机器视觉技术基础教学教案(全)
机器视觉系列课程设计
机器视觉系列课程设计一、教学目标本课程旨在通过机器视觉系列课程的学习，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和应用。
具体目标如下：1.了解机器视觉的基本概念和原理。
2.掌握机器视觉的主要技术和应用领域。
3.熟悉机器视觉的基本算法和编程方法。
4.能够运用机器视觉技术解决实际问题。
5.具备进行机器视觉算法设计和编程的能力。
6.能够进行机器视觉系统的设计和调试。
情感态度价值观目标：1.培养学生对机器视觉技术的兴趣和热情。
2.培养学生对科技创新和智能化发展的认识和关注。
3.培养学生具备团队合作和创新思维的能力。
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、技术和应用。
具体安排如下：第1周：机器视觉概述1.1 机器视觉的基本概念1.2 机器视觉的发展历程1.3 机器视觉的应用领域第2周：机器视觉的基本原理2.1 图像处理基础2.2 特征提取和匹配2.3 机器视觉的算法概述第3周：机器视觉的主要技术3.1 计算机视觉3.2 图像识别与分类3.3 目标检测和跟踪第4周：机器视觉的应用案例4.1 工业自动化4.2 智能交通4.3 医疗影像分析三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和算法。
2.讨论法：通过分组讨论，培养学生的团队合作能力和创新思维。
3.案例分析法：通过分析实际应用案例，让学生了解机器视觉技术的应用领域和解决方案。
4.实验法：通过实验室实践，让学生动手操作和调试机器视觉系统，培养学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用《机器视觉》一书作为主要教材，系统介绍机器视觉的基本概念、原理和应用。
2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生深入学习和拓展知识。
3.多媒体资料：制作精美的PPT和教学视频，帮助学生更好地理解和掌握机器视觉技术。
机器视觉教学设计方案
机器视觉教学设计方案1. 引言本教学设计方案旨在介绍机器视觉的基本概念和应用，并提供相关的实践活动和资源，以帮助学生全面了解机器视觉领域的知识和技术。
2. 教学目标通过本教学方案的实施，学生将能够：- 完整解释机器视觉的定义和原理；- 理解机器视觉在各个领域中的应用；- 研究并掌握机器视觉的基本技术和方法；- 利用机器视觉技术进行实际问题的解决。
3. 教学内容和活动3.1 机器视觉基础知识- 介绍机器视觉的概念和发展历程；- 讲解机器视觉的基本原理和算法；- 分析机器视觉在计算机视觉、医疗影像等领域的应用。
3.2 机器视觉的技术和方法- 探讨机器视觉中的图像处理和图像分析技术；- 讲解机器研究在机器视觉中的应用；- 引导学生利用编程语言实现简单的机器视觉算法。
3.3 实践活动和案例分析- 组织学生参与机器视觉实验和项目，如目标识别、人脸检测等；- 分析和讨论机器视觉在现实生活中的应用案例，如自动驾驶、人机交互等。
3.4 研究资源和评估方式- 提供相关的教材和研究资料，如教科书、学术论文等；- 设计小组项目和个人作业，以检验学生对机器视觉的理解和应用能力；- 定期进行课堂测验和参与度评估。
4. 教学计划第一周：机器视觉概述- 介绍机器视觉的定义和概念；- 讲解机器视觉的发展历程和应用领域。
第二周：机器视觉基础技术- 探讨机器视觉中的图像处理和图像分析技术；- 讲解常用的机器研究算法和方法。
第三周：机器视觉实践活动- 组织学生进行机器视觉实验和项目的实践活动；- 引导学生分析和讨论实际应用案例。
5. 教学评估通过课堂测验、项目作业和参与度评估等方式来评估学生对机器视觉知识和技术的掌握程度。
6. 参考资料以上是本教学设计方案的基本内容，请按照教学计划来实施和评估。
祝教学顺利！。
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[推荐五篇]
![机器视觉教学大纲[推荐五篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/ab3f1839fd4ffe4733687e21af45b307e871f92a.png)
机器视觉教学大纲[推荐五篇]第一篇：机器视觉教学大纲《机器视觉》教学大纲课程编码：08241059 课程名称：机器视觉英文名称：MACHINE VISION 开课学期：7 学时/学分：36/2（其中实验学时：4）课程类型：专业方向选修课开课专业：机械工程及自动化选用教材：贾云得编著《机器视觉》科学出版社2002年主要参考书：1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K.S.Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 19872.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年执笔人：本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
一、课程性质、目的与任务机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。
机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。
而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。
本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。
通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。
二、教学基本要求本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。
使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
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。
部编教材《计算机视觉技术》教学设计
部编教材《计算机视觉技术》教学设计
本文主要介绍《计算机视觉技术》课程的教学设计。
本课程内容包括计算机视觉基本概念及算法、计算机视觉应用、计算机视觉系统。
教学目标
1. 理解计算机视觉基本概念及算法；
2. 掌握计算机视觉应用；
3. 能够设计和实现计算机视觉系统；
教材选择
本课程选择部编教材《计算机视觉技术》。
该书覆盖面广，内容着眼于实践应用，与本课程教学目标相符。
同时，该书在讲解算法原理和应用实例时均有详细解释和实践演示，在教学中能够起到很好的辅助作用。
教学方法和手段
本课程采用讲授理论知识与实践操作相结合的教学方法。
理论
授课通过PPT课件与案例分析相结合，辅以实际场景模拟演示视频，使学生更好地理解与掌握知识点。
实践操作通过编写程序，完成实
现一个小型计算机视觉系统的设计，帮助学生将理论知识应用到实
际中去。
教学手段包括PPT课件、实验材料（包含编程软件和相关资料）、实践操作视频及辅助阅读材料。
教学流程
本课程教学流程包括以下步骤：
1. 计算机视觉基本概念及算法讲解；
2. 计算机视觉应用案例分析；
3. 计算机视觉系统设计与实现。
教学评估与考核
本课程采用“学生自我评价+教师评价”的考核方法。
学生通过完成一个小型计算机视觉系统的设计与实现，并提交相关文档，进行自我评价。
教师根据学生提交的实验文档，进行评价与得分。
教学总结
总体而言，本课程是一门注重实践的计算机视觉课程。
通过本课程的学习，学生能够全面了解计算机视觉的基本概念、算法、应用及设计实现过程，并具备一定的实践操作能力。
机器视觉课程设计
机器视觉课程设计一、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认识，提高学生在实际问题中运用机器视觉知识的能力。
知识目标：使学生了解机器视觉的基本原理、技术方法和应用领域；掌握机器视觉系统的基本构成和操作方法。
技能目标：培养学生运用机器视觉知识分析、解决实际问题的能力；训练学生进行机器视觉系统设计和实验的能力。
情感态度价值观目标：激发学生对机器视觉技术的兴趣，培养学生的创新精神和团队合作意识，使学生认识到机器视觉技术在现代社会中的重要作用。
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、图像处理技术、特征提取和匹配、机器视觉系统的设计与应用等。
1.机器视觉基本概念：介绍机器视觉的定义、发展历程和应用领域。
2.图像处理技术：包括图像的数字化、图像增强、边缘检测、图像分割等。
3.特征提取和匹配：介绍特征提取的方法、特征匹配的算法及其应用。
4.机器视觉系统的设计与应用：讲解机器视觉系统的基本构成、工作原理和应用案例。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。
1.讲授法：通过讲解机器视觉的基本概念、原理和应用，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生针对实际问题进行讨论，培养学生的思考能力和团队协作精神。
3.案例分析法：分析机器视觉领域的实际案例，使学生更好地理解理论知识。
4.实验法：安排实验室实践环节，让学生动手设计、搭建和调试机器视觉系统。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《机器视觉导论》等国内外优秀教材。
2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果，供学生拓展阅读。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，以丰富教学手段，提高教学质量。
4.实验设备：搭建机器视觉实验平台，为学生提供实际操作的机会。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用多种评估方式相结合的方法。
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机器视觉技术基础教学教案(全)教案课程名称授课方式教学目的机器视觉概述授课时长40min软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸通过研究，让学生对机器视觉这项技术有一个基本的了解重点、难点了解机器视觉的工作原理以及硬件环境搭建。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计播放机器视觉相机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，关视频，引入课用机器视觉检测方法可以提高生产的效率和自动化题，激发学生研究程度。
本章就针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题兴趣进行解释和说明。
讲授过程：1.对机器视觉进行初步认识，详细讲解机器视觉的工作原理及2.了解机器视觉的工作原理，一个完整的机器视觉系统由应用多个模块组成，一般包括光源、镜头、相机、图像采集模块、图像处理模块、交互界面等。
3.了解机器视觉硬件情况搭建。
1）机器视觉中光源的选型2）机器视觉相机的选型，3）机器视觉项目选型要关注的镜头参数：接口、最大靶面尺寸、物距与焦距、光圈、分辨率与成像质量、镜头倍率与视场规模。
4）图像采集卡的技术参数：图像传输格式、图像格式、传输通道数、分辨率、采样频率与传输速率。
了解图象采集卡的各种种类。
4.机器视觉的应用与展望。
（1）在工业领域的应用（2）在医学领域的应用（3）在交通领域的应用（4）在农业领域的应用（5）在生活领域的应用归纳、总结：总结、归纳机器视结尾：鼓励学生课后复。
应用教案设计方案微课名称授课方式教学目的重点、难点数字图像基础微课时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸对图象处理的一些基础内容进行简朴介绍与了解。
初步认识图像与数字图像并了解其分类，了解图像数字化的基教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计播放图像与数字研究机器视觉，其实质就是对各类图像的处理过程，图像相关视频，引数字图像处理技术在当今世界应用已经非常普遍，应用手入课题，激发学生段越来越丰富，功能也越来越强大。
本节将对有关图像处研究兴趣理的一些基础内容进行简单介绍。
讲授过程：1.了解图像与数字图像的概念与分类，详细讲解图像数字化与图象灰度2.把握图象数字化的过程：采样，图象量化与压缩编码，直方图。
对数字图象的表示以及采样、量化参数与数字化图象间的关系进行初步了解。
3.了解图象灰度直方图的概念与性质。
直方图的应用：1.用于判断图像量化是否恰当；2.用于确定图象二值化的阈值。
4.了解图像像素间的关系。
1）相邻像素的概念。
2）像素间的邻接性、连通性、区域和边界。
归纳、总结：本节课对机器视觉的本质数字图像处理进行简单介绍，使学生能把握图象与数字图象以及图象数字化的知识。
结尾：总结、归纳数字图鼓励学生课后复。
像处理。
教案设计计划名称授课方式教学目的重点、难点了解和熟悉HALCON时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸让学生了解HALCON开发界面，学会运用HALCON软件。
初步认识机器视觉软件HALCON，并了解其功能及应用简介；掌握软件图像采集；了解常见的数据结构。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计通过操作HALCON是工业视觉领域有利的工具，在XXX，引入课开发环境下提供了许多助手工具，可以方便开发人员进行题，激发学生研究快速仿真。
本章介绍了主要介绍了HALCON软件及其交互式的编程环境DEvelop以及HALCON的数据结构类兴趣型。
讲授过程：详细讲解 1.走进HALCON，对XXX进行开端认识与了解。
HALCON软件各2.了解HALCON功能及应用简介。
部分知识。
3.了解HDevelop图形组件的主界面及子窗口。
5.掌握软件图像采集过程。
3）获取非实时图像。
4）获取实时图象。
6.掌握HALCON数据结构：1）HALCON Image图像2）XXX区域3）HALCON XLD轮廓4）HALCON句柄5）Tuple数组归纳、总结：本节课对XXX软件进行详细介绍，使学生能掌握机器视觉的软件适用。
结尾：鼓励学生课后复。
总结、归纳HALCON软件。
教案设计方案名称授课方式教学目的重点、难点图象预处理演示法、讲授法、总结归纳法、拓展延伸让学生掌握图像预处理的具体使用方法。
感兴趣区域（ROI）的截取，图像的变换与校正，增强图像的具体实现。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计时长图像预处理是图像处理非常关键的一环，主要目的是采用具体例子引按照指定需要突出图像的有用信息，消除图像中无关的信入课题，激发学生息，将图像转化为更适合人或计算机分析处理的形式，从研究兴趣而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
本章将深入介绍图象预处理的几种常用算法。
讲授过程：1.了解感兴趣区域（ROI）的截取，主要分为两步：①选择详细讲解图象预关注区域，②裁剪区域；2.掌握图像的变换与校正，变换与校正主要运用了线性代处理中ROI的截取，图像的变换与数里面有关平移、旋转和缩放的矩阵知识，在Halcon中使校正以及增强图用仿射变换的相关算子，就是把HALCON中的平移、旋转和缩放联合起来进行运用。
3.把握加强图象的具体实现，图象加强的具体实现包括两像的具体实现方法。
大类的知识：频率域法和空间域法，前者把图像看成一种二维旌旗灯号，采用低通滤波（即只让低频旌旗灯号通过）法，可去掉图像中的噪声。
采用XXX滤波法，则可增强边缘等高频旌旗灯号，使模糊的图片变得清晰。
空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
归纳、总结：本节课主要介绍了如何对图像进行预处理，包括感兴趣区域（ROI）的截取，图像的变换与校正以及增强图像的具体实现方法。
结尾：鼓励学生课后复。
总结、归纳图像预处理的方法。
微课教案设计计划名称授课方式教学目的重点、难点图像分割时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸对图象支解及其实现方法有一定了解。
了解图像分割的基本概念，了解阈值分割、边缘检测、区域分割、Hough变换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计采用具体例子引在前述章节中，描述了对感兴趣区域的截取，对图像入课题，激发学生的位置转换等操作。
但是这些操作不能为我们提供图像中研究兴趣所包含物体的信息。
为得到图像中的物体信息，我们必须进行图象支解，即提取图象中与感兴趣物体相对应的那些详细讲解阈值分区域。
描述的改正式些，支解操作以一幅图象作为输入而割、边缘检测、区返回一个或多个区域或亚像素轮廓作为输出。
讲授过程：域分割、Hough变换、动态聚类分1.了解阈值支解算法，把握根据直方图谷底确定阈值法、割、分水岭算法等实验法、局部阈值支解方法等方法。
图象支解算法。
2.了解区域支解算法，把握基于区域的图象支解方法中的区域生长算法和区域分裂与合并算法。
3.了解边缘检测算法，理解边缘检测的相关知识。
5.对分水岭算法有基本的认识。
归纳、总结：本章主要介绍了图象支解的基本概念、公式推导、适用情况及使用留意事项。
具体介绍了阈值支解、边缘检测、区域分割、Hough变换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法。
对于选择何种图像分割方法进行处理，还要考虑实际问题的特殊性。
总结、归纳图像分结尾：鼓励学生课后复。
割的各种算法。
微课教案设计方案微课名称授课方式教学目的重点、难点特征提取微课时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸对如何根据图像的特征进行目标提取有一定了解。
了解图像特征的基本概念，掌握与区域形状特征相关的一些算子，掌握基于灰度值与图像纹理的特征。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计利用计算机识别在前面的各节中，我们曾经了解到了若何从图象中提图象的本质来引取区域或亚像素精度轮廓。
尽管区域和轮廓非常有效，但入课题，激发学生它们偶然还是不够用的，因为它们只包含对支解结果的原研究兴趣始描述。
图象的特性描述了图象的某种属性，当通过支解、形态学处理获得一些区域后，这些区域就构成了一个集合。
详细讲解若何根若何从这些集合中选择出需要的区域，这就需要使用特性据图象的特性进作为判断和选择的依据。
本章介绍Region区域类型的一些行目标提取。
主要参数，介绍若何根据图象的特性进行目标提取。
讲授过程：2.了解图象特性的概念、分类及特性提取的一般原则。
2.了解区域形状特征，掌握区域面积、中心点坐标、区域的宽度和高度等特征量。
3.了解基于灰度值的特征，掌握灰度区域的最大、最小灰度值及其面积和中心，能根据灰度特征值选择区域。
4.了解基于图象纹理的特性，把握使用灰度共生矩阵来描述这些特征的方法。
归纳、总结：本章主要介绍了Region区域类型的一些主要参数，介XXX根据图象的特性进行目标提取。
结尾：鼓励学生课后复。
总结、归纳图像特征提取。
微课教案设计计划名称授课方式教学目的重点、难点图像的形态学处理微课时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸让学生掌握使用XXX进行图像的形态学处理。
二值图像的腐蚀与膨胀、开运算与闭运算；二值图像的形态学应用。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计采用具体例子引在前面章节我们已经讨论了如何分割区域。
我们已经入课题，激发学生看到了分割结果中经常包含不想要的干扰。
因此，通常我研究兴趣们必须调整分割后区域的形状以获取我们想要的结果。
这是数学形态学领域的课题。
本章我们将介绍图像形态学的详细讲解二值图基本原理以及在HALCON中的运用。
讲授过程：1、掌握二值图像的的基本形态学运算；2、掌握灰度图像的的基本形态学运算；3、了解二值图像的形态学应用。
归纳、总结：像的腐蚀与膨胀、开运算与闭运算。
总结、归纳图象形结尾：鼓励学生课后复。
及其运用。
微课教案设计计划名称授课方式教学目的图像模板匹配微课时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸介绍图象模板匹配技术的实现方法。
了解图象匹配的概念及主要方法、两种图象匹配方法的算法原重点、难点理以及图象金字塔的感化及常用类型，把握HALCON软件中匹配助手的使用方法。
教学内容教学过程与详细内容引入：在数字图象领域中，常常需要通过模板图象与测试图像之间的比较，找到测试图像上与模板图像相似的地方，这种技术称为图像的模板匹配。
本章将对图像模板匹进行详细讲解。
讲授过程：2.了解基于形状的模板匹配，掌握不变矩匹配法、距离变换匹配法、最小均方误差匹配法等方法。
3.了解图像金字塔的作用及常用类型。
4.了解HALCON软件中匹配助手的使用方法。
归纳、总结：本章详细介绍了两种图象匹配方法的算法原理及基于XXX的响应例程，并且介绍了图象金字塔的感化及常用类型，之后详细介绍了HALCON软件中匹配助手的使用方法。
结尾：鼓励学生课后复。
教学设计采用具体例子引入课题，激发学生研究兴趣详细讲解图象模板匹配中基于灰度值匹配、基于形状特征匹配以及基于相关性特征匹配等具体实现方法。