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第1章人工智能与机器视觉基础

1.1人工智能技术应用与发展

1.1.1人工智能技术应用现状

1.1.2人工智能技术发展方向

1.2机器视觉技术应用与发展

1.2.1机器视觉技术应用现状

1.2.2机器视觉技术发展方向

1.3工业机器视觉技术应用与发展

1.3.1工业机器视觉应用现状

1.3.2工业机器视觉发展方向

1.4大模型与具身智能

1.4.1大模型的基础概念与应用发展方向

1.4.2具身智能的基础概念与应用发展方向

第2章机器视觉系统及成像原理

2.1机器视觉系统认识

2.1.1机器视觉系统概述

2.1.2相机基础知识及工作原理

2.1.3镜头基础知识及工作原理

2.1.4光源基础知识及选型原则

2.1.5图像采集卡及图像处理组件

2.2图像处理技术的基本原理

2.2.1图像生成与表示

2.2.2图像的基本变换

2.2.3图像滤波与增强

2.2.4图像特征提取

2.2.52D和3D图像匹配

第3章工业机器视觉基础应用实践

3.1工业机器视觉技术概述

3.1.1工业机器视觉的技术原理

3.1.2工业机器视觉的技术应用

3.2机器视觉测量应用

3.2.1机器视觉测量的基本原理

3.2.2机器视觉测量的常用技术

3.2.3机器视觉测量应用典型场景

3.2.4综合实验——利用机器视觉实现工件尺寸测量

3.3机器视觉定位应用

3.3.1机器视觉定位的基本原理

3.3.2机器视觉定位的常用技术

3.3.3机器视觉定位应用典型场景

3.3.4基础实验——手眼标定

3.3.5拓展实验——利用机器视觉实现工件定位

3.4机器视觉检测应用

3.4.1机器视觉检测的基本原理

3.4.2机器视觉检测的常用技术

3.4.3机器视觉检测应用典型场景

3.4.4基础实验——工件完整性检测

3.4.5拓展实验——利用机器视觉实现工件分拣

3.5机器视觉识别应用

3.5.1机器视觉识别的基本原理

3.5.2机器视觉识别的常用技术

3.5.3机器视觉识别应用典型场景

3.5.4基础实验——条形码识别

3.5.5拓展实验——利用机器视觉实现纸箱拆垛

第4章工业机器视觉人工智能应用实践

4.1基于深度学习的目标检测应用

4.1.1深度学习与目标检测

4.1.2YOLOv11模型特点及应用

4.1.3综合实验——利用目标检测技术实现水果辨别

4.1.4拓展实验——机械臂智能化水果抓取

4.2基于视觉的模仿学习应用

4.2.1模仿学习

4.2.2动作分块算法

4.2.3综合实验——利用ACT算法实现机械臂自主堆积木

4.3基于大模型的具身智能应用

4.3.1视觉及大语言模型

4.3.2GroundedSAM2、大语言模型与具身智能

4.3.3综合实验——基于具身智能的机械臂控制