机器视觉从入门到提高
提供推荐易学的机器视觉技术基础知识；详解机器视觉软件使用，机器视觉与工业机器人、PLC的通信知识
目录
●前言
第1章机器视觉概述
1.1机器视觉的定义与应用领域
1.2机器视觉的应用与特点
1.2.1机器视觉的应用场景
1.2.2视觉系统的处理特点
1.2.3机器视觉与人眼视觉的类比
1.2.4图像好坏的描述标准
1.3机器视觉的发展历程与趋势
第2章工业相机
2.1工业相机的常见分类
2.2CCD芯片和CMOS芯片的区别
2.3黑白相机与彩色相机的区别
2.4工业相机的通信接口
2.5工业相机的参数与功能
2.6相机选型
第3章工业镜头
3.1镜头的常用分类
3.2远心镜
3.3镜头的基本特性
3.4镜头接口
3.5镜头选型
第4章工业光源
4.1光学基本知识
4.1.1电磁波谱与可见光
4.1.2三大光学现象
4.1.3色彩
4.2光源的作用与必要性
4.3常见光源的类型及打光效果
4.4光源颜色的选择
第5章机器视觉其他常用配件
5.1滤光片
5.2延长管
5.3偏振片
5.4漫反射板
5.5标定板
第6章数字图像处理技术简介
6.1图像处理的基本知识
6.2图像预处理技术
6.3边缘检测
第7章机器视觉软件使用
7.1MVP软件使用
7.1.1图像采集
7.1.2定位
7.1.3标定
7.1.4测量
7.1.5识别
7.1.6逻辑控制
7.1.7通信
7.1.8辅助工具
7.2其他品牌机器视觉软件简介
7.2.1HALCON
7.2.2VisionPro
7.2.3NI视觉
第8章机器视觉与其他设备的通信
8.1MVP与ABB工业机器人基于TCP/IP通信
8.2MVP与西门子PLC基于TCP/IP通信
参考文献
内容介绍
机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术，在现代制造中应用广泛，如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识，包括视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、视觉常用配件、数字图像处理知识及视觉算法平台软件MVP等内容。本书既适合机器视觉相关专业的高校学生学习，也适合机器视觉相关工程师参考学习。
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