《机器视觉》课程教学大纲(本科)
机器视觉课课程设计
机器视觉课课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握机器视觉的基本概念、原理和应用，培养学生对机器视觉技术的兴趣和好奇心，提高学生的科学素养和创新能力。
具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解机器视觉的基本原理，掌握常见的机器视觉技术和应用，如图像处理、目标检测、人脸识别等。
2.技能目标：学生能够运用机器视觉技术解决实际问题，如编写简单的机器视觉程序，进行图像处理和目标检测等。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识到机器视觉技术在现代社会中的重要性，理解科技对人类生活的影响，培养正确的科技观念和价值观。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括机器视觉的基本概念、原理和应用。
具体安排如下：1.第一章：机器视觉概述，介绍机器视觉的定义、发展历程和应用领域。
2.第二章：图像处理，讲解图像处理的基本概念、原理和常用方法，如图像滤波、边缘检测、图像分割等。
3.第三章：目标检测，介绍目标检测的基本方法和技术，如滑动窗口法、特征匹配、深度学习等。
4.第四章：人脸识别，讲解人脸识别的基本原理和常用算法，如特征提取、模板匹配、神经网络等。
5.第五章：机器视觉应用，介绍机器视觉在现实生活中的应用案例，如自动驾驶、无人机、工业自动化等。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：教师讲解机器视觉的基本概念、原理和算法，引导学生理解并掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论实际案例，分析机器视觉技术在解决问题中的应用，培养学生的思维能力和团队协作精神。
3.案例分析法：分析具体的机器视觉应用案例，让学生了解机器视觉技术在现实生活中的重要性。
4.实验法：学生动手编写机器视觉程序，进行图像处理和目标检测等实验，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源本课程所需的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
具体如下：1.教材：选用《机器视觉》一书作为主要教材，为学生提供系统的机器视觉知识。
机器视觉教学大纲
《机器视觉》教学大纲（一）课程基本信息1. 课程代码：201362192. 课程名称（中文/英文）：机器视觉 / Machine Vision3. 课程类别：专业方向课4. 课程学分： 2.05. 课程学时：32学时（其中，授课学时：32学时）6. 开课单位：信息科学与工程学院7. 教学对象：电子信息工程、通信工程（二）课程简介“机器视觉”是电子信息工程、通信工程的专业方向课，是专业理论课信号与系统、数字信号处理在图像、视频处理领域偏重应用实践的课程。
通过学习，使学生掌握机器视觉的基本方法，熟悉实际应用中使用较为广泛的视觉问题求解算法，了解机器视觉在各个领域的相关应用。
先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，C语言程序设计（三）课程教学目标和能力要求“机器视觉”课程以机器视觉的基本算法为基础，通过具体的视觉问题为例讲解机器视觉问题的一般求解方法。
通过学习，使学生能使用图像空间滤波、频域变换、特征点检测、图像匹配与几何映射等机器视觉的基本方法，掌握简单机器视觉问题的求解方法。
培养学生将文献转换为实际工程实现的能力，使学生能够将现有的方法转换成自己的工具。
培养学生工程实践能力和创新能力。
为毕业就业培养专业素养，提供技术准备。
（四）课程教学方法根据学生特点和课程特点，采用理论教学结合实际问题分析的方法。
课堂教学部分遵从分知识点循序渐进的原则，主要以启发式教学和实例教学法为主，激发学生的学习兴趣。
课程设置针对性的课程项目，通过实际应用，提高学生的实践能力，加深学生对知识点的掌握。
通过设置小组合作形式的课程设计，提高学生的团队协作能力。
（五）课程内容及教学安排教学主题1：机器视觉导论（2 学时）[知识点]：机器视觉概念，视觉理论的发展，机器视觉与相关研究领域，机器视觉的应用[重点]：掌握机器视觉的概念，理解计算视觉理论[难点]：Marr的计算视觉理论1 / 4。
《机器视觉技术与应用》课程标准
4
结果；RectangleAffine 添加方法。
要
9
VS 中添加 Cognex 工具控件的方法。
2
内
容
10
可视化界面设计的方法与步骤。
2
11
手机中板螺丝钉有无检测：灰度阈值分割算法，
6
CogblobTool 等工具使用方法。
手机电池正反面识别
12
边缘特征；模板匹配；CogPMAlignTool 等工具的操作方
识别与区分、产品追溯码一维码和二维码识别以及光符识别等典型应
用。
（5）了解生产设备维护的流程和调试方法，体验手机电池引导抓取与
组装设备的调试过程。
（6）了解机器视觉技术的发展机遇以及今后的挑战。 （1）具有良好的职业道德和职业素养。 （2）能正确选择、使用、维护和保养各种光源、镜头和相机等设备。 （3）能够结合实际应用情况，选择正确合适的算法对图像进行处理和 分析。 （4）能够掌握机器视觉的典型功能，借助 VisionPro 实现物体定位、 测量、检测、识别等功能。 （5）能够熟练使用 VisionPro 等开发环境并解决工业生产中的实际问 题。 （1）具有良好自我学习和管理能力，能够快速学习新知识、新技术、 新工艺，具有良好的解决问题和分析问题的能力。 （2）具有一定创新能力，结合新技术注重培养学生的创新意识和创新 能力，能够针对现实问题提出不同的解决方法。 （3）具有一定的随机应变能力，能够及时排除、处理各种突发故障， 并且总结各种故障产生的原因。 （4）具有诚信品质和责任意识，为人诚实守信，工作认真负责，具有 较强的工作质量意识，勇于承担责任。 （1）引导学生感受与体验爱国情怀、民族认同感和自豪感； （2）激发学生的专业认同感，涵养学生爱岗敬业、实践创新的专业精 神； （3）激发学生科技兴国的职业责任感。
机器视觉 教学大纲
机器视觉教学大纲机器视觉教学大纲一、引言机器视觉是一门涉及计算机科学、图像处理和模式识别的跨学科领域。
它的目标是使计算机能够通过摄像头或其他传感器获取图像信息，并利用算法和模型对图像进行分析、理解和处理。
机器视觉在工业、医疗、交通、安防等领域具有广泛的应用前景，因此对于学习和掌握机器视觉技术的培训需求也越来越大。
二、基础知识1. 图像获取与处理1.1 摄像头及其工作原理1.2 图像采集与传输1.3 图像处理基础算法2. 图像特征提取与描述2.1 边缘检测2.2 兴趣点检测与描述2.3 图像特征匹配三、图像处理与分析1. 图像分割1.1 基于阈值的分割方法1.2 基于边缘的分割方法1.3 基于区域的分割方法2. 目标检测与识别2.1 目标检测算法2.2 目标识别算法2.3 目标跟踪算法3. 图像分类与识别3.1 特征提取与选择3.2 分类器的训练与优化3.3 图像识别应用案例四、三维视觉与深度学习1. 立体视觉1.1 立体匹配算法1.2 三维重建与测量1.3 立体视觉应用案例2. 深度学习在机器视觉中的应用2.1 卷积神经网络（CNN）基础2.2 深度学习在图像识别中的应用2.3 深度学习在目标检测与跟踪中的应用五、实践项目1. 图像处理与特征提取实验1.1 边缘检测实验1.2 兴趣点检测与描述实验1.3 图像特征匹配实验2. 目标检测与识别实验2.1 目标检测算法实验2.2 目标识别算法实验2.3 目标跟踪算法实验3. 图像分类与识别实验3.1 特征提取与选择实验3.2 分类器的训练与优化实验3.3 图像识别应用案例实验六、总结与展望机器视觉作为一门新兴的学科，其应用前景广阔，对于培养学生的创新思维和实践能力具有重要意义。
通过本课程的学习，学生将能够掌握图像处理与分析的基本理论和算法，了解机器视觉的最新发展趋势，为将来在相关领域的研究和应用打下坚实的基础。
未来，随着人工智能和物联网的迅猛发展，机器视觉技术将会得到更广泛的应用。
机器视觉教学大纲
《机器视觉》教学大纲（一）课程基本信息1. 课程代码：201362192. 课程名称（中文/英文）：机器视觉 / Machine Vision3. 课程类别：专业方向课4. 课程学分：2.05. 课程学时：32学时（其中，授课学时：32学时）6. 开课单位：信息科学与工程学院7. 教学对象：电子信息工程、通信工程（二）课程简介“机器视觉”是电子信息工程、通信工程的专业方向课，是专业理论课信号与系统、数字信号处理在图像、视频处理领域偏重应用实践的课程。
通过学习，使学生掌握机器视觉的基本方法，熟悉实际应用中使用较为广泛的视觉问题求解算法，了解机器视觉在各个领域的相关应用。
先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，C语言程序设计（三）课程教学目标和能力要求“机器视觉”课程以机器视觉的基本算法为基础，通过具体的视觉问题为例讲解机器视觉问题的一般求解方法。
通过学习，使学生能使用图像空间滤波、频域变换、特征点检测、图像匹配与几何映射等机器视觉的基本方法，掌握简单机器视觉问题的求解方法。
培养学生将文献转换为实际工程实现的能力，使学生能够将现有的方法转换成自己的工具。
培养学生工程实践能力和创新能力。
为毕业就业培养专业素养，提供技术准备。
（四）课程教学方法根据学生特点和课程特点，采用理论教学结合实际问题分析的方法。
课堂教学部分遵从分知识点循序渐进的原则，主要以启发式教学和实例教学法为主，激发学生的学习兴趣。
课程设置针对性的课程项目，通过实际应用，提高学生的实践能力，加深学生对知识点的掌握。
通过设置小组合作形式的课程设计，提高学生的团队协作能力。
（五）课程内容及教学安排教学主题1：机器视觉导论（2 学时）[知识点]：机器视觉概念，视觉理论的发展，机器视觉与相关研究领域，机器视觉的应用[重点]：掌握机器视觉的概念，理解计算视觉理论[难点]：Marr的计算视觉理论[能力要求]：资料查询、整理能力[实践环节]：查找机器视觉的应用[教学方法]：理论讲述，实例介绍[课前阅读]：教材第1章[课后作业]：查找一个机器视觉的应用，使用短文进行介绍教学主题2：图像与视觉系统（4 学时）[知识点]：图像坐标和世界坐标的映射，针孔相机模型，投影矩阵，光线的相关知识，人眼对光线的感知原理，相机传感器，图像采样和色彩，数字图像格式[重点]：针孔相机模型与投影矩阵，图像采样原理和色彩的属性[难点]：投影矩阵，光度学和色度学的基本概念和原理[能力要求]：资料查询、文献阅读[实践环节]：相机模型相关资料文献查找[教学方法]：理论讲述[课前阅读]：线性代数、教材第2章[课后作业]：回顾课上讲述内容，查阅相关文献教学主题3：图像处理基础和图像基本变换（6 学时）[知识点]：图像点运算，线性滤波和非线性滤波，图像的频域变换和频域滤波，图像金字塔[重点]：非线性滤波，图像频域变换，图像金字塔[难点]：二维傅里叶变换，图像金字塔[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：非线性滤波器的图像处理实践[教学方法]：理论讲述[课前阅读]：教材第3章[课后作业]：课程项目1：基于OpenCV的图像滤波教学主题4：图像特征检测、描述与匹配（4 学时）[知识点]：图像边缘检测，直线检测，角点检测，图像局部特征点检测，局部特征点描述，特征点匹配[重点]：图像边缘检测，图像局部特征点检测，特征点匹配[难点]：图像特征点检测、描述与特征点匹配[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：图像局部特征点的检测与匹配方法实践[教学方法]：理论讲述，实例分析[课前阅读]：教材第4章[课后作业]：课程项目2：基于OpenCV的局部特征点检测与匹配教学主题5：双目立体视觉（6学时）[知识点]：双目立体视觉原理，极平面，对极几何，极线约束，立体视差，场景深度与视差的关系，立体图像对几何矫正，视差求取，立体匹配，立体匹配代码框架分析[重点]：视差求取，立体匹配[难点]：对极几何，立体图像对几何校正，立体匹配[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：立体匹配算法实现[教学方法]：理论讲述，实例分析[课前阅读]：教材第11章[课后作业]：课程设计：立体匹配算法竞赛，小组为单位完成立体匹配算法实现教学主题6：三维重建与虚拟视点绘制（4学时）[知识点]：从运动恢复形状，多视点三维重建，深度相机，实时三维模型重建，层次深度图像，视点重构，虚拟视点绘制[重点]：从运动恢复形状，三维重建，虚拟视点绘制[难点]：从运动恢复形状，三维重建[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：通过使用Kinect深度相机对三维物体进行实时重建[教学方法]：理论讲述，实验教学[课前阅读]：教材第12章，第13章[课后作业]：回顾课上讲述内容，查阅文献，了解更多三维重建的应用与方法教学主题7：图像分析与图像识别（6学时）[知识点]：图像分割，K均值聚类，最短路径算法，图割算法，图像和场景识别概述，人脸识别算法[重点]：基于聚类的图像分割，人脸识别算法[难点]：最短路径算法，图割算法[能力要求]：资料查询、文献阅读、工程实践[实践环节]：学习并实现人脸识别算法[教学方法]：理论讲述，实例分析[课前阅读]：教材第5章，第11章[课后作业]：学习人脸识别算法，通过程序进行实现（六）课程考核方式“机器视觉”课程考试成绩由平时成绩20%、课程项目30%、课程设计50%三部分组成。
《机器视觉技术应用》课程标准
《机器视觉技术应用》课程标准一、适用对象本标准适用三年制高职或职业本科学生。
二、适用专业智能机电技术、智能控制技术、电气自动化技术、工业机器人技术、机电一体化技术三、课程定位本课程是智能机电技术、智能控制技术、电气自动化技术、工业机器人技术、机电一体化技术的专业核心课程。
本课程是智能机电技术、智能控制技术、电气自动化技术、工业机器人技术、机电一体化技术专业人才培养目标和相关职业岗位（群）的能力要求而设置的，对本专业所面向的通用设备制造业、专用设备制造业的智能制造工程技术人员、设备工程技术人员、电气工程技术人员职业群等所需要的知识、技能和素质目标的达成起支撑作用。
在课程设置上，前导课程有《传感器与检测技术》、《Python程序设计》、《电气控制与PLC应用技术》、《组态技术应用》，后续课程有《自动线安装与调试》、《数字孪生与虚拟调试》、《毕业设计》、《顶岗实习》等，相互之间衔接得当。
四、课程目标总体目标通过本课程的学习，使学生全面了解和掌握机器视觉技术的基础知识和应用技能。
通过学习数字图像处理、机器视觉系统、软件工具以及各种实际应用案例，学生将能够理解机器视觉的起源和发展，熟悉相机、镜头、光源等硬件设备的选型和使用，掌握数字图像处理的基本方法和技术，熟练使用机器视觉软件进行图像处理和分析，并具备机器视觉识别、测量、检测和引导定位等方面的能力。
通过这门课程的学习，为将来从事机器视觉领域的工作或研究奠定坚实的基础。
1、知识目标学习机器视觉技术的基本原理、数字图像处理的基础知识以及机器视觉系统的组成和工作原理。
了解不同类型的图像处理算法和识别方法，并学会使用常见的机器视觉软件工具。
通过这些知识的学习，将对机器视觉技术有一个全面的了解，并能够应用于实际问题的解决中。
2、技能目标掌握数字图像处理的基本操作技巧，包括图像采集、预处理、特征提取和分类等。
学会使用各种机器视觉软件工具进行图像处理和分析，并能够设计和实现简单的机器视觉系统，能够独立完成机器视觉相关的项目任务。
工业机器人视觉技术-机制-课程教学大纲
①
H
1.了解机器人视觉系统概念，组成，工作原理及应用场景。
2.掌握机器人视觉硬件技术要求及软件设置使用。
LO6
②
③
④
H
3.掌握机器人系统与视觉系统的通讯设置及数据传输。
4.掌握视觉系统与机器人之间的应用操作。
LO7
①
H
5.掌握机器人与视觉系统在不同的应用场景下的程序编辑及调试。
三、
（一）
第一单元 机器视觉技术概述
第二单元视觉技术基础
本单元主要介绍了视觉技术的基本工作原理和关键技术，包括视觉成像原理，数字图像的技术基础，图像处理的技术基础，图像处理常用的算法等内容。
知识点：了解视觉技术的工作原理。熟悉视觉成像的原理从透视成像原理，到坐标系的变换，到畸变模型等内容。熟悉有关数字图像技术基础，包括图像的呈现，颜色模型，图像格式等等。熟悉图像处理技术，包括灰度处理，图像二值化，图像锐化，熟悉图像处理常用的算法。
选课建议与学习要求
本课程适合于机械设计制造及自动化专业、智能制造工程专业三年级的本科生修学，要求学生具有一定的编程基础及机器人的相关技术基础，能够掌握机器人视觉的系统选型及设置，能够掌握机器人视觉系统的编程并衍生到其他品牌产品的应用。
二
（
类型
序号
内容
知识目标
1
了解机器人视觉系统概念，组成，工作原理及应用场景。
《机器人视觉技术及应用》本科课程教学大纲
一
课程名称
机器人视觉技术及应用
Robot Vision Technology and Application
课程代码
1080014
课程学分
2
课程学时
32
理论学时
机器视觉原理及应用教程 教学大纲
机器视觉原理及应用教程课程教学大纲课程编码：******课程中文名称：机器视觉原理及应用教程课程英文名称：MachineVisionPrincip1esandApp1icationsTutoria1开课单位：人工智能学院、电子信息学院、自动化学院、电气工程学院任课教师及职称（3名以上）：******1、学分和学时分配学分：3.0 学时：48共3学分，48学时（理论40学时，实验8学时）2、教学目的通过本课程的学习，使研究生掌握机器视觉及图像处理的基本理论与方法，提高应用机器视觉技术和数字图像处理技术解决实际问题的能力，培养学生追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使命感，精益求精的大国工匠精神，科技报国的家国情怀和使命担当。
3、课程内容第一章绪论（2学时）主要阐述了机器视觉的主要研究内容、应用和发展，从数字图像的基本概念逐步引申到机器视觉的基本内容及其特点，简单地介绍机器视觉系统的发展、与其他领域的关系、研究任务及常用的工具软件，最后总结机器视觉在各领域的应用与所遇到的困难，并展望数字图像处理的未来发展。
第二章相机成像与标定（2学时）4、授课方式主要采用混合式教学方式，主要包括：课前预习，课堂练习，课后复习教学方式。
5、考核方式考试方式采用百分制，平时作业20%（由2次小作业组成）、课堂测试20%、课程大作业60%（由课程大作业和PPT汇报组成）。
备注：全勤不加分，旷课一次-3分，迟到一次T分。
对旷课超过教学时数1/3的学员，取消成绩评定资格。
6、适用专业范围本课程主要面向计算机、人工智能、电子信息和自动化相关专业的高年级本科生和低年级研究生。
7、课程教材及主要参考书目编写者姓名：职称：学位点审核者姓名:。
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《机器视觉》课程教学大纲
课程编号：04233
课程名称：机器视觉
英文名称：Robot Vision
课程类型：学科基础课
课程要求：选修
学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）
适用专业：智能科学与技术
一、课程性质与任务
机器视觉是智能科学与技术专业的学生学习和掌握图像检测、图像处理等机器视觉相关理论和方法的专业选修课，是学生理解机器视觉现有方法和技术需要选学的课程，能够为学生以后从事计算机视觉相关领域的研究做准备。
本课程在教学内容方面着重讲述早期视觉的内容，是学生建立起对成像过程的基本理解, 探讨对成像过程进行求逆的方法，同时也介绍一些用于解决机器视觉问题的具体方法，注重培养学生建立一种针对不同机器视觉问题的整体解决方法，培养学生解决一些更加复杂的实际问题的能力；在培养实践能力方面，通过图像检测和图像处理等实验对的基本训练，学生进行机器视觉的基本训练。
通过课程学习，使学生掌握机器视觉基本理论，了解图像检测和处理的常用方法，具有初步的图像检测、处理的能力，为进一步学习和应用打下必要的基础。
（支撑毕业要求 1.3, 2.2, 4.1, 10.1）
二、课程与其他课程的联系
先修课程：智能机器人、智能传感技术、机器学习（该课程提供图像获取及应用的相关知识和场景）；
后续课程：智能感知综合实践
三、课程教学目标
1.学习机器视觉的基本概念和基本理论知识，掌握成像、图像检测、区域分割、边缘检测等基本知识，理解机器视觉的运行基本原理，具有初步的静态图像处理的能力；（支撑毕业要求1.3）
2.能够基于机器视觉的基本原理，对物体成像和图像的检测、分割等问题进行研究，包括机器视觉的软件设计与实现，通过实验进一步验证所给出的结论，并能够撰写研究/实验报告；（支撑毕业要求2.2, 4.1）
3.了解机器视觉领域的最新进展与发展动态，培养初步的跟踪学科发展前沿的意识。
（支撑毕业要求10.1）
四、教学内容、基本要求与学时分配
五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）
1.查阅文献资料：（课外2-4学时）
通过搜索网络和查阅文献资料，了解机器视觉的研究现状、研究热点和发展趋势
2.作业：（课外12学时）
做所学知识进行复习，完成相关的作业。
六、教学方法
本课程以课堂教学为主，结合作业、自学、撰写设计报告（大作业）、实验等教学手段和形式完成课程教学任务。
在课堂教学中，通过讲授、提问、讨论、演示等教学方法和手段让学生理解机器视觉的基本概念、原理，强调机器视觉在现实生活中的具体应用。
通过启发式教学、讨论式教学、案例教学等培养学生初步运用机器视觉的原理分析解决复杂智能科学技术工程问题的能力；培养学生自主学习能力、发现问题与解决问题的能力、获取和整理信息的能力、准确运用语言文字的表达能力，激发学生的创新思维。
在自学环节中，重点培养学生查找文献、检索信息的能力和一定的创新意识，培养学生的自主学习和初步的研究能力。
七、考核及成绩评定方式
最终成绩由平时成绩、实验成绩、期末考试成绩组合而成。
各部分所占比例如下：
平时成绩：10%。
主要考核学生的出勤情况。
平时测试成绩：10%o课堂测试，课堂测试考核对每堂课知识点的复习、理解和掌握程度, 每次测试5分。
上机成绩:10%o主要考核学生对实验内容的掌握情况；每个上机5分；
期末考试成绩：70%o主要考核机器视觉基本概念、基本设计方法的掌握程度，闭卷考试, 题型为：1、计算题，2、解答题等。
八、教材及参考书目
1. 教材：
[1]机器视觉，伯特霍尔德•霍，中国青年出版社，2014年8月1日
2. 参考书目：
[1]机器视觉算法与应用，Steger, M. Ulrich C. Wiedemann,杨少荣，清华大学出版社，2008 年
[2]计算机与机器视觉:理论、算法与实践，E.R.Davies,机械工业出版社2013年。