机器视觉（Machine Vision）技术涉及多学科、多领域，是一门新兴的综合技术，能模拟人类视觉，代替人眼在生产中进行判断与测量。近年来，随着计算机技术与图像处理技术的高速发展，机器视觉系统的精确性与稳定性大幅提升，在科学研究、数字医疗、物联网、现代农业以及工业4.0等行业领域都体现出了巨大的应用价值。

教材结合灵闪视觉通用平台，深入浅出地介绍了机器视觉的基本概念、研究内容和相关应用。全书分为16章，各个章节之间既具有一定的相关性，也有其独立性，同时还考虑到总体叙述的层次性、连贯性和系统性，读者既可以根据需要阅读感兴趣的章节，也可以完整地学习全书。

本教材具有以下几个特点：

特点一

本教材内容全面，紧跟最新技术发展，内容涵盖了机器视觉理论知识和图像算法原理，包括图像采集系统、特征定位、视觉测量与统计、标定、图像预处理、符号识别等。通过学习本教材，可以使读者的知识体系更加完善，能够更加全面系统地进行机器视觉相关技术的学习。

特点二

本教材兼具深度与广度，不仅由浅入深详尽地讲解每个知识点，完整地剖析机器视觉领域中各个维度的重要技术，而且还紧密结合了学术界与工业界相关技术的最新发展。这样的布局安排既注重知识的广度，又兼具知识的深度，可以为机器视觉领域的从业者提供系统性的学习指导。

特点三

本教材除了介绍机器视觉的基本知识外，还介绍了灵闪视觉通用平台的应用，包括灵闪的环境配置、安装注意事项和基础操作，将理论知识与实际操作相结合。

灵闪视觉通用平台无须编程、无须构建流程图、所见即所得、强大的硬件兼容性、丰富的算法库、稳定高速的底层算法、丰富的通信方式等优势，可以让用户无须过多思考就能完成复杂检测方案的配置，最终实现用户分布金字塔中每一个人都会使用机器视觉软件的目标。

特点四

除了介绍机器视觉和图像算法的基础知识，本教材还从实际案例入手进行分析，介绍了特征定位、测量与统计、符号识别、有无检测、基于传统算法的缺陷检测、基于机器学习算法的缺陷检测等众多案例。每个案例都从背景、需求说明、光学方案、检测方式、数据结果、商业效益等方面进行了详细的讲解，使读者更加深入地学习机器视觉、了解机器视觉的现实应用。

本教材可作为高等院校工科相关专业的本科生、研究生和机器视觉相关专业教学的教材、参考书目以及相关从业人员的自学用书，读者可以借助本教材了解机器视觉的基本原理和图像处理的基本方法，从而在工程实践中更好地应用相关技术。

在本教材编写过程中，课题组研究生黄梦辉、胡晓波、卢岸、王玥、王红霞、钱常德等参与了部分资料的搜集整理以及图表的绘制工作，贡献了很多时间和精力，研究生王狮凌、孙焕宇、程邢磊、邹思睿等在教材的修改方面提出了很多建议，为教材的提升做了非常多的努力；杭州利珀科技有限公司的伊世凯、邵晓敏、梁千柱等人员参与了素材的收集和教材撰写等工作，提供了有力的技术支持，研发总监金秉文为教材的撰写方向和相关技术细节提出了宝贵的建议。在此向各位的付出及帮助表示衷心感谢！国内外同行在机器视觉领域做了非常多深入而细致的工作，并取得了丰硕成果。本教材在编写过程中也参考了很多同行的相关成果，受益匪浅。同时，部分基础知识、极个别图片来自互联网。上述参考及引用，虽极尽所能列举，但仍难免有未尽之处，敬请体谅包涵。由于编者水平及能力有限，书中难免存在错漏之处，敬请广大读者批评指正（邮箱：liudongopt＠zju.edu.cn）。

刘东

于浙江大学玉泉校区