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现代工程导论
机械工程材料(双语版)
金属材料实验教程
机械工程材料 辅导·习题·实验(第六版)
2023年1月，工信部联合17部门印发“机器人+”应用行动实施方案，推动机器人融入向各行业纵深发展，智能化、数字化建设是主旋律。而高等教育是培养人才和创新的重要载体，本团队一直在探索将典型的机器人与机器视觉真实应用场景通过数字化教材呈现。这次，以HALCON工业视觉设计平台为载体，以机器人视觉定位、引导、检测和Blob分析等为应用对象，培养机器人机器视觉的综合应用型人才。同时，通过循序渐进的项目式案例设计，使学生清晰了解机器人视觉系统组成、工艺流程和调试方法等内容。从“硬件—软件—案例-联调”的案例实施，使学习者准确了解HALCON软件，以适应现代化装备制造业生产和教育发展，满足实际应用的需求。目前，市面上较少将机器人视觉系统应用设计和HALCON/Vision Studio等平台相结合的培训或产品手册，缺乏系统学习和相关理论的指导，本教材的上市是对机器人视觉技术技能培训教材的有力补充。
本书是融入了较多的机器人与智能制造行业案例，从企业的生产实际触发，经过广泛的调研，选取目前最典型机器人视觉案例项目，以机器人视觉为载体，通过项目式教学方法，将相关的原理和实践有机结合，使学生在实际操作中学会相应知识和操作技能。
全书共11个章节，第1-2章介绍机器视觉软硬件组成，第3章介绍图像采集的方法和调试，第4-5章介绍图像预处理和图像分割，第6-9章介绍几个重要的应用，第10章介绍与外围设备的通讯和调试，第11章延伸介绍了其他机器视觉的应用和案例介绍。每个案例的由浅入深，循序渐进，均来自工程实践场景。工作任务的完成给予工作过程，注重学生岗位能力、职业素养、团队协作等综合素质的培养。
编写本书的宗旨是：
（1）通俗易懂。尽量介绍必需的知识，让读者以最少的精力实现机器人视觉应用系统设计的方法。
（2）实战实用。本书以工程实践项目的运行需求来组织，通过实例循序渐进地教会读者使用HALCON设计平台，掌握机器人视觉应用系统的运用。
（3）逻辑清晰。讲解基础应用中用到的知识，通过可操作的任务实践来掌握各种软件应用技巧。文字阐述方面层次清楚、概念准确、通俗易懂、深入浅出。
（4）理实一体。侧重于基本原理和基本概念的阐述，并始终强调基本理论的实际应用。富于启发性，便于自学和创新设计。
（5）知行合一。 在学习中以实际案例讲解做法，参照做法实例学习如何运用。
第1章 机器人视觉概述…………………………………………………………………… 1
1.1 机器人的组成与技术参数 ………………………………………………………… 2
1.2 机器视觉概述 ……………………………………………………………………… 9
1.3 机器人视觉应用场景……………………………………………………………… 10
第2章 机器视觉软、硬件系统组成……………………………………………………… 14
2.1 常见的视觉软件介绍……………………………………………………………… 14
2.2 HALCON 介绍 …………………………………………………………………… 15
2.3 工业相机…………………………………………………………………………… 25
2.4 镜 头……………………………………………………………………………… 29
2.5 光 源……………………………………………………………………………… 32
2.6 图像采集卡………………………………………………………………………… 34
2.7 案例应用:一种机器人视觉分拣装置 …………………………………………… 34
第3章 图像采集 ………………………………………………………………………… 38
3.1 HALCON 图像的基本结构 ……………………………………………………… 38
3.2 图像在线采集……………………………………………………………………… 39
3.3 离线获取非实时图像……………………………………………………………… 41
3.4 案例应用:在线采集图像并进行简单的处理 …………………………………… 45
第4章 图像预处理 ……………………………………………………………………… 53
4.1 图像运算…………………………………………………………………………… 53
4.2 仿射变换…………………………………………………………………………… 60
4.3 图像平滑…………………………………………………………………………… 65
4.4 灰度变换…………………………………………………………………………… 68
4.5 连通域……………………………………………………………………………… 74
4.6 案例应用:图像的运算与仿射变换 ……………………………………………… 76
第5章 图像分割 ………………………………………………………………………… 77
5.1 阈值分割法………………………………………………………………………… 77
5.2 区域生长法………………………………………………………………………… 85
5.3 分水岭算法………………………………………………………………………… 90
5.4 案例应用:硬币图像分割 ………………………………………………………… 92
第6章 形态学与 Blob分析 ……………………………………………………………… 95
6.1 数学形态学预备知识……………………………………………………………… 95
6.2 二值图像的基本形态学运算……………………………………………………… 96
6.3 二值图像的形态学应用 ………………………………………………………… 104
6.4 案例应用:YUMI协作机器人视觉分拣系统设计 …………………………… 111
第7章 特征提取与 OCR 识别 ………………………………………………………… 117
7.1 特征提取概述 …………………………………………………………………… 117
7.2 基于区域的特征 ………………………………………………………………… 118
7.3 基于灰度值的特征 ……………………………………………………………… 121
7.4 OCR 识别 ………………………………………………………………………… 123
7.5 案例应用:基于机器视觉的垃圾分类技术……………………………………… 135
第8章 图像匹配………………………………………………………………………… 140
8.1 图像匹配概述 …………………………………………………………………… 140
8.2 图像匹配的分类 ………………………………………………………………… 140
8.3 模板匹配的应用 ………………………………………………………………… 148
8.4 案例应用:磁环绕线点胶系统设计……………………………………………… 158
第9章 图像测量………………………………………………………………………… 163
9.1 HALCON 自定义测量模型 …………………………………………………… 163
9.2 HALCON 一维测量 …………………………………………………………… 166
9.3 HALCON 二维测量 …………………………………………………………… 170
9.4 HALCON 测量助手 …………………………………………………………… 177
9.5 案例应用:风机叶轮尺寸测量…………………………………………………… 180
第10章 外围通信与应用界面开发 …………………………………………………… 186
10.1 工业机器人与机器视觉通信…………………………………………………… 186
10.2 机器视觉与西门子 PLC 通信 ………………………………………………… 192
10.3 VisualStudio应用界面开发 ………………………………………………… 199
10.4 案例应用:收发快递机器人视觉系统设计 …………………………………… 202
第11章 其他机器视觉软件与案例应用 ……………………………………………… 210
11.1 其他机器视觉软件……………………………………………………………… 210
11.2 机器视觉标定…………………………………………………………………… 216
11.3 机器视觉应用案例集锦………………………………………………………… 221
参考文献…………………………………………………………………………………… 226
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