本书遵循"翻转课堂”的教学思路，系统地介绍了机器视觉理论和仿真软件的应用，并提供了丰富的实例、教学PPT、演示视频等资源。 本书从应用角度出发，全面系统地介绍了机器视觉发展、视觉系统组成和In-Sight Explorer视觉软件；通过大量的实例，全面阐述了In-Sight Explorer视觉系统的检测、识别、定位、测量四大功能和使用方法，以及视觉相机通过与机器人的连接通信，实现机器人自动分拣搬运的原理。 本书各章节之间既相互联系又相对独立，读者可根据自己需要选择阅读。

前言 机器视觉的崛起源于工业自动化生产日益增长的技术需求。机器人领域正逐步向着智能化、多样化方向发展，机器视觉促使机器人智能化变成现实。在自动化生产中，机器视觉技术已经占有十分重要的地位，而机器视觉技术的不断创新，也推动了工业自动化、智慧安防及人工智能等行业的进步，也为各个行业领域的应用带来了更多发展潜力与机会。 机器视觉是人工智能的一个正在快速发展的分支。简单来说，机器视觉是用机器代替人眼来进行测量和判断的，它的特点是能增强生产的柔性和提高自动化程度。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉。机器视觉的应用相当普及，主要集中在电子、汽车、冶金、食品、零配件装配及制造等行业，在质量检测的各个方面也已经得到广泛应用。 目前，现有的机器视觉的书籍主要侧重于机器视觉技术理论、算法和图像处理等方面，有关实际视觉应用的书籍较少。本书从应用角度出发，全面系统地介绍了机器视觉发展、视觉系统组成和In-Sight Explorer视觉软件；通过大量的实例，全面阐述了In-Sight Explorer视觉系统的检测、识别、定位、测量四大功能和使用方法，以及视觉相机通过与机器人的连接通信，实现机器人自动分拣搬运的原理。 本书各章节之间既相互联系又相对独立，读者可根据自己需要选择阅读。 由于编写时间仓促，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请广大读者批评指正。 编 者 ? 2021年5月

目录 第1章 机器视觉概述 1 1.1 机器视觉的定义 1 1.2 机器视觉的发展 4 1.2.1 机器视觉的发展历程 4 1.2.2 中国机器视觉系统的研究现状 5 1.2.3 机器视觉的发展趋势 7 1.3 机器视觉的应用 8 课后习题1 12 第2章 机器视觉系统组成和核心部件 14 2.1 机器视觉系统的组成 14 2.2 机器视觉系统的核心部件 17 2.2.1 光源 17 2.2.2 镜头 33 2.2.3 工业相机 43 2.2.4 图像采集卡 44 2.2.5 机器视觉软件 45 课后习题2 45 第3章 机器视觉图像处理 47 3.1 图像预处理 47 3.2 频率图像增强 48 3.2.1 频率图像增强的基本步骤 48 3.2.2 傅里叶变换 49 3.2.3 频率域滤波 51 3.3 灰度均衡的原理与方法 56 3.3.1 图像灰度直方图 57 3.3.2 直方图均衡化 59 3.3.3 直方图规定化（匹配化） 62 3.4 边缘检测算法及其应用 63 3.4.1 边缘检测 63 3.4.2 几种算子的比较 70 3.4.3 阈值分割的原理与方法汇总 70 3.5 图像分割 71 3.5.1 阈值分割的基本概念 74 3.5.2 基于点的全局阈值选取方法 75 3.5.3 基于区域的全局阈值选取方法 77 3.5.4 局部阈值法和多阈值法 79 3.5.5 分割图像的结构 81 3.6 几何变换 83 3.6.1 图像的缩放 83 3.6.2 图像的平移 83 3.6.3 图像的转置 84 3.6.4 图像的旋转 85 3.6.5 图像的复杂变形 87 课后习题3 88 第4章 In-Sight Explorer视觉软件——EasyBuilder功能 89 4.1 In-Sight Explorer软件安装 89 4.2 EasyBuilder界面介绍 94 4.3 EasyBuilder视觉功能应用 96 4.3.1 定位功能 97 4.3.2 识别功能 101 4.3.3 检测功能 106 4.3.4 测量功能 115 4.3.5 综合应用 116 课后习题4 123 第5章 In-Sight Explorer电子表格功能 125 5.1 电子表格界面介绍 126 5.2 电子表格视觉功能应用 127 5.2.1 图案匹配功能 127 5.2.2 ID功能 130 5.2.3 OCV/OCR功能 133 5.2.4 瑕疵检测 138 5.2.5 综合应用 141 课后习题5 152 第6章 视觉相机的硬件与连接 153 6.1 视觉相机的硬件组成 153 6.1.1 标准组件 153 6.1.2 电缆 153 6.2 视觉相机与组件连接 156 6.2.1 接口和指示灯 156 6.2.2 视觉相机的固定 157 6.2.3 In-Sight软件联机 158 课后习题6 160 第7章 机器视觉工程应用 161 7.1 快速实时视觉检测系统的设计 161 7.1.1 重要概念 161 7.1.2 基本设计参数 162 7.1.3 光照技术的设计 168 7.1.4 设计图像处理算法的步骤 169 7.1.5 可行性证明 169 7.2 机器人视觉分拣系统搭建 171 7.3 机器人——视觉相机通信 173 7.3.1 EtherNet/IP功能 173 7.3.2 扫描仪设定 173 7.3.3 FANUC机器人I/O配置 175 7.4 视觉软件分拣作业 177 7.5 机器人程序编写 181 课后习题7 184 附录 康耐视In-Sight Explorer库函数 186 参考文献 206