工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人视觉及其应用的相关知识，主要内容包括：认识机器视觉系统、工业机器人视觉系统的组成、数字图像处理、欧姆龙视觉系统的应用、筑梦科技和康耐视视觉系统的应用等。 本书实用性与可参考性强，可供从事工业机器人视觉系统装调与维修的工程技术人员学习参考，也可作为应用型本科、高职和中职等院校工业机器人、机电一体化及相关专业的教材。

第1章 认识机器视觉系统
1.1 机器视觉系统
1.1.1 机器视觉的含义
1.1.2 机器视觉的起源与发展
1.2 机器视觉的结构与应用
1.2.1 机器视觉系统组成
1.2.2 机器视觉系统的工作原理
1.2.3 机器视觉系统的特点
1.2.4 机器视觉系统的典型应用
第2章 工业机器人视觉系统的组成
2.1 工业相机
2.1.1 工业相机的结构
2.1.2 工业相机的分类
2.1.3 工业相机的光学接口
2.1.4 工业相机的数据接口介绍
2.1.5 工业相机的主要参数
2.1.6 工业相机的选择
2.2 工业镜头
2.2.1 光学镜头的分类
2.2.2 常规镜头参数
2.2.3 远心镜头
2.2.4 CCD摄像机
2.2.5 镜头选型
2.3 光源
2.3.1 光源的作用
2.3.2 光源参数
2.3.3 打光方式
2.3.4 常见的光源颜色
2.3.5 机器视觉光源的种类
2.3.6 光源选择的因素
2.4 3D机器视觉技术与深度学习
2.4.1 3D测量技术的基本原理
2.4.2 测量技术参数
2.4.3 挑选立体相机
2.4.4 深度学习
2.5 视觉系统方案设计
2.5.1 图像采集卡
2.5.2 视觉传感器
2.5.3 图像信号处理
2.5.4 设计视觉系统方案
第3章 数字图像处理
3.1 数字图像处理系统
3.1.1 图像的概念
3.1.2 数字图像处理系统及其内容
3.2 图像的获取和量化
3.2.1 图像的获取
3.2.2 图像的量化
3.3 形状识别与图像分析
3.3.1 形状识别
3.3.2 图像分析
3.4 模板匹配与校准
3.4.1 模板匹配
3.4.2 校准
3.5 彩色图与膨胀和腐蚀
3.5.1 彩色图
3.5.2 膨胀和腐蚀
3.6 图像分析的应用领域
3.6.1 人脸识别
3.6.2 指纹识别
3.6.3 光学字符识别
第4章 欧姆龙视觉系统的应用
4.1 欧姆龙视觉系统的组成与校准
4.1.1 欧姆龙视觉系统的组成
4.1.2 欧姆龙视觉系统的校准
4.2 控制器与机器人通信介绍
4.2.1 欧姆龙FH-L550系统通信方式
4.2.2 并行IO通信
4.2.3 串行通信
4.3 检测
4.3.1 场景组及场景的编辑
4.3.2 模型检测
4.3.3 药片个数检测
4.3.4 IC芯片检测
4.3.5 芯片装配-颜色识别
4.3.6 码垛入库检测-二维码识别
4.3.7 视觉综合项目
第5章 筑梦科技和康耐视视觉系统的应用
5.1 视觉系统的安装调试
5.1.1 筑梦科技的视觉安装
5.1.2 光源的安装
5.1.3 康耐视视觉模块的安装
5.1.4 视觉系统的调试
5.2 工业机器人与相机通信
5.2.1 Socket通信相关指令
5.2.2 相机通信流程
5.2.3 编写相机通信程序
5.3 装配应用程序的编制
5.3.1 关键信息与坐标系的转化
5.3.2 相机安全区域设置
5.4 装配与分拣程序的编制
5.4.1 具有视觉系统的工业机器人装配程序的编制
5.4.2 分拣应用编程
5.5 产品定制应用编程
5.5.1 通信
5.5.2 工业机器人程序编制及系统联调
参考文献