第1章 概述
1.1　機(jī)器視覺的定義001
1.2　機(jī)器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成002
1.3　機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作過程004
1.4　機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)005
1.5　機(jī)器視覺系統(tǒng)的發(fā)展006
1.5.1　機(jī)器視覺系統(tǒng)的發(fā)展歷程006
1.5.2　中國機(jī)器視覺系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀007
1.5.3　中國機(jī)器視覺系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)008
1.6　機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域010
1.7　機(jī)器視覺系統(tǒng)相關(guān)會(huì)議和期刊012
1.7.1　機(jī)器視覺領(lǐng)域重要的國際會(huì)議012
1.7.2　機(jī)器視覺領(lǐng)域重要的國際期刊013
1.7.3　機(jī)器視覺領(lǐng)域重要的國內(nèi)期刊（均為EI檢索）013
習(xí)題013

第2章 機(jī)器視覺系統(tǒng)的硬件
2.1　相機(jī)014
2.1.1　相機(jī)的分類014
2.1.2　相機(jī)的主要參數(shù)018
2.1.3　CCD相機(jī)019
2.1.4　CMOS相機(jī)022
2.1.5　CCD與CMOS相機(jī)的比較022
2.1.6　智能相機(jī)（SmartCamera）024
2.2　光學(xué)鏡頭026
2.2.1　概述026
2.2.2　鏡頭的基本結(jié)構(gòu)029
2.2.3　鏡頭主要參數(shù)031
2.2.4　鏡頭相關(guān)技術(shù)037
2.2.5　鏡頭的選擇040
2.3　圖像采集卡的原理及種類042
2.3.1　概述042
2.3.2　圖像采集卡的結(jié)構(gòu)與技術(shù)參數(shù)043
2.3.3　圖像采集卡分類045
2.3.4　數(shù)據(jù)采集046
2.3.5　與圖像采集卡相關(guān)的技術(shù)名詞048
2.4　圖像數(shù)據(jù)的傳輸方式匯總及比較049
習(xí)題053

第3章 機(jī)器視覺成像技術(shù)
3.1　光源054
3.1.1　光源的作用054
3.1.2　光譜055
3.1.3　光源的種類055
3.1.4　選擇光源應(yīng)考慮的系統(tǒng)特性059
3.1.5　照明技術(shù)分類060
3.2　灰度照明技術(shù)062
3.2.1　直射照明和漫射照明062
3.2.2　背向照明和前向照明063
3.3　彩色照明技術(shù)064
3.3.1　光的三原色和色彩的三原色064
3.3.2　顏色的反射與吸收065
3.3.3　金屬的反射特性067
3.3.4　顯色性068
3.3.5　白平衡069
3.4　偏振技術(shù)071
3.5　LED光源的特性072
3.5.1　LED照明和傳統(tǒng)照明的比較072
3.5.2　LED特性和分類073
3.6　LED光源的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)075
3.6.1　環(huán)形光源075
3.6.2　條形光源078
3.6.3　面形光源079
3.6.4　拱形光源080
3.6.5　同軸光源081
3.6.6　點(diǎn)光源083
3.6.7　光源的選型083
習(xí)題084

第4章 機(jī)器視覺核心算法
4.1　圖像預(yù)處理085
4.1.1　空間濾波基礎(chǔ)085
4.1.2　均值濾波086
4.1.3　中值濾波090
4.2　頻域圖像增強(qiáng)092
4.2.1　基本步驟092
4.2.2　傅立葉變換093
4.2.3　低通濾波器094
4.2.4　陷波濾波器096
4.3　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及其應(yīng)用097
4.3.1　二值形態(tài)學(xué)097
4.3.2　二值形態(tài)學(xué)的應(yīng)用099
4.3.3　灰度形態(tài)學(xué)基本操作101
4.3.4　討論104
4.4　灰度均衡104
4.4.1　圖像灰度直方圖104
4.4.2　均衡算法106
4.5　邊緣檢測(cè)107
4.5.1　概述107
4.5.2　一階算子107
4.5.3　二階算子109
4.5.4　Canny算子110
4.5.5　幾種算子的比較110
4.6　Blob分析111
4.6.1　簡(jiǎn)介111
4.6.2　Blob分析方法112
4.7　閾值分割116
4.7.1　圖像分割方法116
4.7.2　閾值化分割118
4.7.3　全局閾值法118
4.7.4　局部閾值法和多閾值法120
4.8　圖像匹配算法及其應(yīng)用121
4.8.1　模式匹配法121
4.8.2　基于灰度值的匹配算法122
4.8.3　基于邊緣的匹配算法123
4.9　相機(jī)標(biāo)定124
4.9.1　概述124
4.9.2　相機(jī)透視投影模型126
4.9.3　鏡頭的畸變128
4.9.4　張正友標(biāo)定法130
4.10　測(cè)量算法133
4.10.1　尺寸測(cè)量133
4.10.2　形狀分析及描述135
4.10.3　直線最小二乘法擬合137
4.10.4　霍夫（Hough）變換138
4.10.5　圓形最小二乘法擬合138
習(xí)題141

第5章 軟件開發(fā)與算法案例
5.1　圖像文件格式142
5.1.1　位圖文件簡(jiǎn)介142
5.1.2　JPEG文件簡(jiǎn)介145
5.2　機(jī)器視覺常用函數(shù)庫146
5.2.1　英特爾高性能多媒體函數(shù)庫(IntelIPP)147
5.2.2　OpenCV函數(shù)庫154
5.2.3　Matlab圖像處理工具157
5.3　算法案例161
5.3.1　測(cè)量與檢測(cè)161
5.3.2　頻域?yàn)V波172
5.3.3　目標(biāo)分割174
5.3.4　模式識(shí)別175
5.3.5　畸變校正176
習(xí)題179

第6章 機(jī)器視覺工程應(yīng)用
6.1　快速實(shí)時(shí)視覺檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)180
6.1.1　重要概念180
6.1.2　應(yīng)用項(xiàng)目組織181
6.1.3　基本設(shè)計(jì)參數(shù)183
6.1.4　光照技術(shù)的設(shè)計(jì)189
6.1.5　設(shè)計(jì)圖像處理算法的步驟190
6.1.6　可行性分析191
6.2　在包裝印刷中的應(yīng)用及案例分析192
6.2.1　自動(dòng)印刷品質(zhì)量檢測(cè)概述192
6.2.2　系統(tǒng)描述194
6.2.3　算法描述197
6.2.4　檢測(cè)結(jié)果199
6.2.5　在醫(yī)藥包裝行業(yè)的應(yīng)用201
6.3　在表面質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域中的應(yīng)用及案例分析204
6.3.1　玻璃表面質(zhì)量的檢測(cè)205
6.3.2　鋼板表面質(zhì)量的檢測(cè)211
6.4　在尺寸測(cè)量領(lǐng)域中的應(yīng)用及案例分析215
6.4.1　長度測(cè)量215
6.4.2　面積測(cè)量216
6.4.3　圓測(cè)量217
6.4.4　線弧測(cè)量218
6.4.5　角度測(cè)量219
6.5　在字符識(shí)別中的應(yīng)用及案例分析219
6.5.1　OCR技術(shù)原理219
6.5.2　票據(jù)字符識(shí)別系統(tǒng)221
習(xí)題225

參考文獻(xiàn)226