全书由5章构成，分别为绪论、摄像机与视觉系统标定、视觉测量、视觉控制、视觉控制的应用。本书从控制角度，以能够进行工程实现为目标，以机器人的视觉控制为背景，系统地介绍了视觉系统的构成和标定、视觉测量的原理与方法、视觉控制的原理与实现，并给出了机器人视觉测量与控制的应用示例。本书面向从事机器人研究和应用的科技人员，注重反映本领域的研究前沿和可实现性。可作为机器人、计算机视觉等领域科研工作者和工程技术人员的参考书，也可作为控制科学与工程、计算机等学科的研究生和高年级本科生的教材。
（2） 控制执行模块：其一般是指将中间单元得到的信号转换为动作信号来控制各个机器人的关节使之进行动作。若通过PLC程序控制，视觉测量系统，就是通过低压电器来控制步进电机来完成相应的动作运转。
机器视觉定位系统总体结构采用“PC机 图像处理模块 控制执行模块”的机构。理想的硬件是机器视觉的基础，
图像传感器（CCD或CMOS）用来完成目标物体拍摄的触发；图像采集卡是对传感器送达的信号进行对拍摄的图像的存储工作。然后计算机处理软件对得到的图片进行图像处理，视觉测量技术，这一步骤在主运算中完成，包括图像信息的提取、工件种类、尺寸、位置等信息。检测系统中的照明系统、拍摄系统、处理系统、执行系统都起着很关键的作用。
亮度：当选择两种光源的时候，的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，视觉测量原理，可能有三种不好的情况会出现。，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，视觉测量，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会。鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。
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