机器视觉系统选型教材
机器视觉系统选型指南(优选.)
– 紧凑，无风扇，固态存储器
• 处理性能
– 实时操作系统 – 自带FPGA自定义信号连接 适合应用举例： 产线多通道低成本应用
扩展性 处理能力
I/O数 5 4 3 2 1 0
易维护性 尺寸
图像尺寸 采集性能
系统性能
功耗
温度范围
CVS
环境与尺寸
智能相机
• 一体化设备
扩展性 处理能力
I/O数 5 4 3 2 1 0
人脸识别
一个典型的机器视觉系统
+
+
+
照明和光源
摄像头
图像采集卡 或视觉系统
应用软件
NI Machine Vision for Any Application
视觉系统选型指南
• 系统性能
– 自带I/O数 – I/O扩展性 – 数据处理能力 – 图像尺寸 – 采集/传输速率
• 环境尺寸要求
– 易维护性 – 设备尺寸 – 功耗 – 温度范围
• 更高的相机采集和传输要求
– 高达2K~12K像素线扫描应用，大于16M像素的面扫描应用 – 日益提高的像素深度要求——10, 12, 14 bit，或彩色应用 – 日益增高的总线带宽——850 Mbytes/s on Camera Link
• 完全并行的图像处理算法要求 • 处理器与I/O的紧密集成，缩短延迟
触摸屏
第三方设备，如PLC
CompactRIO
智能相机
运动控制系统
小结
• NI视觉硬件满足各种不同环境和性能的要求 • 可重用的软件助您快速升级系统
/vision
更多资源
/vision
• 优化开发性能
– 更好的集成VBAI 2010
2024 机器视觉与机器学习教材
2024 机器视觉与机器学习教材2024年，随着科技的不断进步与人工智能的快速发展，机器视觉与机器学习成为了炙手可热的研究领域。
这两个领域分别探索了如何使机器能够理解和处理图像以及从数据中学习规律。
为了满足不断增长的学习需求和教育需求，许多高校和教育机构纷纷推出了相关的教材和课程。
机器视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于研究和开发使计算机系统能够理解和解释图像或视频的技术。
机器视觉的应用十分广泛，包括图像分类、目标检测、人脸识别、无人驾驶等。
随着深度学习的兴起，机器视觉的性能得到了极大的提升。
从学术界到工业界，人们对机器视觉的研究和应用越来越感兴趣。
与机器视觉相辅相成的是机器学习，它是一种通过计算机系统从数据中学习规律和模式的方法。
机器学习可以帮助我们构建能够完成复杂任务的模型，例如预测、分类、聚类等。
近年来，深度学习在机器学习领域的应用取得了巨大的成功，其基于神经网络的模型在各种任务上取得了令人瞩目的表现。
机器视觉与机器学习的结合为许多领域带来了巨大的变革和发展机遇。
例如，在医疗领域，结合机器视觉和机器学习的技术可以帮助医生更准确地诊断疾病；在交通运输领域，无人驾驶技术的发展依赖于机器视觉和机器学习的支持；在工业生产领域，机器视觉和机器学习可以帮助实现智能化的生产流程，提高生产效率和质量。
为了能够更好地理解和应用机器视觉与机器学习的技术，学生们需要系统的学习相关的教材。
这些教材应该涵盖从基础概念到高级应用的内容，包括图像处理、特征提取、模式识别、机器学习算法等。
同时，教材还应该提供大量的实例和实践项目，以帮助学生巩固所学知识并培养解决实际问题的能力。
总之，机器视觉与机器学习作为人工智能领域的热门研究方向，将在未来继续发展壮大。
为了满足不断增长的学习需求，在2024年，我们期待出现更多优质的教材和课程，为学生和研究人员提供更好的学习和研究资源。
这将有助于推动机器视觉与机器学习的发展，促进人工智能技术在各个领域的应用。
机器视觉教学大纲
《机器视觉》教学大纲课程编码：08241059课程名称：机器视觉英文名称：MACHINE VISION开课学期：7学时/学分：36/2 （其中实验学时：4 ）课程类型：专业方向选修课开课专业：机械工程及自动化选用教材：贾云得编著《机器视觉》科学出版社 2002年主要参考书：1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K. S. Fu，McGraw-HillPublishing Company, 19872.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年执笔人：孔德文本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
一、课程性质、目的与任务机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。
机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。
而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。
本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。
通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。
二、教学基本要求本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。
使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。
机器视觉本科教材
机器视觉本科教材在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一门跨学科的领域，正逐渐展现出其在工业生产、医疗诊断、自动驾驶等众多领域的重要作用。
对于本科阶段的学习来说，一本优质的机器视觉教材显得尤为关键。
机器视觉，简单来说，就是让机器能够像人一样“看”和理解世界。
它涉及到计算机科学、数学、物理学、工程学等多个学科的知识融合。
这本教材首先会为学生建立起一个全面而扎实的基础框架。
在基础知识部分，教材会详细介绍图像的形成原理。
学生们需要了解光是如何传播和反射的，以及相机是如何捕捉这些光线并将其转化为数字图像的。
这不仅涉及到物理学中的光学知识，还需要掌握相机的工作原理和参数设置。
比如，分辨率、帧率、曝光时间等参数对图像质量的影响。
接着是图像处理的基本技术。
这包括图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测等操作。
以边缘检测为例，教材会深入讲解不同的边缘检测算法，如 Sobel 算子、Canny 算子等，让学生明白它们的原理和适用场景。
通过实际的案例和图像示例，帮助学生直观地理解这些技术的效果和应用。
在特征提取与描述的章节中，教材会介绍各种常用的特征，如点特征、线特征、区域特征等。
学生需要掌握如何从图像中准确地提取这些特征，并使用合适的方法进行描述。
例如，SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF（加速稳健特征）等特征描述子的原理和计算方法。
机器视觉中的目标检测与识别是一个重要的应用方向。
教材会引导学生学习常见的目标检测算法，如基于模板匹配的方法、基于深度学习的方法等。
对于目标识别，会涉及到模式分类的知识，包括支持向量机、决策树等经典分类算法，以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
教材还会关注机器视觉系统的设计与实现。
学生将学习如何根据具体的应用需求，选择合适的硬件设备（相机、镜头、光源等），并设计合理的软件架构来实现整个视觉系统。
同时，会介绍如何进行系统的性能评估和优化，以确保其能够满足实际应用的要求。
在实际应用方面，教材会列举丰富的案例，涵盖工业检测（如零件缺陷检测、产品包装检测）、医疗影像分析（如肿瘤识别、细胞计数）、智能交通（车牌识别、行人检测）等领域。
opencv专科教材
opencv专科教材
在专科阶段学习OpenCV，可以选择以下教材：
1. 《OpenCV2计算机视觉编程手册》，这本书侧重实践，对一些图像原理也进行了很好的阐述，是使用OpenCV的必备书籍。
2. 《数字图像处理》，这本书深入浅出地介绍了数字图像处理的基本概念和原理，是学习数字图像处理的经典教材。
3. 《机器视觉》，这本书涵盖了机器视觉的基本概念、原理和应用，可以帮助你全面了解机器视觉领域。
4. 《OpenCV3编程入门-毛星云》，作为入门书籍，本书内容简洁明了，非常适合初学者。
但请注意，这仅是一本入门书籍，因此请务必参考其他资料以加深理解。
希望以上推荐可以满足你在学习OpenCV上的需求。
此外，也可根据个人的学习习惯和学习进度来挑选适合的教材，祝你学习顺利！。
机器视觉 海康 教材
机器视觉海康教材
关于机器视觉的教材，以下是一些关于海康机器视觉的参考教材：
1. 《机器视觉原理与算法》（严超、朱连英等著）
该教材系统介绍了机器视觉的基本原理、图像处理与分析技术、目标检测与识别等内容，并结合海康机器视觉产品进行案例分析和实践操作。
2. 《计算机视觉：算法与应用》（Richard Szeliski著）
这是一本经典的机器视觉教材，涵盖了图像处理、特征提取、图像匹配等诸多关键技术，并提供了丰富的实例和案例进行实践。
3. 《机器视觉：最佳实践》（David Forsyth, Jean Ponce著）
这本教材提供了关于机器视觉的最佳实践和实践经验，介绍
了视觉任务的基本概念、模型建立和算法实现的方法。
除了以上教材，还可以通过浏览海康官方网站的技术文档和用户手册，了解海康机器视觉产品的详细功能和使用方法。
另外，关注机器视觉的学术圈和行业会议，阅读相关论文和研究报告也是学习机器视觉的重要途径。
《机器视觉》课程教学大纲(本科)
《机器视觉》课程教学大纲课程编号：04233课程名称：机器视觉英文名称：Robot Vision课程类型：学科基础课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务机器视觉是智能科学与技术专业的学生学习和掌握图像检测、图像处理等机器视觉相关理论和方法的专业选修课，是学生理解机器视觉现有方法和技术需要选学的课程，能够为学生以后从事计算机视觉相关领域的研究做准备。
本课程在教学内容方面着重讲述早期视觉的内容，是学生建立起对成像过程的基本理解, 探讨对成像过程进行求逆的方法，同时也介绍一些用于解决机器视觉问题的具体方法，注重培养学生建立一种针对不同机器视觉问题的整体解决方法，培养学生解决一些更加复杂的实际问题的能力；在培养实践能力方面，通过图像检测和图像处理等实验对的基本训练，学生进行机器视觉的基本训练。
通过课程学习，使学生掌握机器视觉基本理论，了解图像检测和处理的常用方法，具有初步的图像检测、处理的能力，为进一步学习和应用打下必要的基础。
（支撑毕业要求 1.3, 2.2, 4.1, 10.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：智能机器人、智能传感技术、机器学习（该课程提供图像获取及应用的相关知识和场景）；后续课程：智能感知综合实践三、课程教学目标1.学习机器视觉的基本概念和基本理论知识，掌握成像、图像检测、区域分割、边缘检测等基本知识，理解机器视觉的运行基本原理，具有初步的静态图像处理的能力；（支撑毕业要求1.3）2.能够基于机器视觉的基本原理，对物体成像和图像的检测、分割等问题进行研究，包括机器视觉的软件设计与实现，通过实验进一步验证所给出的结论，并能够撰写研究/实验报告；（支撑毕业要求2.2, 4.1）3.了解机器视觉领域的最新进展与发展动态，培养初步的跟踪学科发展前沿的意识。
（支撑毕业要求10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.查阅文献资料：（课外2-4学时）通过搜索网络和查阅文献资料，了解机器视觉的研究现状、研究热点和发展趋势2.作业：（课外12学时）做所学知识进行复习，完成相关的作业。
机器视觉系统概述教材
汽车制造 制陶业 化学业 电子部件及设备 食品业 玻璃业 生命科学 医学 钢铁 矿业
• • • • • • • • • • • • •
光学行业 纸制品 药物 照相学和遥感 印刷 铁路运输 监控 航空宇航 造船 无线通信 交通 木材 等等
机器视觉系统构成——模拟相机
光源 镜头 摄像机 图像采集卡
机器视觉软件
感光范 400nm-750nm范围的可见 围 光
从紫外到红外的较宽光谱范围， 另外有X光等特殊摄像机
环境要 对环境温度、湿度的适应性 对环境适应性强，另外可加防护 求 差，另外有许多场合对 装置 人有损害
机器视觉系统作用
100%质量保证
100%检测
改进生产流程
提高产量
机器视觉技术 功能
精确测量
缩短产品 进入市场时间 及时过程监控
集成化生产
机器视觉应用领域
• • • • • • • 高速检测 精确机器人导航 定位及配准 装配检测 表面检测 纹理分析 遥感 • • • • • • 医学图像分析 一维码读取 OCR&OCV 匹配 印刷检测 Blob分析
• PCB检测
• 测量
机器视觉应用领域
• 半导体
• • • • • • • • • •
Output (Amplifier)
Serial readout register
CCD Sensor—Frame Transfer Sensor
解决了Full Frame Array Sensor发生 Smear现象的问题 从感光部分转移到屏蔽存储区域的时 间约为500us
优点：在曝光时间较长的情况下， Smear现象比Full Frame Array Sensor 小很多 缺点：由于需要两个Sensor，因此成 本非常高
机器视觉入门经典书籍推荐
机器视觉入门经典书籍推荐
本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉入门经典书籍进行了详尽的阐述。
机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。
系统可再分为
一、采集和分析分开的系统。
主端电脑（Host Computer）
影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器
影像摄影机
定焦镜头镜头
显微镜头
照明设备
Halogen光源LED光源
高周波萤光灯源
闪光灯源
其他特殊光源
影像显示器
LCD。
机器视觉vbai教材
机器视觉vbai教材
机器视觉VBAI教材是一种介绍机器视觉和VBAI技术的教材，主要内容包括机器视觉的基本原理、技术、应用和VBAI技术等。
机器视觉VBAI教材通常包括以下内容：
1. 机器视觉概述：介绍机器视觉的基本概念、发展历程和应用领域，以及机器视觉系统的主要组成部分。
2. 图像处理基础：介绍数字图像处理的基本概念、原理和方法，包括图像的表示、变换、增强、分割和特征提取等。
3. 图像识别和分类：介绍图像识别的基本原理和方法，包括模板匹配、特征匹配和分类器设计等。
4. VBAI技术：介绍VBAI的基本概念、原理和应用，包括VBAI算法、模型和评估方法等。
5. 实际应用案例：介绍机器视觉和VBAI技术在不同领域的应用案例，包括工业检测、智能交通、医疗诊断和智能安防等。
此外，机器视觉VBAI教材还会包括实验和练习等内容，以帮助读者更好地掌握所学知识。
如果你需要了解更多关于机器视觉VBAI教材的信息，建议查阅相关资料或咨询专业人士。
机器视觉本科教材
机器视觉本科教材在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一门跨学科的领域，正逐渐成为推动工业自动化、智能制造、医疗诊断、安防监控等众多行业进步的关键技术。
对于本科阶段的学生来说，掌握机器视觉的基本原理、方法和应用，不仅能够为他们未来的职业发展打下坚实的基础，还能培养他们解决实际问题的能力和创新思维。
一、机器视觉的基本概念机器视觉，简单来说，就是让机器具备像人一样的视觉能力，能够从图像或视频中获取信息，并进行分析和理解。
它涉及到光学、电子学、计算机科学、数学、统计学等多个学科的知识。
机器视觉系统通常由图像采集设备（如相机、摄像头）、图像处理软件、图像分析算法和决策执行机构组成。
图像采集设备负责获取物体的图像，图像处理软件对图像进行预处理（如去噪、增强），图像分析算法则从处理后的图像中提取有用的特征和信息，最后决策执行机构根据分析结果做出相应的动作。
二、机器视觉的关键技术1、图像采集与预处理图像采集是机器视觉的第一步，采集到的图像质量直接影响后续的处理和分析结果。
在采集过程中，需要考虑相机的分辨率、帧率、曝光时间、镜头焦距等参数的设置。
预处理的目的是改善图像质量，去除噪声、增强对比度等，常用的方法包括中值滤波、高斯滤波、直方图均衡化等。
2、特征提取与选择特征提取是从图像中提取出能够描述物体或场景的关键信息，如边缘、角点、纹理、形状等。
特征选择则是从众多提取出的特征中选择最具代表性和区分性的特征，以减少计算量和提高识别准确率。
3、图像分割图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。
常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
4、目标检测与识别目标检测是在图像中确定感兴趣的目标的位置和大小，目标识别则是确定目标的类别。
这是机器视觉的核心任务之一，常用的方法有基于模板匹配、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
5、三维视觉三维视觉是获取物体的三维信息，包括形状、尺寸、位置等。
它可以通过双目视觉、结构光、激光扫描等技术实现。
机器视觉教材-硬件篇
2.1.1.3光源
机器视觉系统中最关键的一个方面就是选择正确的照明 ，机器视觉光源直接影响到图像的质量，进而影响到系统的 性能。所以我们经常说光源起到的作用就是获得对比鲜明 的图像。
2.1.1.3.1光源的作用
不同的光源将直接影响图像的质量和效果:
10%? 30%?
50%?
70%?
……
不同的应用场合，光源的重要性体现（比重）:
2.1.1.1.5（2）相机选取方法
分辨率的选择。首先考虑待观察或待测量物体的 精度，根据精度选择分辨率。相机像素精度=单方向 视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨 率=单方向视野范围大小/理论精度。若单视野为5mm， 理论精度为0.02mm，则单方向分辨率=5/0.02=250。 然而为增加系统稳定性，不会只用一个像素单位对应 一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。 这样该相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像 素已经足够。
2.1.1.3.1(3)光源类型
条形光源
条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需 求搭配，自由组合；照射角度与安装随意可调。应用领域:金属 表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测等。
机器视觉主要产品选型
第一章机器视觉简介 (2)第一节机器视觉概述 (2)1.1机器视觉的概念 (2)1.2 机器视觉系统的组成 (3)1.3机器视觉系统的原理 (4)第二节机器视觉研究的主要问题 (4)第三节机器视觉的优点 (5)第四节机器视觉存在的主要问题 (6)第五节机器视觉的应用领域 (7)第六节机器视觉的研究进展 (9)6.2机器视觉在中国的发展现状 (9)6.3机器视觉在中国的发展阶段 (10)机器视觉在中国短暂的发展历史 (10)6.4 机器视觉的未来发展趋势 (12)第二章光源 (14)第一节机器视觉光源的选择标准 (14)第二节机器视觉系统照明设计的几项原则 (16)第三节光源的分类 (17)第四节典型的光源供应商 (17)第三章机器视觉中的镜头 (19)第一节机器视觉中镜头的概述 (19)1.1镜头的作用 (19)1.2镜头的光学性能指标 (20)1.3镜头的性能和特性 (20)第二节镜头的选取 (21)2.1评价镜头质量的好坏 (21)2.2 镜头各参数间的相互影响 (22)2.3 选取镜头 (23)第三节典型的镜头供应商 (23)第四章CCD相机 (25)第一节CCD概述 (25)1.1关于CCD (25)1.2 CCD的类型 (26)第二节CCD 相机的功能 (26)第三节CCD相机的选择 (26)第四节典型的供应商 (28)第五章视频采集卡 (31)第一节视频采集卡简介 (31)第二节视频采集卡的功能 (33)第三节视频采集卡的选择 (33)第四节典型的视频采集卡的供应商 (35)第六章图象处理 (37)第一章机器视觉简介第一节机器视觉概述1.1机器视觉的概念在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。
通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
机器视觉硬件选型基础
目录1 机器视觉基础知识1.1 机器视觉概述1.2 相机（camera）1.3 镜头（lens）1.4 图像采集卡（frame grabber）1.5 光源（illumination）1.6 视觉开发软件(vision SDK)1.7 智能相机（smart camera）2典型案例3.1 定位&引导（Locate & Guide ）3.2几何尺寸测量（Gauging）3.3 缺陷检测（Flaw Inspection）3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR）1.1机器视觉的概念机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。
作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。
检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。
比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。
学习机器视觉推荐书目
机器视觉教程[信息来自网络，三思，仅供参考，欢迎修订]学习OpenCV是一个搜索+上机编程的过程，下面的笔试面试内容不具代表性，仅针对机器视觉研发类岗位，不同岗位有不同侧重点吧，仅供参考。
面试题大多有一题（问）是：你做过什么实际的项目？在里面的角色是什么？C语言教材：笔试面试[ 指针、指针传递与引用、]《C++程序设计- 谭浩强》=《C程序设计语言第2版•新版》；入门后看《C 和指针》；提高看：《C专家编程》，《C语言陷阱和缺陷》（按优先次序排列）搜索pdf文件：“让你不再害怕指针”数据结构和算法教材【一般基于C语言学习】：笔试面试[ 各排序算法的优缺点、时间和空间复杂度；一定要掌握基本的冒泡排序、二分查找算法；单链表]《零基础学算法第2版》<《大话数据结构》<《算法精解：C语言描述》辅助性阅读教材：《编程珠玑》基础好了再看《算法导论中文版》【“网易公开课”有视频下载】《常用算法程序集（C++语言描述）第四版》搜索“数据结构演示/动画”；“排序/查找演示/动画”C++教材：笔试面试[ 根据题目要求构造类；面向对象思想；多线程、进程与线程；多态；虚函数编译过程]入门：《Thinking in C++》=《C++ Primer Plus（第6版）中文版》入门后：《C++ Primer》；《C++编程规范》；《C++编程思想》≈《Effective C++》VC++教材：笔试面试[多线程编程；实现简单的学成成绩管理系统]《VC++深入详解（有视频下载）》≈《MFC深入浅出》一定要C++入门了再学MFC（MFC是windows开发应用程序的C/C++类库，主要用于软件界面和驱动开发。
感兴趣的可以搜索下QT做个比较选择学习）看书基本顺序就是先看《windows程序设计》，不看也可以，然后学习C++编程, 如果要做界面设计就接着学习《VC++深入详解（有视频下载）》或《MFC深入浅出》，如果不学习界面设计就学习数据结构、相关算法等。
工业视觉系统运维员的课程书籍
工业视觉系统运维员的课程书籍
工业视觉系统运维员的课程书籍有很多，以下是几本比较常见的：
1. 《机器视觉算法与应用》：这本书涵盖了机器视觉的基本概念、算法和应用，包括图像处理、特征提取、图像识别等内容。
2. 《数字图像处理》：这本书介绍了数字图像处理的基本原理和方法，包括图像增强、图像恢复、图像分割等内容。
3. 《工业自动化系统集成与调试》：这本书介绍了工业自动化系统的基本原理和实现方法，包括传感器、执行器、控制器等集成与调试。
4. 《机器学习与人工智能》：这本书介绍了机器学习和人工智能的基本概念和方法，包括分类、聚类、回归等内容。
5. 《计算机视觉应用与实践》：这本书介绍了计算机视觉的基本原理和应用，包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测等内容。
此外，还有一些专门针对工业视觉系统的书籍，例如《工业视觉系统设计与应用》、《工业自动化与机器视觉应用实践》等。
这些书籍可以帮助工业视觉系统运维员深入了解工业视觉系统的原理、应用和实现方法，提高运维水平和工作效率。
建议根据自身需要和实际情况选择适合自己的书籍进行学习。
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q 镜头接口 m C-MOUNT 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 公称直径：1“ 螺距：32牙 m CS－Mount是C－Mount的一个变种，区别仅仅在于镜头定位面到图像 传感器光敏面的距离的不同，C－Mount 是17.5mm，CS－Mount是 12.5mm。 m C/CS能够匹配的最大的图象传感器的尺寸不超过1“。
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局
q 机器视觉产业链（直接利益者）
厂家
代理商
系统集成商
OEM客户
路漫漫其悠远
最终用户
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
十一、用户期望获得价值
q 更有行业针对性的解决方案 q 更加行业专业化的经验积累 q 更好的性价比 q 更广泛的产品配置方案 q 更紧密的合作伙伴关系 q 更有效地提高客户自身产品的竞争力
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 测量 检测 定位 识别
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、分类 测量（如长度测量）
第一节 机器视觉概述
路漫漫其悠远
第二节 国内外发展现状
九、中国市场的竞争者及其产业链分析
国际供应商 高端视觉供应商 中低端视觉供应商 光学元件供应商 照明以及附件供应商 国际供应商的市场策略 本地化举措
本土供应商 板卡、智能相机开发 软件开发 系统开发 应用集成 代理分销 生存战略
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
q 最大/最小工作距离（Work Distance） 从物镜到被检测物体的距离的范围，小于最小工作距离大于最大工作距离系统均 不能正确成像.
q 景深（Depth Of Field） 在某个调焦位置上，景深内的物体都可以清晰成像。景深可以用45度倾角的目 标进行标定。一般情况下，只要清晰度能满足要求就可以了。
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
二、机器视觉的概念和相关技术的关系
q 机器视觉的通俗定义 q 权威机构怎么说？ q 机器视觉的本质、特征
本质 特征 q 机器视觉关联技术 图像处理 模式识别和辨识 其他
q 机器视觉适用的生产环节分类 原料、加工 组装、测试、包装 使用、监控
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
塑料/薄膜 食品 & 饮品 汽车 日用品 光纤产品
半导体 纸张 冶金 航空 航天
通用生产 电子 医学设备 纺织 药品
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 测量（如角度测量）
第一节 机器视觉概述
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 m 测量（如圆弧及半径测量）
第一节 机器视觉概述
q 中国机器视觉产业链的缺失
厂家
路漫漫其悠远
系统集成商 最终用户
OEM客户 机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
七、机器视觉的主要技术趋势和市场趋势
q 机器视觉的技术趋势 高速化、高分辨率、彩色 低功耗、智能化、模块化、傻瓜化 先进数字网络 特殊应用
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 识别（如读码）
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 识别（如OCR/OCV）
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
传统机器视觉系统基本构成
CCD相机
镜头
相机控制信号及电 源
模拟图像信号
电脑系统 图像采集卡
灯源
灯源控制信号
数字图像信号
PCI地址总线
待测目标
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
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2020/11/18
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主要内容
q 机器视觉概要 q 机器视觉硬件基础知识介绍 q 镜头选型指南 q CCD选型指南 q 光源选型指南
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
第一节 机器视觉综述
机器视觉（Machine Vision）的引入 机器视觉的概念和相关技术的关系 机器视觉的主要应用（行业、技术分类） 机器视觉在国际上的发展（美日欧） 机器视觉的技术范围
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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识 第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（3）
q 畸变 几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图象范围内不同位置上的放大率存 在的差异。几何畸变主要包括径向畸变和切向畸变。如枕形或桶形失真。
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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识 第一节 工业镜头
q 焦距 焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm, 25mm
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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识 第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（6）
q 分辨率 测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常常用每毫米线对来表示，也就是根 据这个镜头能够分辨一毫米内多少对直线。选择镜头的时候必须注意厂商给 出的分辨率的定义方式。
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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识 第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（5）
q 成像面 可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面
q 光圈（F值）/相对孔径 光圈是一个用来控制镜头通光量装置，它通常是在镜头内，表达光圈大小。 用F值来表示，如f1.4，f2，f2.8 etc. 相对孔径是镜头入瞳直径与焦距的比值， 与光圈的F值是倒数关系。
一、镜头基本概念(1)
FOV
工作距离（WD） 视 野 （
） 景深（DOV）
成象面 后焦面距离
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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识 第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（2）
q 视野 (FOV) 图象采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的范围，也可以 使设备所输出的数字图象所能覆盖的最大范围.
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 定位
第一节 机器视觉概述
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 定位
第一节 机器视觉概述
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q 机器视觉的市场趋势 价格下降、使用方便，向中低端应用扩展 性能提高、可靠性提高，解决复杂高端问题 行业应用增加 分工细化，利润在产业链中的重新分配 与相关技术结合更加紧密
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
八、机器视觉在中国的发展概述
q 相关技术：运动控制、机器人、通讯
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
q 机器视觉的主要技术趋势和市场趋势 q 机器视觉在中国的发展概述 q 中国市场的竞争者及其产业链分析 q 本土供应商的现状以及生存策略 q 本土供应商面临的机会和威胁 q 用户获得的价值
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
四、机器视觉的国际发展现状（美日欧）
q 机器视觉在国际上的发展阶段，总的规模 q 各国的主要市场、规模和发展趋势 q 各国主要的供应商 q 相关组织和机构 q 国际机器视觉公司的中国策略和做法
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第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
五、机器视觉的技术范围
q 技术层次 底层基础元件和材料 图像和视觉核心算法 视觉硬件和系统（含照明） 软件开发环境
q 系统流程 取像 =》 分析 =》 结果输出
q 部件与系统软、硬件 照明、光学元件、镜头、相机、图像采集卡 工具软件 智能相机
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
十、本土供应商面临的机会和威胁
q 主要机会：市场快速发展 市场快速发展，且层次丰富 技术逐渐成熟到可接受水平 价格优势明显 服务优势