本书系统地讲解了机器视觉基础和视觉系统设计的关键知识和技术，首先讲解机器视觉概述、图像处理基础；然后再以MATLAB为软件讲解其基础、图像预处理、图像分割、特征提取、形态学、模板匹配等知识和技能，并将具体的案例贯穿于各个核心知识点中；接下来结合工程界的广泛应用，讲解相机标定、3D视觉技术；最后，讲解MATLAB/C++混合编程，以达到开发实际应用项目的能力。

前言

随着科技的高速发展，自动化、智能化已经成为工程界的必然和普遍趋势。简单来说，机器视觉技术是图像处理在工程领域的应用，尤其是在工业检测领域，机器视觉技术得到了广泛应用。目前，市面上关于机器视觉的书籍很丰富，为学习机器视觉技术提供了良好的帮助。编者的初心是编写一本理论知识简洁精悍、结合实战项目讲解应用技能的教程，以更好地服务广大的理工科大学生和工程技术人员。

本书系统地介绍机器视觉基础和视觉系统设计的关键知识与技术，首先，介绍机器视觉概述、视觉图像的采集(主要涉及硬件组成)、基于MATLAB的图像处理基础； 其次，基于MATLAB介绍图像预处理、图像分割、特征提取等知识和技能； 最后，以实际工程案例为辅，从图像采集系统的搭建、算法的设计等方面介绍实际工程项目中完整机器视觉系统的构建设计，培养读者开发实际应用项目的能力。

本书由上海工程技术大学机械与汽车工程学院、陕西维视智造科技股份有限公司以及梅卡曼德（北京）机器人有限公司合作编写，高玮玮编写第1~6章，李明睿等编写第7章。全书由高玮玮任主编，李明睿任副主编。

本书由高玮玮统稿、定稿，在编写过程中参阅了相关的书籍、论文和网络资料，并引用了部分内容，在此对相关内容原作者表示衷心的感谢。同时，也特别感谢上海工程技术大学机械与汽车工程学院的领导和老师给予的支持与帮助。

由于编者水平有限，书中疏漏和不足之处在所难免，恳请读者批评指正。

编者

2025年12月

高玮玮,工学博士，硕士研究生导师。2014年毕业于南京航空航天大学，获得工学博士学位。主要研究方向包括：机器视觉技术、图像处理算法、模式识别。发表30余篇学术论文，主持/参与多项科研项目，授权/申请发明专利数项，包括“一种模糊聚类图像分割方法”、“一种低空遥感图像实时语义分割方法”等。

目录

第1章 绪论

1.1机器视觉的概念及系统构成 /

1.1.1机器视觉的概念 /

1.1.2机器视觉系统构成 /

1.2机器视觉的应用 /

1.2.1在工业领域的应用 /

1.2.2在医学领域的应用 /

1.2.3在交通领域的应用 /

1.2.4在农业领域的应用 /

1.2.5在生活领域的应用 /

本章小结 /

参考文献 /

第2章 机器视觉——硬件

2.1相机 /

2.1.1相机的分类 /

2.1.2相机的主要参数 /

2.1.3智能相机 /

2.2镜头 /

2.2.1镜头分类 /

2.2.2镜头参数 /

2.2.3镜头选择步骤 /

2.3光源 /

2.3.1光源的种类 /

2.3.2打光方式 /

本章小结 /

参考文献 /

第3章 MATLAB数字图像处理基础

3.1MATLAB简介 /

3.2MATLAB软件的安装 /

3.3MATLAB程序设计语言基础 /

3.3.1MATLAB语言变量与常量 /

3.3.2MATLAB数据结构 /

3.3.3MATLAB基本语句结构 /

3.3.4M文件的编写 /

3.3.5MATLAB函数编写 /

3.3.6MATLAB帮助文档 /

3.4MATLAB程序设计 /

3.4.1循环语句结构 /

3.4.2条件语句结构 /

3.4.3开关语句结构 /

3.4.4程序调试与优化 /

本章小结 /

参考文献 /

第4章 MATLAB图像预处理

4.1图像 /

4.2数字图像 /

4.3图像的数字化 /

4.3.1采样 /

4.3.2量化 /

4.3.3压缩编码 /

4.3.4数字图像的表示 /

4.4图像像素间的关系 /

4.4.1邻域关系 /

4.4.2邻接性、连通性、区域和边界 /

4.4.3像素之间的距离 /

4.5图像灰度直方图 /

4.5.1直方图的性质 /

4.5.2直方图的应用 /

4.6感兴趣区域 /

4.7图像的变换与校正 /

4.7.1图像的平移、旋转和缩放 /

4.7.2图像的仿射变换 /

4.7.3图像的投影变换 /

本章小结 /

参考文献 /

第5章 MATLAB图像分割

5.1背景 /

5.2图像分割处理 /

5.3基于阈值的图像处理 /

5.3.1全局阈值分割 /

5.3.2多阈值分割 /

5.3.3自适应阈值 /

5.3.4最佳阈值的选择法 /

5.3.5分水岭算法 /

5.4基于梯度的图像分割 /

5.4.1边界跟踪 /

5.4.2梯度图像二值化 /

5.5边缘检测与连接 /

5.5.1边缘检测 /

5.5.2边缘连接 /

5.6区域分割 /

5.6.1区域生长法 /

5.6.2区域分裂合并法 /

5.7数学形态学图像处理 /

5.7.1数学形态学基本理论 /

5.7.2形态学重建算法 /

5.7.3基于数学形态学的眼底病灶分割 /

本章小结 /

参考文献 /

第6章 MATLAB特征表示与描述

6.1背景 /

6.2灰度描述 /

6.2.1灰度性质 /

6.2.2一维灰度直方图的性质 /

6.3纹理描述 /

6.3.1自相关函数 /

6.3.2灰度差分统计 /

6.3.3灰度共生矩阵 /

6.3.4频谱特征 /

6.4边界表示 /

6.4.1链码 /

6.4.2曲线的链码表示 /

6.4.3傅里叶描述子 /

6.5区域特征 /

6.5.1区域描述 /

6.5.2图像矩 /

本章小结 /

参考文献 /

第7章 机器视觉的应用

7.1案例1熔断器圆形端面焊点缺陷检测 /

7.1.1案例背景 /

7.1.2视觉检测硬件设计方案 /

7.1.3特征提取 /

7.2案例2基于支持向量机的红枣等级分级 /

7.2.1案例背景 /

7.2.2理论基础 /

7.2.3特征提取 /

7.2.4训练 /

7.2.5分级 /

7.2.6结果显示 /

7.3案例3人脸皮肤皱纹检测 /

7.3.1案例背景 /

7.3.2图像预处理 /

7.3.3皱纹检测 /

7.3.4皱纹特征提取 /

7.3.5皱纹分级 /

7.4案例4集装箱箱号自动识别系统 /

7.4.1案例背景 /

7.4.2识别方案流程 /

7.4.3具体实现 /

7.5案例5指纹识别技术在考勤系统中的应用 /

7.5.1案例背景 /

7.5.2指纹图像预处理 /

7.5.3特征提取与匹配 /

本章小结 /

参考文献 /