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機器視覺及其應用技術

包郵 機器視覺及其應用技術

出版社:西安電子科技大學出版社出版時間:2023-02-01
開本: 26cm 頁數: 254頁
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機器視覺及其應用技術 版權信息

  • ISBN:9787560667751
  • 條形碼:9787560667751 ; 978-7-5606-6775-1
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

機器視覺及其應用技術 本書特色

本書具體內容包括: (1) 模塊1共3個項目,其中項目1.1介紹了機器視覺的概念、機器視覺系統的構成與工作原理、機器視覺技術的特點以及機器視覺技術的應用與機器視覺行業的人才需求,旨在讓讀者對機器視覺技術建立基本的宏觀認識。項目1.2介紹了機器視覺核心光學器件的基礎知識、分類、參數和選型,包括工業相機、工業鏡頭、機器視覺光源,重點在于核心光學器件的選型。項目1.3介紹了數字圖像處理基礎,包括數字圖像處理的基本常識、核心概念及在機器視覺領域中常用的數字圖像處理操作,為后續各種視覺軟件工具的使用提供理論支撐,引發讀者思考和理解各類工具運行的底層原理。 (2) 模塊2共9個項目,介紹了VisionPro軟件的基本使用及各類核心工具的詳細用法,包括PMAlign工具、Fixture工具、Caliper工具、幾何工具、Blob工具、ID、顏色、OCR工具和極坐標展開工具,每個工具都在介紹其基本用法后通過應用案例強化學習效果。 (3) 模塊3包含了“工件綜合參數測量與特征檢測”和“儀表數值智能識別”兩個綜合應用項目。前一個項目的難度較小但工作量較大,重點在于培養讀者對大型工程的組織和管理能力;后一個項目的實現程序并不復雜,但涉及一定的算法設計,重點在于培養讀者對實際工程問題的剖析與算法設計的能力。 (4) 為了引導讀者立德成人,立志成才,樹立“愛國、敬業、奉獻”的職業精神,本書融入了以“工匠精神”為核心的職業教育課程思政元素,介紹了幾名接受過中央電視臺“大國工匠”欄目專訪的典型代表人物。

機器視覺及其應用技術 內容簡介

本書分為3個模塊,共14個項目。模塊1包含3個項目,主要介紹了機器視覺領域的基本知識。模塊2包含9個項目,以VisionPro軟件為對象,介紹了機器視覺中常用的軟件工具。模塊3通過兩個較為復雜的項目案例介紹了VisionPro軟件的綜合應用。

機器視覺及其應用技術 目錄

模塊1 機器視覺基礎 1 項目1.1 機器視覺技術簡介 1 任務1 機器視覺技術概述 1 任務2 機器視覺的應用與人才需求 4 項目1.2 機器視覺系統硬件的認識與選型 8 任務1 工業相機 8 任務2 工業鏡頭 22 任務3 相機和鏡頭的選型 28 任務4 機器視覺光源 31 項目1.3 數字圖像處理基礎 36 任務1 認識數字圖像 36 任務2 數字圖像處理的核心概念 37 任務3 常用的數字圖像處理操作 42 習題 52 模塊2 典型機器視覺軟件的使用 56 項目2.1 ?VisionPro軟件的安裝與軟件界面介紹 56 任務1 VisionPro軟件的安裝 56 任務2 VisionPro軟件界面介紹 63 項目2.2 ?PMAlign工具的使用 69 任務1 PMAlign工具的基本使用方法 69 任務2 應用案例1:齒輪齒數計數 76 任務3 應用案例2:硬幣金額求和 82 項目2.3 ?FixtureTool、CogCaliperTool的使用 92 任務1 FixtureTool、CogCaliperTool的基本使用方法 92 任務2 應用案例1:零件尺寸測量與顯示 99 任務3 應用案例2:零件瑕疵檢測 104 項目2.4 幾何工具的使用 112 任務1 圖形創建工具的使用方法 112 任務2 查找和擬合工具的使用方法 116 任務3 相交工具的使用方法 121 任務4 測量工具的使用方法 125 任務5 幾何工具綜合應用案例:工件尺寸測量 135 項目2.5 ?Blob工具的使用 143 任務1 Blob工具的基本使用方法 143 任務2 應用案例:零件孔位數的統計 151 項目2.6 ?ID工具的使用 161 任務1 ID工具的基本使用方法 161 任務2 應用案例1:快遞單號的識別 164 任務3 應用案例2:標簽二維碼的讀取 168 項目2.7 顏色工具的使用 176 任務1 顏色工具的基本使用方法 176 任務2 應用案例1:餅干口味顏色識別 189 任務3 應用案例2:彩色書簽的識別 196 項目2.8 ?OCR工具的使用 205 任務1 字符庫的訓練 205 任務2 字符的讀取 207 項目2.9 極坐標展開工具的使用 210 任務1 極坐標展開工具簡介 210 任務2 應用案例:圓形瓶口缺陷檢測 210 習題 222 模塊3 綜合應用 226 項目3.1 工件綜合參數測量與特征檢測 226 項目3.2 儀表數值智能識別 244 習題 253 ? 參考文獻 254
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