-
第一章检测技术基础
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。因此掌握传感器性能指标及应用，了解测量误差产生的原因及数据处理是非常必要的。本讲主要讲述传感器的基础知识、测量与误差的基础知识以及机器人中常用传感器。
-
●1.1传感器基础知识
自动检测技术离不开传感器，传感器是检测技术的基础环节。如果没有传感器对原始信息进行精确、可靠的捕获和转换，一切测量和控制都是不可能实现的。本讲从传感器的定义、组成、分类及应用四个方面讲述传感器的基础知识。
-
●1.2传感器的性能指标
在生产和科学实验中，要对各种各样的参数进行检测和控制，就要求传感器能够快速准确的响应被测量。这个要求是否达到取决于传感器的基本特性。传感器的基本特性分为静态特性和动态特性。传感器的静态指标主要表现在八个方面。
-
●1.3测量的基础知识
测量是检测技术的重要组成部分。在传感器的测试过程中，无论采用多么完善的测试方法和多么精确的测量装置，都不可避免的会产生误差，测试结果也就不可能绝对准确。本讲从测量的基本概念、测量方法及测量误差三方面讲述测量的基础知识。
-
●1.4测量误差及处理
了减小测量误差，提高测量准确度，就必须了解误差来源。而误差来源是多方面的，在测量过程中，几乎所有因素都将引入测量误差。本讲主要讲述误差的来源、误差的分类、测量的精度以及测量结果的数据处理。
-
●1.5机器人内部传感器
机器人传感器就是机器人所用到的传感器。在机器人控制系统中有各种不同的物理量(如位移、压力、速度等)要测量与控制，如果没有传感器对原始的各种参进行精确而可靠的检测，那么对机器人的各种控制是无法实现的。本讲从传位置传感器、速度和加速度传感器、力觉传感器等几个方面讲述机器人内部传感器的相关知识。
-
●1.6机器人外部传感器
新一代机器人如多关节机器人，特别是移动机器人、智能机器人要求具有校正能力和反新化的能力，就需要外部传感器来识别工作环境，为机器人提供信息，检查、控制和对象物体，应付环境变化和修改程序。本讲主要从视觉传感器、触觉传感器、接近觉传感器、嗅觉传感器及味觉传感器等讲师外部传感器的基础知识。
-
第二章机器视觉概述
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。因此掌握传感器性能指标及应用，了解测量误差产生的原因及数据处理是非常必要的。本讲主要讲述包括机器视觉的定义及特点、基本构成及工作原理、发展及应用领域。
-
●2.1机器视觉的定义及特点
人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中约80%的信息是由视觉获取的。因此,对于智能机器来说，赋予机器以人类视觉功能对发展智能机器是及其重要的。本讲主要讲述什么是机器视觉，机器视觉的功能及机器视觉的特点。
-
●2.2机器视觉系统的基本构成及工作原理
机器视觉技术通过处理器分析图像，并根据分析得出结论。典型的机器视觉系统一般包括如下部分：光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理软件、计算机等。本讲主要讲述机器视觉系统的基本构成及工作原理。
-
●2.3PC式机器视觉系统与嵌入式机器视觉系统
从视觉系统的运行环境分类，典型的分为两大类：PC式或称板卡式机器视觉系统（PC－Based Vision System），以及，亦称“智能相机”（Smart Camera）或“视觉传感器”（Vision Sensor）。本讲主要讲述PC式机器视觉系统与嵌入式机器视觉系统。
-
●2.4机器视觉的发展及应用领域
机器视觉技术是计算机学科发展的一个重要分支，其功能及应用领域随着工业自动化的快速发展而变得更加广泛和全面。本讲主要讲述机器视觉的发展及应用领域。
-
●2.5机器视觉工业生产典型应用案例-测量
测量
-
●2.6机器视觉工业生产典型应用案例-定位
定位
-
●2.7机器视觉工业生产典型应用案例-检测
检测
-
●2.8机器视觉工业生产典型应用案例-识别
识别
-
第三章智能视觉硬件系统
机器视觉系统作为自动化和智能化生产必不可少的部分，工业制造企业也会越来越多的接触到机器视觉系统。根据实际需要选择合适的机器视觉硬件是非常重要的，本讲主要讲述视觉系统中的典型硬件相机、镜头、光源，同时对图像采集单元CCD和CMOS图像传感器做了详细的讲解。
-
●3.1CCD的基本工作原理
CCD是一种利用内光电效应的原理集成的一种半导体光敏器件，主要由光敏元、移位寄存器、输入输出电路等组成。本讲主要讲述CCD的基本概念及工作原理。
-
●3.2CCD图像传感器
CCD图像传感器由CCD电荷耦合器件制成，是固态图像传感器的一种它是在MOS集成电路基础上发展起来的，能进行图像信息光电转换、存储、延时和按顺序传送。本讲主要讲述CCD图像传感器的分类、特点及应用。
-
●3.3CCD彩色图像
CCD 芯片按比例将一定数目的光子转换为一定数目的电子，但光子的波长，也就是光线的颜色，却没有在这一过程中被转换为任何形式的电信号，因此 CCD 无法区分颜色的，即获取的是灰度图像。本讲主要讲述CCD彩色图像的获取方法。
-
●3.4CMOS的基本工作原理
CMOS，是互补金属氧化物半导体组件的简称，它是一种用传统的芯片工艺方法将光敏元件、放大器、AD转换器、存储器、数字信号处理器和计算机接口电路等集成在一块硅片上的图像传感器件。本讲主要讲述CMOS图像传感器的基本工作原理及与CCD图像传感器的区别。
-
●3.5智能相机
智相机（ Smart Camera）是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。智能相机是一个同时具有图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统。本讲主要讲述智能相机的定、组成、特点及与基于PC式的视觉系统的比较。
-
●3.6相机的分类及主要性能参数
搭建机器视觉硬件系统，相机的选择很大程度上决定了所成的图像的质量。本讲主要讲述相机的分类及主要性能参数。
-
●3.7光源
光源的选择很大程度上决定了所成图像的质量和后续图像处理的难易程度，一个好的光源应该能最大限度提高图像中目标信息的对比度，并且能够提供足够的光强和稳定地工作。本讲主要讲述机器视觉系统中几种典型光源。
-
●3.8镜头
镜头的基本功能就是实现光束变换（调制），在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。本讲主要讲述机常用镜头的相关参数。
-
第四章智能视觉软件系统
好的机器视觉系统需要高性能的视觉硬件和高质量的图像处理软件相结合！作为机器视觉系统的重要组成部分，机器视觉软件主要通过对图像的分析和处理，实现对待测目标特定参数的检测和识别。本讲主要讲述数字图像的基础知识、图像处理的方法及相关软件。
-
●4.1数字图像的采样和量化
机器视觉系统是指通过机器视觉产品将摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统。一般的图像（模拟图像）不能直接用计算机来处理，必须首先转化为数字图像。本讲主要讲述数字图像的基本概念、数字图像采样和量化的基本内容。
-
●4.2数字图像处理概述
数字化后的图像是存储在计算机中的有序数据，用计算机对这些有序数据进行各种处理，便可实现不同的图像处理任务。本讲主要讲述数字图像处理的定义、数字图像处理的特点、数字图像处理的目的以及数字图像处理的主要内容。
-
●4.3数字图像类型及文件格式
数字图像格式指的是数字图像存储文件的格式。不同文件格式的数字图像，其压缩方式、存储容量及色彩表现不同，在使用中也有所差异。本讲我们来学习数字图像的基本类型及常用的文件格式。
-
●4.4数字图像的灰度化和二值化
数字图像的灰度化与二值化是数字图像处理中最常见的处理方法，也是很多图像处理方法的基础。本讲主要讲述常用的灰度与二值化处理方法。
-
●4.5数字图像的预处理
图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、、匹配和识别的可靠性。本讲主要讲述图像增强、图像去噪、图像分割等的方法。
-
●4.6常用图像处理软件
数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本讲对图像处理中常用的图像处理软件进行介绍。
-
●4.7图像增强技术和图像去噪技术
图像增强技术和图像去噪技术
-
●4.8图像分割和图像特征提取
图像分割和图像特征提取
-
第五章工业机器人与视觉系统集成
本讲以工业机器人技术应用实训平台为例，通过托盘生产线上的视觉系统识别物体的形状及位置，并将位置信息通过PLC传送给工业机器人，工业机器人根据接收到的坐标信息去抓取物体，将其放置在指定位置。主要讲述智能视觉系统的硬件搭建X-Sight软件操作及数字图像采集与处理过程。
-
●5.1X-Sight视觉软件的安装与介绍
本讲主要介绍 X-SIGHT 上位机软件 X-Sight STUDIO 的安装系统要求、安装与卸载步骤。同时讲述了X-Sight STUDIO软件的基本构成，各工具栏、菜单栏的主要功能。
-
●5.2X-Sight视觉软件的图像预处理
预处理工具用于修改拍摄图像中不满意的地方，如拍摄的图片出现非物品本身的杂质或拍摄的对比度达不到要求等。本讲对图像预处理工具中的具体二值化方法的做了详细讲述。
-
●5.3X-Sight视觉软件的圆定位
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。本讲主要讲述X-Sight视觉软件的定位工具中的圆定位。
-
●5.4X-Sight视觉软件的图案定位
X-Sight视觉软件定位工具中的图案定位，也是定位工具中常使用的一种方法。 图案定位是先提取模板和待搜索区域图像的特征，再将特征进行匹配，从而计算出模板和对象之间的几何位姿关系。本讲主要讲述图案定位的具体方法。
-
●5.5智能视觉检测系统的硬件搭建
本讲结合工业机器人技术应用实训平台分析智能视检测觉系统的组成及工作原理。同时，演示了如何进行上位机以太网卡配置，完成上位机X-Sight视觉软件与相机的连接，进而完成工件图像采集与显示。
-
●5.6数字图像采集与处理过程
智能相机识别工件的形状及位置，并将位置信息通过PLC传送给工业机器人，工业机器人根据接收到的坐标信息去抓取物体，将其放置在指定位置。本讲实例演示如何获取工件的坐标信息及Modbus/TCP通信协议的配置。
