人類通過(guò)眼、鼻、耳、舌、身接受來(lái)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(guò)視覺(jué)系統(tǒng)獲取的。正如諺語(yǔ)所云：百聞不如一見(jiàn)。當(dāng)我們的視覺(jué)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(jué)也可以稱為工業(yè)視覺(jué)，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(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機(jī)器視覺(jué)就是用計(jì)算機(jī)和相機(jī)等器件模擬人的視覺(jué)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(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)行處理并加以理解。機(jī)器視覺(jué)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(wú)法工作的危險(xiǎn)區(qū)域的機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)等。

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國(guó)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(kāi)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(lái)一直在機(jī)器視覺(jué)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(jué)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(jué)知識(shí)的表示；視覺(jué)系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。到了20世紀(jì)90年代，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在我國(guó)開(kāi)始受到廣大科研工作者的關(guān)注，隨著我國(guó)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(guó)際先進(jìn)水平的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)和應(yīng)用也進(jìn)入了國(guó)內(nèi)。如今，我國(guó)正成為世界機(jī)器視覺(jué)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(guó)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(jué)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(lái)越大，產(chǎn)品質(zhì)量要求越來(lái)越高，產(chǎn)品上市周期越來(lái)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(lái)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(lái)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(jué)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(jué)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(jué)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(guò)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(guò)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(guò)程必不可少的機(jī)器視覺(jué)也會(huì)隨之迅速發(fā)展�？梢灶A(yù)見(jiàn)的是，隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來(lái)的制造企業(yè)中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

本書(shū)圍繞機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在智能制造中的典型應(yīng)用來(lái)組織內(nèi)容，使讀者了解和熟悉機(jī)器視覺(jué)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(kāi)發(fā)到系統(tǒng)集成與調(diào)試的開(kāi)發(fā)全流程來(lái)介紹機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用。

本書(shū)由兩位編著者合作完成，本書(shū)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(guò)的各位博士、碩士研究生的研究成果。本書(shū)在編寫過(guò)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(guò)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(shū)中不足之處在所難免，懇請(qǐng)讀者和專家批評(píng)指正！