機(jī)器視覺技術(shù)及其在智能制造中的應(yīng)用
定 價(jià)：58 元
本書作為機(jī)器視覺技術(shù)及應(yīng)用的一本參考書，從機(jī)器視覺的基本原理以及常用機(jī)器視覺算法，再到視覺系統(tǒng)相關(guān)的硬件選型計(jì)算，詳細(xì)的介紹了機(jī)器視覺技術(shù)的基本知識(shí)；在此基礎(chǔ)上對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造領(lǐng)域中的基本應(yīng)用做了詳細(xì)的講解，*后對(duì)作者所在的課題組的近20年機(jī)器視覺相關(guān)的研究成果做為應(yīng)用案例講解，系統(tǒng)的介紹了相關(guān)應(yīng)用從需求分析、光學(xué)設(shè)計(jì)、算法研究到系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的全過程；該書不僅可以作為從事機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用的專業(yè)技術(shù)人員參考書，而且可以高等院校機(jī)械類、智能制造工程、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生及研究生教材。
1、本書內(nèi)容依托于作者取得的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的科研成果，已經(jīng)在國內(nèi)得到廣泛應(yīng)用；2、本書作者所在科研團(tuán)隊(duì)培養(yǎng)了一批博碩士生，在國內(nèi)多所學(xué)校就職，可以促進(jìn)本書的銷售。
人類通過眼、鼻、耳、舌、身接受來自外界的信息，進(jìn)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(dāng)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(huì)將其送入大腦中，再由大腦根據(jù)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)對(duì)信息進(jìn)行推理與加工，終對(duì)周圍事物環(huán)境做出識(shí)別和理解并加以判斷。機(jī)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(gè)分支，其技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多交叉學(xué)科。簡單說來，機(jī)器視覺就是用計(jì)算機(jī)和相機(jī)等器件模擬人的視覺功能，將被拍攝目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給圖像處理系統(tǒng)，得到被拍攝目標(biāo)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(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)；圖像處理系統(tǒng)對(duì)這些數(shù)字信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)行處理并加以理解。機(jī)器視覺主要應(yīng)用于產(chǎn)品檢測(cè)如瑕疵檢測(cè)、識(shí)別定位、精密測(cè)量、醫(yī)學(xué)檢測(cè)，以及人們無法工作的危險(xiǎn)區(qū)域的機(jī)器人視覺引導(dǎo)等。機(jī)器視覺技術(shù)的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線構(gòu)成、對(duì)象建模、匹配等技術(shù)，后來一直在機(jī)器視覺中得到深入研究和廣泛應(yīng)用。20世紀(jì)70年代，機(jī)器視覺形成幾個(gè)重要研究分支：目標(biāo)制導(dǎo)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(yùn)動(dòng)參量求值；視覺知識(shí)的表示；視覺系統(tǒng)的知識(shí)庫等。到了20世紀(jì)90年代，機(jī)器視覺技術(shù)在我國開始受到廣大科研工作者的關(guān)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(yīng)的先進(jìn)生產(chǎn)線，使許多具有國際先進(jìn)水平的機(jī)器視覺系統(tǒng)和應(yīng)用也進(jìn)入了國內(nèi)。如今，我國正成為世界機(jī)器視覺研究與應(yīng)用活躍的地區(qū)之一，應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)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(jì)的各個(gè)行業(yè)，其中電子制造、汽車、制藥和包裝機(jī)械占據(jù)了近70%的機(jī)器視覺市場(chǎng)份額。當(dāng)前制造業(yè)面臨的巨大難題在于勞動(dòng)力成本不斷上升，產(chǎn)能需求越來越大，產(chǎn)品質(zhì)量要求越來越高，產(chǎn)品上市周期越來越快，從而對(duì)工廠生產(chǎn)設(shè)備的信息化與自動(dòng)化程度的要求也就越來越高。作為自動(dòng)化程度較高的工業(yè)機(jī)器人，它在制造業(yè)中的應(yīng)用程度也就越來越高。傳統(tǒng)的機(jī)器人工作方式是在提前編程和示教的基礎(chǔ)上完成作業(yè)；隨著機(jī)器視覺技術(shù)的引入，目標(biāo)識(shí)別和目標(biāo)位姿求取方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)使得工業(yè)機(jī)器人的功能延伸性更強(qiáng)，即機(jī)器視覺的感知技術(shù)可以有效應(yīng)用于智能制造中的產(chǎn)品檢測(cè)、精密測(cè)控以及自動(dòng)化生產(chǎn)線等領(lǐng)域。機(jī)器視覺技術(shù)使得工業(yè)機(jī)器人具備更強(qiáng)的感知能力：眼睛功能使其不必事先具備離線編程機(jī)制，就可擺脫預(yù)先設(shè)定的運(yùn)動(dòng)軌跡；通過感知能力的指引便能自動(dòng)識(shí)別并處理場(chǎng)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(jī)器換人的演變，作為設(shè)備智能化過程必不可少的機(jī)器視覺也會(huì)隨之迅速發(fā)展�？梢灶A(yù)見的是，隨著機(jī)器視覺技術(shù)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(yīng)用。本書圍繞機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造中的典型應(yīng)用來組織內(nèi)容，使讀者了解和熟悉機(jī)器視覺的基本原理、組成，以及圖像處理的常用算法；結(jié)合制造業(yè)中的一些典型案例分析，從需求分析、光路的設(shè)計(jì)與硬件選型、軟件開發(fā)到系統(tǒng)集成與調(diào)試的開發(fā)全流程來介紹機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用。本書由兩位編著者合作完成，本書內(nèi)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(shí)也涵蓋編著者指導(dǎo)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(guān)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(guān)專業(yè)的文獻(xiàn)資料，由于篇幅的原因未能一一列出，在此對(duì)這些文獻(xiàn)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(qǐng)讀者和專家批評(píng)指正！
2003年華中科技大學(xué)機(jī)械學(xué)院機(jī)械制造及其自動(dòng)化獲工學(xué)博士學(xué)位。現(xiàn)為華中科技大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院副教授。近年來主要從事于智能控制、機(jī)器視覺、網(wǎng)絡(luò)控制以及現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)等方面的研究。作為負(fù)責(zé)人或主要完成者先后參加并完成了包括國家自然科學(xué)基金、博士點(diǎn)基金、國家863計(jì)劃項(xiàng)目、十一五國家重大專項(xiàng)及其它省部級(jí)項(xiàng)目在內(nèi)的十多個(gè)項(xiàng)目的研究工作，發(fā)表論文30多篇，獲國家發(fā)明專利5項(xiàng)，實(shí)用新型專利12項(xiàng)，計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)授權(quán)2項(xiàng)，獲得湖北省自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。
第1章緒論(1)1.1機(jī)器視覺技術(shù)的特點(diǎn)(1)1.2機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展(4)1.3機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用及應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)(7)1.3.1引導(dǎo)(8)1.3.2定位(9)1.3.3識(shí)別與檢測(cè)(13)1.3.4機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造中應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)(16)第2章機(jī)器視覺系統(tǒng)的組成(18)2.1機(jī)器視覺系統(tǒng)的基本構(gòu)成(18)2.2機(jī)器視覺系統(tǒng)的相機(jī)分類與選型(20)2.2.1工業(yè)相機(jī)的主要類型(20)2.2.2工業(yè)相機(jī)的主要接口類型(29)2.3機(jī)器視覺系統(tǒng)的原理與光學(xué)鏡頭選型(33)2.3.1光學(xué)系統(tǒng)的基本概念及相關(guān)知識(shí)(33)2.3.2鏡頭的主要參數(shù)(35)2.3.3機(jī)器視覺系統(tǒng)中鏡頭的分類(38)2.3.4鏡頭的畸變與矯正計(jì)算(42)2.3.5鏡頭的接口類型(42)2.3.6鏡頭的選擇原則(43)2.4機(jī)器視覺系統(tǒng)的照明技術(shù)(45)2.4.1照明技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)(45)2.4.2光源的種類(47)2.4.3光源配件的選取(51)2.4.4光源選擇的原則(54)2.5機(jī)器視覺軟件(算法)設(shè)計(jì)的基本流程(55)2.5.1數(shù)字圖像處理的基本流程(55)2.5.2機(jī)器視覺常用軟件系統(tǒng)介紹(60)第3章機(jī)器視覺中的典型圖像處理算法(64)3.1圖像濾波(64)3.1.1圖像空間域?yàn)V波(68)3.1.2圖像頻率域?yàn)V波(74)3.2圖像分割(81)3.2.1基于閾值的圖像分割(82)3.2.2基于邊緣的圖像分割(87)3.2.3基于區(qū)域的圖像分割(93)3.3圖像形態(tài)學(xué)(96)3.3.1腐蝕(99)3.3.2膨脹(102)3.3.3開與閉(107)3.3.4灰度級(jí)圖像形態(tài)學(xué)(112)第4章機(jī)器視覺中的圖像三維重建(116)4.1圖像三維重建(116)4.2相機(jī)標(biāo)定(119)4.2.1概述(121)4.2.2張正友標(biāo)定法(125)4.2.3畸變校正(133)4.3雙目立體視覺(134)4.3.1標(biāo)定(137)4.3.2三維信息構(gòu)建(140)4.4結(jié)構(gòu)光立體視覺(146)4.4.1線結(jié)構(gòu)光(147)4.4.2面結(jié)構(gòu)光(151)第5章機(jī)器視覺技術(shù)在智能制造中的典型案例分析(159)5.1機(jī)器視覺系統(tǒng)的開發(fā)流程(159)5.1.1機(jī)器視覺系統(tǒng)的需求分析(159)5.1.2機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件選型與計(jì)算(162)5.1.3機(jī)器視覺系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)與軟件開發(fā)(167)5.1.4機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件安裝與軟件調(diào)試(168)5.2機(jī)器視覺技術(shù)的典型應(yīng)用案例(169)5.2.1浮法玻璃表面質(zhì)量在線檢測(cè)技術(shù)及系統(tǒng)(169)5.2.3基于機(jī)器視覺的玻璃瓶在線檢測(cè)系統(tǒng)(187)5.2.4基于機(jī)器視覺的分布式石英錠料位監(jiān)控系統(tǒng)(196)5.2.5家具板材自動(dòng)封邊尺寸在線檢測(cè)技術(shù)及系統(tǒng)(205)5.2.6激光切割板材自動(dòng)識(shí)別與機(jī)器人碼垛自動(dòng)糾偏視覺系統(tǒng)(211)5.2.7無損檢測(cè)中膠片數(shù)字化與缺陷識(shí)別和定位系統(tǒng)(219)5.2.8鋰電池隔膜粒度分布圖像檢測(cè)系統(tǒng)(225)5.2.9基于圖像化編程圖像處理軟件的機(jī)械零件測(cè)量(233)5.2.10基于2D視覺傳感器的大型曲面測(cè)量與質(zhì)量評(píng)估(239)參考文獻(xiàn)(254)彩圖(256)
