描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787111747185
编辑推荐
本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律,配套齐全
内容简介
本书围绕工业视觉技术的具体应用,基于DCCKVisionPlus平台软件,详细介绍了工业视觉系统的环境搭建、图像采集、软件编程、HMI界面设计、外围设备通讯与交互,通过典型的工程项目实现工业视觉系统的检测、测量、识别、引导四大类应用,同时引入3D视觉、深度学习等前沿技术。
本书贯彻“科技服务社会”的理念,与时俱进地融入素养教育元素,引入工程案例和先进技术,体现了“教、学、做”一体化。本书具有新形态教材的特点,配套丰富的数字化教学资源,助力提升教学质量和学习效率。本书所有项目的设计源自苏州德创测控科技有限公司(简称德创)大量真实的工业视觉工程项目应用案例,配套的数字化教学资源可在德创官网(http://www.dcck.com.cn/kczy.php)或“德创视觉之家”微信小程序中下载或查看。
本书适用于高等职业院校和职业本科院校自动化类、电子信息类相关专业“机器视觉技术”相关课程的教学,也可作为学生工程实践创新教学和参赛训练指导用书。
本书贯彻“科技服务社会”的理念,与时俱进地融入素养教育元素,引入工程案例和先进技术,体现了“教、学、做”一体化。本书具有新形态教材的特点,配套丰富的数字化教学资源,助力提升教学质量和学习效率。本书所有项目的设计源自苏州德创测控科技有限公司(简称德创)大量真实的工业视觉工程项目应用案例,配套的数字化教学资源可在德创官网(http://www.dcck.com.cn/kczy.php)或“德创视觉之家”微信小程序中下载或查看。
本书适用于高等职业院校和职业本科院校自动化类、电子信息类相关专业“机器视觉技术”相关课程的教学,也可作为学生工程实践创新教学和参赛训练指导用书。
目 录
前言
二维码清单
项目1工业视觉软件图像采集
任务1工业视觉软件下载与安装
任务2工业视觉系统装调与通讯
任务3相机取像
技能训练文件夹等其他方式取像
知识测试
项目2锂电池有无判断
任务1添加工具块的输入端与输出端
任务2锂电池有无检测
技能训练锂电池检测数据结果显示
知识测试
项目3数据输入与输出
任务1TCP通讯测试
任务2数据输入/输出应用
技能训练实现两台以太网设备的
数据交互
知识测试
项目4HMI界面设计
任务1新建HMI界面
任务2设计HMI界面
技能训练HMI界面综合设计
知识测试
项目5结果显示与图像保存
任务1结果显示
任务2图像全部保存
技能训练图像分类保存
知识测试
项目6日志应用
任务1添加用户日志
任务2应用日志
技能训练查看系统日志文件
知识测试
项目7程序流程应用
任务1分支与分支选择应用
任务2流程选择与合并应用
任务3循环应用
技能训练程序流程综合应用
知识测试
项目8外围设备通讯与交互
任务1工业串口通讯与交互
任务2PLC通讯与交互
任务3工业I/O通讯与交互
技能训练外围设备通讯与交互
综合应用
知识测试
项目9锂电池检测
任务1锂电池定位
任务2锂电池颜色检测
任务3锂电池缺陷检测
技能训练锂电池检测综合应用
知识测试
项目10锂电池测量
任务1锂电池标定
任务2锂电池尺寸测量
任务3锂电池中心点计算
技能训练锂电池测量综合应用
知识测试
项目11锂电池识别
任务1锂电池条码识别
任务2锂电池字符识别
技能训练锂电池识别综合应用
知识测试
项目12锂电池引导抓取
任务1锂电池手眼标定
任务2锂电池标准位示教
任务3锂电池移动抓取
技能训练锂电池引导抓取综合应用
知识测试
项目13前沿技术基础应用
任务13D视觉技术基础应用
任务2深度学习基础应用
技能训练前沿技术基础应用
知识测试
参考文献
二维码清单
项目1工业视觉软件图像采集
任务1工业视觉软件下载与安装
任务2工业视觉系统装调与通讯
任务3相机取像
技能训练文件夹等其他方式取像
知识测试
项目2锂电池有无判断
任务1添加工具块的输入端与输出端
任务2锂电池有无检测
技能训练锂电池检测数据结果显示
知识测试
项目3数据输入与输出
任务1TCP通讯测试
任务2数据输入/输出应用
技能训练实现两台以太网设备的
数据交互
知识测试
项目4HMI界面设计
任务1新建HMI界面
任务2设计HMI界面
技能训练HMI界面综合设计
知识测试
项目5结果显示与图像保存
任务1结果显示
任务2图像全部保存
技能训练图像分类保存
知识测试
项目6日志应用
任务1添加用户日志
任务2应用日志
技能训练查看系统日志文件
知识测试
项目7程序流程应用
任务1分支与分支选择应用
任务2流程选择与合并应用
任务3循环应用
技能训练程序流程综合应用
知识测试
项目8外围设备通讯与交互
任务1工业串口通讯与交互
任务2PLC通讯与交互
任务3工业I/O通讯与交互
技能训练外围设备通讯与交互
综合应用
知识测试
项目9锂电池检测
任务1锂电池定位
任务2锂电池颜色检测
任务3锂电池缺陷检测
技能训练锂电池检测综合应用
知识测试
项目10锂电池测量
任务1锂电池标定
任务2锂电池尺寸测量
任务3锂电池中心点计算
技能训练锂电池测量综合应用
知识测试
项目11锂电池识别
任务1锂电池条码识别
任务2锂电池字符识别
技能训练锂电池识别综合应用
知识测试
项目12锂电池引导抓取
任务1锂电池手眼标定
任务2锂电池标准位示教
任务3锂电池移动抓取
技能训练锂电池引导抓取综合应用
知识测试
项目13前沿技术基础应用
任务13D视觉技术基础应用
任务2深度学习基础应用
技能训练前沿技术基础应用
知识测试
参考文献
前 言
机器视觉作为实现工业自动化和智能化的关键技术,是人工智能发展最快、前景最广阔的一个分支,其重要性就如眼睛对于人的价值,已经广泛应用于工业、民用、军事和科学研究等领域。工业视觉是机器视觉在工业领域内的应用,是机器视觉的一个重要的应用领域,在工业生产过程中的信息识别、表面质量检测、目标定位引导、尺寸测量等方面发挥着越来越重要的作用,其应用范围主要包括汽车、电子、光伏、新能源、半导体、医疗、物流、印刷包装、食品等行业。
当前,全球机器视觉的应用呈爆发式增长,导致对机器视觉人才数量、质量的需求不断增加,而我国机器视觉技术技能人才匮乏,与巨大的市场需求严重不协调。目前本科院校的教学内容偏向机器视觉理论、算法和图像处理等方面,而职业本科院校、高等职业院校和技工院校只有少部分开设了相关课程,普遍存在师资力量缺乏、配套课程资源不完善、机器视觉实训环境不系统、技能考核体系不完善等问题,难以培养出满足企业需要的机器视觉专业人才,将会制约我国机器视觉技术的推广和新兴产业的发展。
针对企业迫切需要掌握机器视觉系统编程、应用和维护的高素质技术技能人才,德创(苏州德创测控科技有限公司的简称—编者注)依托十余年的机器视觉工程项目应用经验,以就业优先为导向,以“工业视觉系统运维员”数字新职业的职业技能要求和产业岗位需要为出发点,立足大国工匠和高技能人才培养要求,将“产、学、研、用”相结合,组织企业专家、工程技术人员和高校教师共同开发了机器视觉系列丛书。
该系列丛书深入贯彻了产业应用型人才培养“以能力培养为核心,以技能训练为主线,以理论知识为支撑”的指导思想,通过详细的工程项目案例,使读者认识机器视觉技术,全面掌握机器视觉的检测、测量、识别、引导四大类应用知识和技能,同时引入3D视觉、深度学习等前沿技术,为职业未来发展指明方向。该系列丛书既可作为应用型本科院校、职业本科大学、高等职业院校和技工院校相关专业的教材,也可供从事机器视觉编程与应用的技术人员参考。
希望机器视觉系列丛书能够成为我国机器视觉行业的发展和人才培养的有效力量,推动制造业高端化、智能化发展,推进新型工业化,加快制造强国、质量强国和数字中国的建设。
机器视觉产业联盟(CMVU)理事长潘津
近年来,随着人工智能、大数据、机器人流程自动化和3D成像等技术的不断演进,机器视觉在高光谱成像、热成像工业检测、工业机器人、深度学习等领域的应用越来越广泛,推动了机器视觉技术在各个领域的需求不断增长。机器视觉成功地将图像处理应用于工业自动化领域,对物体进行非接触检测、测量,提高加工精度、发现产品缺陷并进行自动分析决策,以及定位引导机器人等装置实现实时跟踪抓取,使得工业视觉成为智能制造装备对信息获取及分析的关键环节,同时也是全球制造业转型升级的关键技术之一,广泛应用在3C电子、半导体、锂电、光伏、印刷、食品、烟草制品、医疗、邮政等行业。
中国积极推进制造业的智能化和信息化建设,在《智能检测装备产业发展行动计划(2023—2025年)》《“十四五”智能制造发展规划》《制造业质量管理数字化实施指南(试行)》《新一代人工智能发展规划》等政策文件中,智能制造装备、智能检测装备及其核心部件机器视觉产品被明确列为重点发展领域之一。作为全球第一制造业大国,中国正处于制造业转型升级的关键期间,对于提高生产率、降低成本、提升产品质量的需求日益提高。得益于政策的支持,人工智能、大数据等新一轮科技浪潮的推动和市场的不断扩大,特别是中国在新能源、光伏等新兴制造业领域逐步占据全球领先地位,势必会推动中国机器视觉的快速发展。
作为全球机器视觉领域的领导者,康耐视(COGNEX)已有40多年的发展历史,现已成为制造业自动化领域视觉系统、视觉软件、视觉传感器和工业读码器的主要提供商。中国是康耐视重要市场之一,其机器视觉将迎来快速发展的黄金时期,然而现阶段中国机器视觉领域人才储备严重不足,对整个产业而言,机器视觉系统的编程应用、现场调试、维护保养、技术管理等方面人才普遍存在巨大缺口,缺乏经过系统教学与培训、能熟练应用机器视觉系统的专业人才,这也是影响康耐视机器视觉技术与产品能够更快速推广的因素之一。快速推进中国新型工业化和实施科教兴国战略,需要有与时俱进的应用型人才教育体系,以及人才培养所需的配套专业教学资源,这方面引起了康耐视的重视并提供了有利的支持。
机器视觉系列丛书由德创牵头,联合中国区域众多高校和企业,针对中国机器视觉行业人才现状和需求共同编写而成。该系列丛书依托德创十余年的机器视觉工程项目经验和应用技术积累,以及康耐视先进的机器视觉技术和产品,以企业实际用人需求和岗位能力要求为导向,以创新型、复合型、应用型人才培养为目标,强化学生解决机器视觉系统现场问题的逻辑思维能力训练,注重解决实际问题的编程应用能力培养,形成了“知识、能力、素质”为一体的课程体系。该系列丛书既适合初学机器视觉的应用型本科院校、职业本科院校、高等职业院校和技工院校相关专业的学生学习,也适合从事机器视觉相关领域的工程技术人员参考。
机器视觉系列丛书立足“让机器视觉更简单”,致力于培养造就大批德才兼备的高素质机器视觉人才,助力中国科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略的深入实施,对推动中国教育强国、科技强国和人才强国建设具有积极的意义。
康耐视亚太区Vision Software高级产品经理曲海波机器视觉(Machine Vision,MV)作为人工智能技术的一个重要的研究分支,在工业上的应用是其重要的方向。工业视觉系统通过光学装置和非接触式传感器代替人眼来做测量和判断,将图像处理应用于工业自动化领域,提高产品加工精度、发现产品缺陷并进行自动分析决策,广泛应用于识别、测量、检测和引导等场景,是制造业高度自动化的关键点。
随着中国制造业产业升级进程的推进与人工智能技术水平的提升,国内的工业视觉行业获得了空前的发展机遇。目前,我国已经成为全球制造业的加工中心,也是世界工业视觉发展最活跃的地区之一,应用范围几乎涵盖了3C电子、新能源、半导体、汽车等国民经济的各个领域。2021年12月,工业和信息化部、国家发展和改革委员会、等八部门联合发布的《“十四五”智能制造发展规划》指出:到2025年,70%的规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化,重点行业骨干企业初步应用智能化;智能制造装备和工业软件技术水平的市场竞争力显著提升,市场满足率分别超过70%和50%;到2035年,规模以上制造业企业全面普及数字化网络化,重点行业骨干企业基本实现智能化。这意味着随着我国工业制造领域的自动化和智能化程度的深入,工业视觉将具有更广泛的发展空间。2023年2月,工业和信息化部、、财政部等七部门联合印发《智能检测装备产业发展行动计划(2023—2025年)》的通知,提出智能检测装备是智能制造的核心装备,明确机器视觉算法、图像处理软件等专用检测分析软件的开发作为基础创新重点方向。
在全球范围内的制造产业战略转型期,我国工业视觉产业迎来爆发性的发展机遇,然而,现阶段我国工业视觉领域人才供需失衡,缺乏系统培养、具备工程实践能力,并能熟练使用和维护工业视觉系统的专业人才。职业教育要适应产业转型升级需要,着力加强高技能人才培养,全面提升职业技能培训基础能力,加强职业技能培训教学资源建设和基础平台建设。2021年3月,人社部、市场监管总局、统计局正式发布“工业视觉系统运维员”等13个新职业信息。2022年9月,《中华人民共和国职业分类大典(2022年版)》审定颁布会召开并审议通过,首次将“工业视觉系统运维员”标识为数字职业。针对这一现状,为了更好地推广工业视觉技术的应用和满足工业视觉新职业技能的需求,需要编写一本系统、全面且符合产业需求的工业视觉技术实用教材。
本书围绕工业视觉技术的具体应用,基于DCCKVisionPlus平台软件,详细介绍工业视觉系统的环境搭建、图像采集、软件编程、HMI界面设计、外围设备通讯与交互等相关知识,通过典型的工程项目实现工业视觉系统的检测、测量、识别、引导四大类应用,并引入3D视觉、深度学习等前沿技术。每个项目融合了《工业视觉系统运维员国家职业标准》对知识点、技能点的要求,内容相对独立,立足大国工匠和高技能人才培养要求。为了让学习者获得更好的学习体验,本书的每个项目都提供了任务工单、知识准备(跟我学)、任务实施(跟我做)、任务实施记录及验收单、技能训练和知识测试等丰富的学习资源。任务工单描述了任务功能实现的具体要求,知识准备对完成任务所用相关知识点进行了详细讲解,任务实施是手把手带领学习者动手实践,这样既能学又能做。在学和做的过程中提升学习者严谨认真、遵章守则、精益求精的职业素养和创新精神。
本书贯彻“科技服务社会”的理念,与时俱进地融入素质教育元素,以就业优先为导向,以职业技能和产业岗位需要为出发点,引入工程案例、先进技术,体现了“教、学、做”一体化。本书属于新形态教材,配套丰富的数字化教学资源,可采用线上、线下混合式教学方法,以及“软件模拟+真机实操”的教学手段,助力提升教学质量和学习效率。本书所有项目的设计源自苏州德创测控科技有限公司(简称德创)大量真实的工业视觉工程项目应用案例,配套的数字化教学资源可在德创官网(http://www.dcck.com.cn/kczy.php)或“德创视觉之家”微信小程序中下载或查看。
本书由梁洪波和葛大伟任主编,马海杰、彭宽栋、顾三鸿和赵立勇任副主编,参加编写的还有司艳姣、吴方芳、沈栋慧、邓小龙、井辉和丁怡宁。全书由梁洪波和葛大伟统稿,具体编写分工为:葛大伟编写项目1;马海杰编写项目2;彭宽栋编写项目3;赵立勇编写项目4;沈栋慧编写项目5;井辉编写项目6;邓小龙和丁怡宁编写项目7;顾三鸿编写项目8;司艳姣编写项目9和项目10;吴方芳编写项目11和项目12;梁洪波编写项目13。本书在编写过程中还参考了部分行业网络资料和文献,同时得到了中国机器视觉产业联盟、康耐视、德创等单位的有关领导和工程技术人员,以及安徽交通职业技术学院、山西机电职业技术学院、杭州科技职业技术学院、江苏信息职业技术学院、南京城市职业学院、无
当前,全球机器视觉的应用呈爆发式增长,导致对机器视觉人才数量、质量的需求不断增加,而我国机器视觉技术技能人才匮乏,与巨大的市场需求严重不协调。目前本科院校的教学内容偏向机器视觉理论、算法和图像处理等方面,而职业本科院校、高等职业院校和技工院校只有少部分开设了相关课程,普遍存在师资力量缺乏、配套课程资源不完善、机器视觉实训环境不系统、技能考核体系不完善等问题,难以培养出满足企业需要的机器视觉专业人才,将会制约我国机器视觉技术的推广和新兴产业的发展。
针对企业迫切需要掌握机器视觉系统编程、应用和维护的高素质技术技能人才,德创(苏州德创测控科技有限公司的简称—编者注)依托十余年的机器视觉工程项目应用经验,以就业优先为导向,以“工业视觉系统运维员”数字新职业的职业技能要求和产业岗位需要为出发点,立足大国工匠和高技能人才培养要求,将“产、学、研、用”相结合,组织企业专家、工程技术人员和高校教师共同开发了机器视觉系列丛书。
该系列丛书深入贯彻了产业应用型人才培养“以能力培养为核心,以技能训练为主线,以理论知识为支撑”的指导思想,通过详细的工程项目案例,使读者认识机器视觉技术,全面掌握机器视觉的检测、测量、识别、引导四大类应用知识和技能,同时引入3D视觉、深度学习等前沿技术,为职业未来发展指明方向。该系列丛书既可作为应用型本科院校、职业本科大学、高等职业院校和技工院校相关专业的教材,也可供从事机器视觉编程与应用的技术人员参考。
希望机器视觉系列丛书能够成为我国机器视觉行业的发展和人才培养的有效力量,推动制造业高端化、智能化发展,推进新型工业化,加快制造强国、质量强国和数字中国的建设。
机器视觉产业联盟(CMVU)理事长潘津
近年来,随着人工智能、大数据、机器人流程自动化和3D成像等技术的不断演进,机器视觉在高光谱成像、热成像工业检测、工业机器人、深度学习等领域的应用越来越广泛,推动了机器视觉技术在各个领域的需求不断增长。机器视觉成功地将图像处理应用于工业自动化领域,对物体进行非接触检测、测量,提高加工精度、发现产品缺陷并进行自动分析决策,以及定位引导机器人等装置实现实时跟踪抓取,使得工业视觉成为智能制造装备对信息获取及分析的关键环节,同时也是全球制造业转型升级的关键技术之一,广泛应用在3C电子、半导体、锂电、光伏、印刷、食品、烟草制品、医疗、邮政等行业。
中国积极推进制造业的智能化和信息化建设,在《智能检测装备产业发展行动计划(2023—2025年)》《“十四五”智能制造发展规划》《制造业质量管理数字化实施指南(试行)》《新一代人工智能发展规划》等政策文件中,智能制造装备、智能检测装备及其核心部件机器视觉产品被明确列为重点发展领域之一。作为全球第一制造业大国,中国正处于制造业转型升级的关键期间,对于提高生产率、降低成本、提升产品质量的需求日益提高。得益于政策的支持,人工智能、大数据等新一轮科技浪潮的推动和市场的不断扩大,特别是中国在新能源、光伏等新兴制造业领域逐步占据全球领先地位,势必会推动中国机器视觉的快速发展。
作为全球机器视觉领域的领导者,康耐视(COGNEX)已有40多年的发展历史,现已成为制造业自动化领域视觉系统、视觉软件、视觉传感器和工业读码器的主要提供商。中国是康耐视重要市场之一,其机器视觉将迎来快速发展的黄金时期,然而现阶段中国机器视觉领域人才储备严重不足,对整个产业而言,机器视觉系统的编程应用、现场调试、维护保养、技术管理等方面人才普遍存在巨大缺口,缺乏经过系统教学与培训、能熟练应用机器视觉系统的专业人才,这也是影响康耐视机器视觉技术与产品能够更快速推广的因素之一。快速推进中国新型工业化和实施科教兴国战略,需要有与时俱进的应用型人才教育体系,以及人才培养所需的配套专业教学资源,这方面引起了康耐视的重视并提供了有利的支持。
机器视觉系列丛书由德创牵头,联合中国区域众多高校和企业,针对中国机器视觉行业人才现状和需求共同编写而成。该系列丛书依托德创十余年的机器视觉工程项目经验和应用技术积累,以及康耐视先进的机器视觉技术和产品,以企业实际用人需求和岗位能力要求为导向,以创新型、复合型、应用型人才培养为目标,强化学生解决机器视觉系统现场问题的逻辑思维能力训练,注重解决实际问题的编程应用能力培养,形成了“知识、能力、素质”为一体的课程体系。该系列丛书既适合初学机器视觉的应用型本科院校、职业本科院校、高等职业院校和技工院校相关专业的学生学习,也适合从事机器视觉相关领域的工程技术人员参考。
机器视觉系列丛书立足“让机器视觉更简单”,致力于培养造就大批德才兼备的高素质机器视觉人才,助力中国科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略的深入实施,对推动中国教育强国、科技强国和人才强国建设具有积极的意义。
康耐视亚太区Vision Software高级产品经理曲海波机器视觉(Machine Vision,MV)作为人工智能技术的一个重要的研究分支,在工业上的应用是其重要的方向。工业视觉系统通过光学装置和非接触式传感器代替人眼来做测量和判断,将图像处理应用于工业自动化领域,提高产品加工精度、发现产品缺陷并进行自动分析决策,广泛应用于识别、测量、检测和引导等场景,是制造业高度自动化的关键点。
随着中国制造业产业升级进程的推进与人工智能技术水平的提升,国内的工业视觉行业获得了空前的发展机遇。目前,我国已经成为全球制造业的加工中心,也是世界工业视觉发展最活跃的地区之一,应用范围几乎涵盖了3C电子、新能源、半导体、汽车等国民经济的各个领域。2021年12月,工业和信息化部、国家发展和改革委员会、等八部门联合发布的《“十四五”智能制造发展规划》指出:到2025年,70%的规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化,重点行业骨干企业初步应用智能化;智能制造装备和工业软件技术水平的市场竞争力显著提升,市场满足率分别超过70%和50%;到2035年,规模以上制造业企业全面普及数字化网络化,重点行业骨干企业基本实现智能化。这意味着随着我国工业制造领域的自动化和智能化程度的深入,工业视觉将具有更广泛的发展空间。2023年2月,工业和信息化部、、财政部等七部门联合印发《智能检测装备产业发展行动计划(2023—2025年)》的通知,提出智能检测装备是智能制造的核心装备,明确机器视觉算法、图像处理软件等专用检测分析软件的开发作为基础创新重点方向。
在全球范围内的制造产业战略转型期,我国工业视觉产业迎来爆发性的发展机遇,然而,现阶段我国工业视觉领域人才供需失衡,缺乏系统培养、具备工程实践能力,并能熟练使用和维护工业视觉系统的专业人才。职业教育要适应产业转型升级需要,着力加强高技能人才培养,全面提升职业技能培训基础能力,加强职业技能培训教学资源建设和基础平台建设。2021年3月,人社部、市场监管总局、统计局正式发布“工业视觉系统运维员”等13个新职业信息。2022年9月,《中华人民共和国职业分类大典(2022年版)》审定颁布会召开并审议通过,首次将“工业视觉系统运维员”标识为数字职业。针对这一现状,为了更好地推广工业视觉技术的应用和满足工业视觉新职业技能的需求,需要编写一本系统、全面且符合产业需求的工业视觉技术实用教材。
本书围绕工业视觉技术的具体应用,基于DCCKVisionPlus平台软件,详细介绍工业视觉系统的环境搭建、图像采集、软件编程、HMI界面设计、外围设备通讯与交互等相关知识,通过典型的工程项目实现工业视觉系统的检测、测量、识别、引导四大类应用,并引入3D视觉、深度学习等前沿技术。每个项目融合了《工业视觉系统运维员国家职业标准》对知识点、技能点的要求,内容相对独立,立足大国工匠和高技能人才培养要求。为了让学习者获得更好的学习体验,本书的每个项目都提供了任务工单、知识准备(跟我学)、任务实施(跟我做)、任务实施记录及验收单、技能训练和知识测试等丰富的学习资源。任务工单描述了任务功能实现的具体要求,知识准备对完成任务所用相关知识点进行了详细讲解,任务实施是手把手带领学习者动手实践,这样既能学又能做。在学和做的过程中提升学习者严谨认真、遵章守则、精益求精的职业素养和创新精神。
本书贯彻“科技服务社会”的理念,与时俱进地融入素质教育元素,以就业优先为导向,以职业技能和产业岗位需要为出发点,引入工程案例、先进技术,体现了“教、学、做”一体化。本书属于新形态教材,配套丰富的数字化教学资源,可采用线上、线下混合式教学方法,以及“软件模拟+真机实操”的教学手段,助力提升教学质量和学习效率。本书所有项目的设计源自苏州德创测控科技有限公司(简称德创)大量真实的工业视觉工程项目应用案例,配套的数字化教学资源可在德创官网(http://www.dcck.com.cn/kczy.php)或“德创视觉之家”微信小程序中下载或查看。
本书由梁洪波和葛大伟任主编,马海杰、彭宽栋、顾三鸿和赵立勇任副主编,参加编写的还有司艳姣、吴方芳、沈栋慧、邓小龙、井辉和丁怡宁。全书由梁洪波和葛大伟统稿,具体编写分工为:葛大伟编写项目1;马海杰编写项目2;彭宽栋编写项目3;赵立勇编写项目4;沈栋慧编写项目5;井辉编写项目6;邓小龙和丁怡宁编写项目7;顾三鸿编写项目8;司艳姣编写项目9和项目10;吴方芳编写项目11和项目12;梁洪波编写项目13。本书在编写过程中还参考了部分行业网络资料和文献,同时得到了中国机器视觉产业联盟、康耐视、德创等单位的有关领导和工程技术人员,以及安徽交通职业技术学院、山西机电职业技术学院、杭州科技职业技术学院、江苏信息职业技术学院、南京城市职业学院、无
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