機器視覺技術基礎（簡體書）

伴隨著科技的高速發展，自動化、智能化已經成為工程界的普遍趨勢。一般而言，機器視覺技術是圖像處理在工程界的應用，尤其是工業檢測領域，具有準確度高、穩定性好、可靠性強的要求，機器視覺技術在此領域被廣泛采用。市面上，機器視覺的書籍很豐富，為學習機器視覺技術提供了良好的幫助。筆者的目標是編寫一本理論知識簡潔精悍、結合實戰項目講解應用技能的教程，以更好地服務於廣大的理工科大學生和工程技術人員。
HALCON是當前工程界廣泛使用的機器視覺軟件，具有上手簡單、學習方便等眾多優點，基於市場對機器視覺工程師的普遍要求，本書采取HALCON作為視覺軟件進行編寫。
本書系統地講解了機器視覺基礎和視覺系統設計的關鍵知識和技術，首先講解機器視覺概述、圖像處理基礎；然後再以HALCON為軟件講解其基礎、圖像預處理、圖像分割、特征提取、形態學、模板匹配等知識和技能，並將具體的案例貫穿於各個核心知識點中；接下來結合工程界的廣泛應用，講解相機標定、3D視覺技術；最後，講解HALCON/C++混合編程，以達到開發實際應用項目的能力，並結合作者的實戰項目，挑選具有代表性的5個項目進行了比較詳細的講解，為學有餘力的讀者提供了參考。
本書還可作為機器人工程、機械電子工程、計算機科學、自動化、電子信息等專業的機器視覺課程教材，建議2個學分或3個學分。2個學分的學習建議修讀第1～8章。書中的視覺原理和算法部分，可根據生源情況，進行選取授課。另外，建議至少有一半學時安排在機房授課，以提高學習效果。作者的授課，將課程48學時全部安排在機房，並有部分計算機連接了工業相機等進行實時彩圖和視覺識別教學，此方式可供讀者參考。
本書由廣東技術師範大學肖蘇華教授主編，編寫過程中得到了肖蘇華視覺智能實驗室學生的大力協助，包括資料搜集、程序調試、案例優化、文字修訂等。他們是研究生王志勇，本科生吳建毅、何曉霜、賴南英。全書由肖蘇華統稿、定稿，在編寫過程中參閱了相關的書籍、論文和網絡資料，也引用了部分內容，對原作者表示衷心的感謝。尤其對我的學生表示衷心的感謝，感恩遇見優秀的你們，在實驗室見證你們的學習和成長也是我寶貴的記憶，也特別感謝廣東技術師範大學機電學院的領導和老師給予我的支持和幫助。
由於水平有限，書中難免存在不妥之處，敬請讀者批評指正。

肖蘇華
2020年12月12日

第1章 機器視覺概述 001
1.1　什麼是機器視覺 002
1.2　機器視覺系統硬件構成 003
1.3　硬件選型 004
1.4　機器視覺的應用及展望 013

第2章 數字圖像基礎 015
2.1　圖像和數字圖像 016
2.2　圖像的數字化 018
2.3　圖像像素間的關係 022
2.4　圖像灰度直方圖 025

第3章 初步認識HALCON 029
3.1　走進HALCON 030
3.2　HDevelop圖形組件 031
3.3　軟件圖像采集 036
3.4　數據結構 041

第4章 圖像預處理 051
4.1　感興趣區域（ROI） 052
4.2　圖像的變換與校正 053
4.3　圖像增強 057

第5章 圖像分割 083
5.1　閾值分割 084
5.2　邊緣檢測 088
5.3　區域分割 095
5.4　Hough變換 098
5.5　分水嶺算法 101

第6章 特征提取 103
6.1　圖像特征概述 104
6.2　區域形狀特征 104
6.3　基於灰度值的特征 110
6.4　基於圖像紋理的特征 116

第7章 圖像的形態學處理 121
7.1　數學形態學預備知識 122
7.2　二值圖像的基本形態學運算 123
7.3　灰度圖像的形態學運算 134
7.4　二值圖像的基本形態學算法 140

第8章 圖像模板匹配 147
8.1　圖像模板匹配概述 148
8.2　基於像素灰度值的模板匹配 148
8.3　基於特征的模板匹配 154
8.4　圖像金字塔 162
8.5　Matching助手 166

第9章 相機標定 171
9.1　標定的目的和意義 172
9.2　標定的參數 172
9.3　HALCON標定流程 173

第10章 3D視覺基礎 177
10.1　三維空間坐標 178
10.2　雙目立體視覺 179
10.3　激光三角測量 183

第11章 混合編程 191
11.1　混合編程的方式 192
11.2　HALCON與MFC混合編程 192
11.3　HALCON與QT混合編程 200

第12章 案例分析 209
12.1　車牌識別 210
12.2　卡號識別 212
12.3　缺陷檢測 214
12.4　幾何測量 218
12.5　齒輪3D平面度檢測 223

參考文獻 232