本书以工业领域应用为背景，系统地介绍了机器视觉系统的组成和工作原理，主要内容包括机器视觉的基本概念与发展、光源与照明技术、工业镜头、工业相机、图像采集与传输、机器视觉系统中的计算机以及机器视觉算法。 本书注重内容的完整性，涵盖机器视觉系统涉及的各个部分，同时在不失科学性的前提下尽量略去比较繁琐的理论内容，力求简明扼要地介绍相关的技术。本书可作为智能制造类、机械类、电子信息类、管理类等相关专业本科生的教材，也可作为相关领域科技人员和管理人员的参考书。

马洪兵 单位：清华大学电子工程系、新疆大学信息科学与工程学院 职务、职称：部门负责人、教授 性别：男 年龄：56岁 专业：电子信息工程 学历：博士 研究领域：图像处理、模式识别 研究成果：著有《Windows操作系统原理》、《精准农业技术与应用》等。

前言 机器视觉是一项快速发展的技术，它试图使机器能够像人一样看到周围的环境，并根据看到的情景快速做出判断和决策。在工业领域，机器视觉主要用于目标和缺陷的检测、定位和测量，机器人引导，以及产品识别、分类和追踪等。 机器视觉起源于20世纪50年代，过去的几十年间它在加快生产速度、优化制造流程和提高产品质量方面发挥了巨大作用，成为工业自动化的重要基础技术。目前，机器视觉正在与人工智能融合，成为向工业4.0过渡的重要技术支撑。 作为“智能制造系列教材”之一，本书以工业领域特别是智能制造领域应用为背景，系统地介绍了机器视觉系统的组成和工作原理。本书按照机器视觉系统中信息流动的顺序安排各章节，从光源和照明、工业镜头、工业相机、图像采集与传输、计算机到机器视觉算法依次展开。第1章简要介绍机器视觉的基本概念、系统组成、发展历史和应用领域； 第2章讨论机器视觉系统中的光源与照明技术； 第3章讨论镜头成像的基本原理、工业镜头的结构和性能评价； 第4章讨论工业相机的基本结构、图像传感器的基本原理和工业相机的技术规格与参数； 第5章介绍工业相机的数据接口和图像采集卡； 第6章讨论两类机器视觉系统，包括基于PC的机器视觉系统和基于智能相机的嵌入式机器视觉系统； 第7章介绍机器视觉常用的图像处理和识别算法，包括图像增强、图像分割、图像形态学算法与几何形状识别，并简要介绍人工智能和深度学习方法。 从知识体系角度来看，机器视觉是一种综合性的技术，涉及光学成像、照明、计算机软硬件、数字图像处理、模式识别、人工智能、机械工程和电气控制等诸多学科。为此，本书注重内容的完整性，涵盖机器...