本书概述了机器视觉的起源、发展和相关应用，介绍了数字图像处理基础，对相机、镜头、光源、光源控制器等硬件进行了详细介绍，介绍了典型的机器视觉综合实训系统，包括硬件平台、软件平台。本书以VisionPro视觉软件和国产自主开发的DCCK VisionPlus视觉软件为基础，在机器视觉识别、测量、检测、引导四大典型应用上，引入企业真实案例，进行项目化任务实施。 本书可作为高等职业院校和职业本科院校自动化类和电子信息类相关专业的教材，也可以作为从事机器视觉技术研究和应用的工程师、技术人员以及对机器视觉技术感兴趣的读者的参考书。

前言 第1章 机器视觉技术概述 1.1机器视觉的起源与发展 1.2机器视觉系统及产业 1.2.1机器视觉系统 1.2.2机器视觉产业 1.3机器视觉技术的相关应用 1.3.1根据功能特点分类 1.3.2根据应用领域分类 思考与练习 第2章 数字图像处理基础 2.1数字图像基础 2.1.1数字图像 2.1.2图像的采样和量化 2.1.3图像类型 2.1.4彩色模型 2.2机器视觉软件 2.2.1常用机器视觉软件 2.2.2VisionPro软件介绍 2.3数字图像处理基本方法 2.3.1数字图像处理概述 2.3.2空间域图像处理基本方法 思考与练习 第3章 机器视觉硬件系统 3.1相机 3.1.1工业相机的分类 3.1.2工业相机的主要参数 3.1.3工业相机的选型 3.2镜头 3.2.1镜头的主要参数 3.2.2镜头的分类 3.2.3镜头的选型 3.3光源 3.3.1光源的分类 3.3.2常见的光源照明方式 3.3.3辅助光学器件 3.3.4光源选型 3.4光源控制器 3.4.1光源控制器的功能 3.4.2光源控制器���分类 3.4.3光源控制器的选型案例分析 思考与练习 第4章 机器视觉综合实训系统 4.1硬件平台 4.1.1硬件平台组成 4.1.2可开展的实训项目 4.2软件平台 4.2.1V+软件特性 4.2.2V+软件项目一 4.2.3V+软件项目二 思考与练习 第5章 机器视觉识别 5.1条码知识 5.1.1一维条码 5.1.2二维条码 5.2视觉识别工具 5.2.1条码识别工具 5.2.2字符识别工具 5.2.3模板匹配工具 5.3项目任务：锂电池条码识别与字符识别 5.3.1任务分析 5.3.2任务实施 5.4拓展任务：一维条码及二维条码识别任务 思考与练习 第6章 机器视觉测量 6.1相机标定 6.1.1相机标定的原理 6.1.2相机标定的方法 6.1.3相机标定的视觉标定工具 6.2项目任务：锂电池尺寸测量 6.2.1任务分析 6.2.2任务实施 6.3拓展任务：零件尺寸测量和合格判断分析 6.3.1程序设计流程 6.3.2人机交互界面设计 思考与练习 第7章 机器视觉检测 7.1机器视觉表面缺陷检测 7.1.1图像的表面特征 7.1.2表面缺陷的视觉软件处理方法 7.2项目任务一：齿轮缺陷检测 7.2.1任务分析 7.2.2任务实施 7.3项目任务二：锂电池类别检测 7.3.1任务分析 7.3.2任务实施 7.4项目任务三：零件边缘缺陷检测 7.4.1任务分析 7.4.2任务实施 思考与练习 第8章 机器视觉引导 8.1机器视觉引导定位 8.1.1视觉引导定位的形式 8.1.2视觉引导定位的主要实训项目 8.1.3视觉引导定位的主要视觉工具 8.2项目任务一：移动抓取 8.2.1任务分析 8.2.2任务实施 8.3项目任务二：移动抓取+固定装配 8.3.1任务分析 8.3.2任务实施 思考与练习 第9章 机器视觉综合应用 9.1C#脚本编程 9.1.1C#编程简介 9.1.2C#脚本编程基础 9.1.3C#脚本编辑 9.1.4C#脚本编程实例一 9.1.5C#脚本编程实例二 9.2机器视觉生产线综合案例 9.2.1任务分析 9.2.2任务实施 思考与练习 参考文献