本书主要介绍机器视觉系统的概念、原理、视觉系统组成、数字图像处理算法及视觉应用，共分为三部分：第一部分快速入门，介绍了机器视觉系统的组成、图像采集系统；第二部分图像处理算法，介绍了视觉图像处理相关算法及应用；第三部分机器视觉应用，介绍了机器视觉的典型应用案例。 全书理论联系实际，从图像采集部分开始到数字图像处理部分，除了介绍相关的理论知识外，结合具体的实际案例以及HALCON编程，提供了明确的使用方法。对每一种数字图像处理算法在机器视觉系统中的应用，都通过实例说明了具体的应用方法和注意事项，并通过具体案例的学习加深对内容的理解。 本书可作为图像处理、机器视觉或计算机视觉相关科研人员和工程技术人员的参考用书也可作为高等教育学校相关专业的教材使用，也适用于对图像处理、机器视觉或计算机视觉感兴趣的所有读者。

第一部分 快速入门
第1章 绪论
1.1 机器视觉的概念
1.2 机器视觉系统的组成
1.3 机器视觉系统的特点
1.4 机器视觉系统应用领域
1.4.1 在工业中的应用
1.4.2 在农业中的应用
1.4.3 在医学中的应用
1.4.4 在军工及制导方面的应用
1.4.5 在其他方面的应用
1.5 机器视觉相关图像处理库
1.5.1 OpenCV
1.5.2 VisionPro
1.5.3 HALCON
1.5.4 其他图像处理库
第2章 视觉图像采集设备
2.1 光源
2.1.1 电磁辐射
2.1.2 光谱特性及与被测物关系
2.1.3 光源类型
2.1.4 光源形状及照明方式
2.2 镜头
2.2.1 高斯光学
2.2.2 远心镜头
2.2.3 镜头的主要参数
2.3 摄像机
2.3.1 摄像机传感器类型
2.3.2 摄像机主要参数
2.3.3 摄像机与计算机的接
2.3.4 摄像机与镜头的接
第3章 数字图像基础
3.1 数字图像的产生
3.1.1 图像数字化
3.1.2 数字图像的表示
3.1.3 图像文件格式
3.2 数字图像分类
3.2.1 彩色图像
3.2.2 二值图像
3.2.3 灰度图像
3.2.4 索引图像
3.3 像素间的基本关系
3.3.1 相邻像素和图像邻域
3.3.2 连通域
3.3.3 图像中的距离度量方法
3.4 数字图像基本性质
3.5 图像的基本特征
3.5.1 直方图
3.5.2 图像的熵
3.5.3 其他统计特征
3.6 图像处理方法
第4章 HALCON入门
4.1 认识HALCON
4.1.1 HALCON界面
4.1.2 菜单栏
……
第二部分 图像处理算法
第三部分 机器视觉应用
参考文献