在人工智能時代，機器視覺技術日新月異，現(xiàn)在已經(jīng)成為圖像處理領域中一個熱門的研究方向，也是人工智能技術的一個重要組成部分。機器視覺的出現(xiàn)不僅推動了圖像處理技術的發(fā)展，還促進了人工智能技術的革新，相關技術已經(jīng)成功應用在數(shù)據(jù)處理、目標識別分類、工業(yè)生產(chǎn)等領域，具有巨大的發(fā)展?jié)摿�和價值。OpenCV作為機器視覺技術的重要工具，自推出后得到了廣泛的應用。無論是工業(yè)界還是工程研究人員，使用OpenCV進行機器視覺的研究和開發(fā)均已經(jīng)成為主流。隨著科技的發(fā)展，機器人技術也逐漸在人們的生活中占據(jù)越來越重要的地位，從傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)機器人到現(xiàn)在的掃地機器人，機器人技術的應用場景變得更加靈活多樣，使生產(chǎn)生活更加便捷。對機器人系統(tǒng)來說，實現(xiàn)環(huán)境感知、姿態(tài)感知，完成自身作業(yè)任務都需要傳感器技術的參與。傳感器技術是機器人系統(tǒng)檢測環(huán)境、采集數(shù)據(jù)不可缺少的部分，因此現(xiàn)在也有非常多的企業(yè)和研究機構(gòu)對機器人的傳感器技術進行研究。本書總結(jié)了筆者使用OpenCV進行機器視覺開發(fā)和學習的成果，其中循序漸進地介紹了OpenCV進行機器視覺開發(fā)中的重要概念、術語，對OpenCV在圖像平滑、形態(tài)學處理、圖像增強、邊緣檢測等領域的應用進行了深入淺出的探索，同時擴展性地介紹了單目和雙目視覺測量的相關知識。本書除了講述機器視覺的理論知識與應用技術外，還精心準備了相關的研究實例，目的在于幫助讀者在學習OpenCV的過程中快速領悟其原理。本書理論實踐并舉，易于理解且可操作性強，對于初學者和正在使用OpenCV進行深度學習的大學生、研究生或開發(fā)人員，可作為快速上手OpenCV的指南。同時基于對機器人系統(tǒng)的研究經(jīng)驗，本書對機器人中所常用的傳感器種類和工作原理進行了詳細的介紹和分析，從任務需求的角度出發(fā)，幫助讀者準確認識不同傳感器的特點和應用場景。此外，本書還準備了相關的課后習題來幫助讀者鞏固并加強學習基礎和效果。本書共12章，各章內(nèi)容概述如下：第1章介紹機器視覺的作用和硬件構(gòu)成，分析了機器視覺與5G的協(xié)同效應以及應用機器視覺技術的智能設備。第2章介紹OpenCV的基本信息和下載安裝步驟，以及如何使用OpenCV進行基礎的圖像處理。第3章介紹OpenCV的入門實例，包括圖像閾值化、圖像平滑和形態(tài)學處理。第4章介紹圖像處理與識別技術，包括使用OpenCV實現(xiàn)圖像增強、圖像邊緣檢測和分類器訓練。第5章介紹單目視覺系統(tǒng)的硬件組成、攝像機模型、攝像機標定、標定尺檢測等。第6章介紹雙目視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、攝像機標定和標定測量方法。第7章為傳感器技術概論，包括傳感器的基本知識、命名方法、典型實例和發(fā)展歷程。第8章介紹了幾種常見的機器人姿態(tài)感知傳感器，包括位置傳感器、速度傳感器、加速度傳感器、傾角傳感器和MEMS傳感器。第9章介紹機器人環(huán)境感知傳感器，包括光電傳感器、超聲波傳感器和激光雷達。第10章介紹工業(yè)機器人和服務機器人所搭載的典型傳感器。第11章介紹了MEMS慣性傳感器、組合導航系統(tǒng)及其濾波算法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。第12章介紹SINS、GPS、GM的導航原理和誤差分析，并對基于這幾種導航方法的組合導航基本原理進行了研究。本書是一本綜合介紹機器視覺和傳感器技術的入門書，從基本概念入手講解，語言通俗，圖文并茂，非常易于理解。在講解對應內(nèi)容的基礎知識后，輔以實操案例，幫助讀者準確理解。對相關的程序示例也進行了詳細說明。本書的內(nèi)容較為豐富，有助于讀者在學習OpenCV的基礎上廣泛了解機器視覺在更多領域的實現(xiàn)和應用，對機器人系統(tǒng)典型傳感器的基礎知識和原理建立一個清晰的認知體系，了解傳感器技術的種類、發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀。本書提供了相關案例的源碼文件，可方便讀者參考練習。機器視覺和傳感器技術都是發(fā)展快速、多學科交叉的研究領域，在其理論及應用方面均存在大量尚未解決的問題。由于筆者的水平有限，書中難免有不妥和錯誤之處，敬請同行專家和讀者指正。編者 2023年5月