本书采用理论与实践相结合的方式，全面系统地介绍了工业视觉系统的基本原理、关键技术及其在工业生产中的广泛应用。全书共分为7个模块。模块1介绍了工业视觉技术的基本概念、发展历程及工业视觉系统在现代制造业中的广泛应用；模块2讲解了工业视觉系统的基本组成部分，包括光源、镜头、工业相机和工业视觉软件等软硬件设备的功能与选型；模块3、4重点阐述了工业视觉硬件系统，深入探讨了光源的选择与配置、工业镜头的原理与选型、相机成像原理及其主要特性参数等；模块5以海康机器人股份有限公司自主研发的VisionMaster算法平台为例，系统介绍了常用的视觉处理算法工具及其应用场景；模块6、7通过丰富的实际工程案例，详细讲解了工业视觉系统的开发与实现过程，包括基于视觉的尺寸测量、特征检测、图像识别和定位与标定等，为读者展现了从理论到应用的完整解决方案。 本书既可作为高等职业教育工业机器人技术、智能制造装备技术、机电一体化技术、智能控制技术、电子信息工程技术等相关专业的“工业视觉技术”课程教材，也可为智能制造领域的科研工作者和工程技术人员提供参考。 为方便教学，本书配有电子课件、习题答案、模拟试卷及答案等，凡选用本书作为授课教材的教师，均可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费下载。咨询电话：010-88379375。

职业院校教师

目　　录
前言
理　论　篇
模块1　工业视觉技术 2
【学习目标】 2
【行业新知】 2
1.1　工业视觉技术概念 3
1.2　工业视觉技术发展历程 4
1.3　工业视觉技术应用 5
习题 7
模块2　工业视觉系统 8
【学习目标】 8
【行业新知】 8
2.1　工业视觉系统工作原理 8
2.2　工业视觉硬件系统 10
2.2.1　光源 10
2.2.2　镜头 13
2.2.3　工业相机 15
2.2.4　工业视觉控制器 17
2.3　工业视觉硬件系统发展的机遇与挑战 17
2.4　工业视觉软件 18
2.4.1　工业视觉软件功能 18
2.4.2　常见工业视觉软件 19
2.4.3　工业视觉软件的发展现状与趋势 20
习题 20
模块3　工业视觉光源方案设计 21
【学习目标】 21
【行业新知】 21
3.1　光学特性及参数 21
3.1.1　光的反射 22
3.1.2　光的折射 22
3.1.3　光的偏振 22
3.1.4　光的颜色 23
3.1.5　光强 24
3.2　光源照射角度和布置 24
3.2.1　正面照射 25
3.2.2　侧面照射 25
3.2.3　背光照射 26
3.3　光源控制器 26
3.3.1　光源控制器的主要功能 26
3.3.2　光源控制器构成 27
3.3.3　光源控制方式 28
3.4　工业视觉光源设计 28
习题 29
模块4　工业视觉成像系统选型 31
【学习目标】 31
【行业新知】 31
4.1　工业镜头及其参数 31
4.1.1 工业镜头 31
4.1.2 工业镜头类型 34
4.1.3 工业镜头参数 35
4.2　工业相机成像 38
4.2.1 相机成像原理 38
4.2.2 工业相机参数 40
4.3　工业视觉成像系统搭建 41
4.4　【项目实战】工业包装产线脏污检测硬件选型 41
习题 43
模块5　工业视觉软件算法入门 45
【学习目标】 45
【行业新知】 45
5.1　VisionMaster 算法入门 45
5.1.1 数字图像 45
5.1.2 VisionMaster 算法平台 46
5.1.3 VisionMaster 主界面 47
5.2　图像处理工具集 49
5.2.1 图像二值化 49
5.2.2 图像滤波 49
5.2.3 图像增强 51
5.2.4 形态学处理 52
5.2.5 图像运算 54
5.3　VisionMaster 系统数据通信 55
5.3.1 通信接口 55
5.3.2 通信协议 56
5.3.3 数据传输 58
5.4　脚本功能 62
5.4.1　脚本模块 62
5.4.2　工业视觉脚本开发 63
习题 64
实　战　篇
模块6　工业视觉测量与检测 66
【学习目标】 66
【行业新知】 66
6.1　尺寸测量 66
6.1.1　卡尺工具 67
6.1.2　点线圆查找 68
6.1.3　点圆测量 71
6.1.4　线线测量 71
6.1.5　圆圆测量 72
6.2　特征检测 72
6.2.1　线边缘缺陷检测 72
6.2.2　圆弧缺陷检测 73
6.3　【项目实战】晶体管引脚尺寸测量 74
6.3.1　项目需求分析 74
6.3.2　硬件方案设计 75
6.3.3　视觉流程设计 75
6.4　【项目实战】光伏电池片制造缺陷质检 79
6.4.1　项目需求分析 79
6.4.2　硬件方案设计 79
6.4.3　视觉流程设计 79
6.5　【项目实战】齿轮测量 82
6.5.1　项目需求分析 83
6.5.2　视觉流程设计 83
习题 88
模块7　图像识别与定位 89
【学习目标】 89
【行业新知】 89
7.1　图像识别 89
7.1.1　条码识别 89
7.1.2　二维码识别 90
7.1.3　字符识别 91
7.2　图像定位与标定 92
7.2.1　模板匹配 92
7.2.2　位置修正 94
7.2.3　图像标定 95
7.3　【项目实战】物料颜色分选 97
7.3.1　项目需求分析 97
7.3.2　硬件方案设计 97
7.3.3　视觉方案设计 99
7.4　【项目实战】电容器OCR 103
7.4.1　项目需求分析 103
7.4.2　硬件方案设计 104
7.4.3　视觉方案设计 105
7.5　【项目实战】PCB 综合检测 108
7.5.1　项目需求分析 108
7.5.2　视觉方案设计 108
习题 119
参考文献 120