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| 編輯推薦： |
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本书深入探讨了机器人视觉在实际应用中所涉及的算法，并利用MATLAB编程语言进行了详尽的阐述。本书系统地阐释了机器人视觉系统的组成和工作原理，并配备了相应的MATLAB程序和PPT电子课件、教学大纲、教学视频以辅助学习。
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| 內容簡介： |
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机器人视觉作为机器视觉在智能机器人领域的拓展应用，充分体现了多学科交叉的重要性。本书深入探讨了机器人视觉在实际应用中所涉及的算法，并利用MATLAB编程语言进行了详尽的阐述。本书系统地阐释了机器人视觉系统的组成和工作原理，并配备了相应的MATLAB程序和PPT电子课件以辅助学习。全书共10章：第1章绪论，阐述了机器人视觉系统的定义、组成、发展历程及其应用领域等；第2章至第7章为图像处理部分，包括数字图像基础、图像预处理、图像分割、图像特征提取、图像形态学以及图像模板匹配；第8章和第9章详细介绍了机器人视觉系统标定和3D视觉测量基础；第10章给出了机器人视觉的典型案例分析。本书可作为高等工科院校机器人工程、机械电子工程、电子信息工程、计算机科学、自动化等专业本科生和研究生的教学参考书，同时也可供相关专业工程技术人员使用。
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| 關於作者： |
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2016年3月获华中科技大学机械电子工程博士学位，同年6月任职于武汉工程大学机电工程学院，2019年1月至2020年12月受国家CSC资助在伦敦国王学院从事博士后研究。主要从事机器人理论、算法与技术的研究，以第一/通讯作者在机器人权威期刊TASE、TIE、TMech、RAL、ICRA等发表论文30余篇，获得IEEE RCAR2023和ICIRA2023学术会议最佳论文提名奖。主持国家自科青年基金、湖北省重点研发专项、中英国际合作与交流基金、湖北省自科基金、国家重点实验室开放基金等项目，作为骨干成员参与国家重点研究计划、湖北省创新群体、英国EPSRC等。入选省经信厅第三批“科技副总”、“光谷3551人才计划”与校“青年骨干人才计划”。兼任湖北省人工智能学会理事、亚太人工智能学会武汉分会理事、国家自科基金函评专家及TRO、TCYB、TMech、RAL、ICRA等期刊审稿人、机器人顶会ICRA2021和和RCAR2023分会场主席。荣获湖北省科技进步二等奖、中国自动化学会科技进步一等奖、中国发明创业创新奖二等奖、以及校“优秀青年”、“优秀班主任”、“工会积极分子”等荣誉。指导研究生获优秀毕业生和优秀毕业论文，及本科生参加各类比赛获国家级、省级奖项20余项。
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| 目錄：
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目录第1章绪论1.1机器人视觉的概念1.2机器人视觉系统1.2.1工作原理1.2.2系统组成1.2.3常用的视觉开发软件1.3机器视觉的发展历程1.3.1国外发展历程1.3.2国内发展历程1.4机器人视觉的应用领域1.5机器人视觉的发展趋势习题第2章数字图像基础2.1图像2.1.1图像的分类2.1.2数字图像2.1.3数字图像的表示2.1.4颜色模型2.2图像的数字化2.2.1采样2.2.2量化2.2.3压缩编码2.2.4采样、量化与数字图像的关系2.3图像像素间的关系2.3.1邻域关系2.3.2邻接性和连通性2.3.3区域与边界2.3.4像素之间的距离2.4图像灰度直方图2.4.1直方图的性质2.4.2直方图的应用习题第3章图像预处理3.1图像的几何变换3.1.1图像的平移、旋转和缩放3.1.2图像的仿射变换3.1.3图像的投影变换3.2感兴趣区域3.3图像增强3.3.1直方图均衡化3.3.2增强对比度3.3.3处理失焦图像3.4图像平滑与去噪3.4.1均值滤波3.4.2中值滤波3.4.3高斯滤波习题第4章图像分割4.1阈值分割4.1.1全局阈值分割4.1.2局部阈值分割4.2区域分割4.2.1区域生长法4.2.2区域分裂合并法4.3边缘检测4.3.1一阶微分算子4.3.2二阶微分算子4.4Hough变换4.5分水岭算法习题第5章图像特征提取5.1图像特征概述5.2基于区域形状的特征5.3基于灰度值的特征5.4基于图像纹理的特征习题第6章图像形态学6.1数学形态学运算6.2二值图像的形态学运算6.2.1腐蚀与膨胀运算6.2.2开与闭运算6.2.3顶帽与底帽运算6.2.4击中击不中运算6.3灰度图像的形态学运算6.3.1腐蚀与膨胀运算6.3.2开与闭运算6.3.3顶帽与底帽运算6.4二值图像的形态学应用6.4.1边界提取6.4.2孔洞填充6.4.3骨架运算习题第7章图像模板匹配7.1图像模板匹配概述7.2基于图像灰度值的模板匹配7.2.1模板匹配的原理7.2.2基于灰度相关性的模板匹配的算法7.3基于图像特征的模板匹配7.3.1不变矩匹配法7.3.2距离变换匹配法7.3.3*小均方误差匹配法7.4图像金字塔7.5模板图像的创建7.5.1从图像特定区域中创建模板7.5.2使用XLD轮廓创建模板习题第8章机器人视觉系统标定8.1视觉相机参数的标定8.1.1坐标系的建立与变换8.1.2畸变模型8.1.3相机参数标定的流程8.2机器人手眼关系标定8.2.1标定原理8.2.2标定方程AX=XB的求解8.2.3实例分析习题第9章3D视觉测量基础9.1双目视觉测量法9.1.1工作原理9.1.2工作流程9.1.3实例分析9.2激光三角测量法9.2.1工作原理9.2.2分类9.2.3工作流程9.3结构光测量法9.4飞行时间测量法9.5四种3D测量方法的比较习题第10章典型案例分析10.1概述10.2视觉测量10.3视觉检测10.4视觉识别10.5视觉定位10.6机器人视觉伺服习题参考文献
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| 內容試閱：
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机器人作为人工智能、智能制造等领域的典型应用载体，具备显著的技术附加值，在加快新质生产力发展方面发挥着至关重要的作用。机器人视觉作为机器视觉与机器人技术的融合，赋予了机器人“视觉”感知的能力，从而实现目标的引导、检测、测量、识别等功能，具有高度自动化和高效率的特点，极大地促进了机器人在智能制造、石油化工、自动驾驶、智慧医疗等多个领域的广泛应用，响应《“十四五”机器人产业发展规划》的战略需求。机器人视觉技术是近年来高等院校面向机器人工程、自动化、机械电子工程等专业开设的课程。本书作者团队来自先进制造与智能机器人实验室（AMIR），编写本书旨在为读者提供全面且实用的参考书，帮助读者深入理解机器人视觉的基本原理与算法和相应的MATLAB编程方法，以及其在实际场景的应用，力求将理论与实践相结合，使读者能够学以致用。本书共10章。第1章绪论，对机器人视觉的概念、系统组成、应用领域、发展趋势等进行了说明；第2章介绍了数字图像的基本概念、像素关系、数字化方法及灰度直方图等；第3章涵盖图像的几何变换、感兴趣区域、滤波、去噪等预处理技术内容；第4章讲解了基于阈值、区域、分水岭算法等的图像分割技术；第5章介绍了基于区域形状、灰度值、图像纹理等的图像特征提取方法；第6章介绍了图像形态学的概念，包括对二值图像和灰度图像的形态学运算；第7章介绍了模板匹配的基本原理和方法；第8章讲解了视觉相机参数标定、机器人手眼关系标定等关键技术；第9章涉及双目视觉、激光三角、结构光、TOF等3D测量技术内容；第10章介绍了机器人视觉在测量、检测、识别、定位等方面的应用。
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