 84
4.5.2 工程師在線 85
項目5 機械零件尺寸測量 86
5.1 項目領取 86
5.1.1 項目背景 86
5.1.2 項目要求 87
5.2 項目調研 88
5.2.1 XY標定的基本原理和方法 88
5.2.2 點、線、圓查找的基本原理 89
5.2.3 測量方法 89
5.3 項目分析 90
5.3.1 任務劃分 90
5.3.2 方案設計 90
5.4 項目實施 93
5.4.1 相機標定 93
5.4.2 零件識別定位 95
5.4.3 零件長寬測量 98
5.4.4 零件圓形尺寸測量 102
5.5 項目總結 107
5.5.1 項目核驗 107
5.5.2 工程師在線 108
項目6 彩色物塊定位識別 109
6.1 項目領取 109
6.1.1 項目背景 109
6.1.2 項目要求 110
6.2 項目調研 110
6.3 項目分析 110
6.3.1 任務劃分 110
6.3.2 方案設計 111
6.4 項目實施 113
6.4.1 相機標定和圖像采集 113
6.4.2 彩色物塊定位 114
6.4.3 彩色物塊識別 116
6.5 項目總結 118
6.5.1 項目核驗 118
6.5.2 工程師在線 119
項目7 飲料瓶蓋識別 120
7.1 項目領取 120
7.1.1 項目背景 120
7.1.2 項目要求 121
7.2 項目調研 121
7.2.1 深度學習的基本原理 121
7.2.2 圖像分割方法 122
7.3 項目分析 123
7.3.1 任務劃分 123
7.3.2 方案設計 123
7.4 項目實施 125
7.4.1 訓練樣本采集 125
7.4.2 分割模型訓練 127
7.4.3 瓶蓋識別 130
7.5 項目總結 132
7.5.1 項目核驗 132
7.5.2 工程師在線 132
項目8 乳制品字符缺陷檢測 133
8.1 項目領取 133
8.1.1 項目背景 133
8.1.2 項目要求 134
8.2 項目調研 134
8.2.1 圖像分類模型 134
8.2.2 目標檢測模型 136
?
8.3 項目分析 137
8.3.1 任務劃分 137
8.3.2 方案設計 138
8.4 項目實施 140
8.4.1 外包裝分類 140
8.4.2 字符定位 147
8.4.3 字符缺陷檢測 150
8.4.4 輸出合格性信息 154
8.5 項目總結 156
8.5.1 項目核驗 156
8.5.2 工程師在線 156
項目9 物流包裹測量 158
9.1 項目領取 158
9.1.1 項目背景 158
9.1.2 項目要求 159
9.2 項目調研 159
9.2.1 3D視覺方案 159
9.2.2 3D相機的原理 159
9.2.3 3D相機的性能參數 162
9.3 項目分析 164
9.3.1 任務劃分 164
9.3.2 方案設計 164
9.4 項目實施 165
9.4.1 環(huán)境搭建 165
9.4.2 背景建立 167
9.4.3 包裹測量 177
9.5 項目總結 181
9.5.1 項目核驗 181
9.5.2 工程師在線 182
項目10 視覺上件機器人 183
10.1 項目領取 183
10.1.1 項目背景 183
10.1.2 項目要求 184
10.2 項目調研 184
10.2.1 手眼標定 184
10.2.2 機器人通信 185
10.2.3 機器人編程 186
10.3 項目分析 186
10.3.1 任務劃分 186
10.3.2 方案設計 186
10.4 項目實施 187
10.4.1 環(huán)境搭建 187
10.4.2 3D手眼標定 190
10.4.3 機器人程序 193
10.4.4 數據通信 198
10.5 項目總結 199
10.5.1 項目核驗 199
10.5.2 工程師在線 200
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