审稿意见
论文题目：机器视觉实训系统设计
作者：许超，刘波，赵俊生，孙程鹏，王志鸿

投稿期刊：《机械设计与制造工程》

主要内容和贡献
本文设计了一套由工业机器人抓取、机器视觉、白酒瓶输送和计算机四个子系统构成的机器视觉实训系统，旨在培养机械电子工程专业学生解决跨学科复杂工程问题的能力。通过五点标定法实现机器视觉系统的标定，建立图像坐标系和机器人坐标系间的齐次变换矩阵，编写以太网通信程序实现子系统间的数据传输和控制，完成了基于机器视觉引导工业机器人的白酒瓶抓取任务。

问题是否成功解决
本文成功设计并实现了一套机器视觉实训系统，通过实验验证了系统能够稳定地进行数据传输和图像处理，准确控制工业机器人抓取白酒瓶，达到了预定的研究目标。

对本学科的贡献
理论结合实践：将机器人、机器视觉、网络通信和控制等相关理论课程通过实践方式进行交叉融合，巩固了学生的理论基础，提升了实践创新能力。
实训系统设计：提供了一种综合性的机器视觉实训系统设计方案，为同类课程的教学实验提供了参考。
方法创新：采用五点标定法实现机器视觉系统标定，提供了准确有效的坐标转换方法。
本文优点
系统性强：文章详细介绍了实训系统的整体架构、工作原理和实现细节，结构清晰，逻辑严密。
实验验证充分：通过多次实验验证系统的稳定性和准确性，提供了详实的实验数据和结果分析。
创新点明确：在机器视觉系统标定和特征提取方面提出了具体的方法和实现路径，具有一定的创新性。
接受文章的主要理由
研究目标明确：文章旨在通过实训系统设计提升学生解决跨学科复杂工程问题的能力，目标明确且具有实际意义。
方法科学合理：采用五点标定法和Canny算法进行边缘检测，方法科学合理，实验结果可靠。
实践价值高：为机械电子工程专业的教学实验提供了有价值的参考，具有较高的实践应用价值。
本文缺点
细节描述不足：部分系统设计和实验过程中的具体细节描述不够详细，如具体硬件选型、软件实现代码等。
对比分析不足：在对比不同标定方法和边缘检测算法时，未充分展开对比分析，未展示每种方法的优缺点。
系统应用扩展性讨论不足：文章未对系统在未来可能的应用扩展性和改进方向进行深入讨论。
具体细节评价
系统架构设计：实训系统由四个子系统构成，设计合理，但具体硬件选型原因和性能分析较少。
图像处理与特征提取：图像预处理和特征提取部分方法描述清晰，但缺乏对滤波算法效果的直观展示和定量评价。
实验设计与结果分析：实验设计合理，结果分析详实，但可进一步优化实验结果的可视化展示。
最终结论
基于文章的整体贡献、创新性、实验验证的充分性以及对学科的贡献，我认为本文具有较高的学术价值和实践意义。虽然存在一些细节上的不足，但不影响文章的整体质量。因此，我给予本文“接受（+2）”的评价，建议期刊编辑部在发表前对部分细节进行适当补充和完善。