机器视觉教学大纲 机器视觉教程
机器视觉技术基础教学教案(全)
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。
机器人视觉技术及应用教学课件(共8章)第1章 机器视觉技术概述
为工业增智 为教育赋能
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机器视觉技术概述
2
机器视觉系统概念
2.1
机器视觉系统概念
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2.1 机器视觉系统概念
机器视觉系统概念
• 机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传 送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布的亮度、颜色等信息， 转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别 的结果来控制现场的设备动作。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
镜头焦距f
视 野
工作距离d
相 机
范
靶
围
面
W
m
f=m*d/W
为工业增智 为教育赋能
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3.3 CCD摄像机
CCD摄像机
• 目前CCD摄像机以其小巧、 可靠、清晰度高等特点在 商用与工业领域都得到了 广泛地使用。CCD摄像机 按照其使用的CCD器件可 以分为线阵式（卷帘快门） 和面阵式（全局快门）两 大类。
研究小组，于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论； • 20世纪80年代到20世纪90年代中期，机器视觉获得蓬勃的发展，新概念，新方法，
1.1 机器视觉的起源与发展
• 在中国，视觉技术的应用开始于20世纪90年代，但在各行业的应用几乎一片空白。到21世 纪，视觉技术开始在自动化行业成熟应用
为工业增智 为教育赋能
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3.1 机器视觉系统
• 此外，还有以智能相机为中心的机器视觉系统形态，将照明、成像、处理内置于相机内部， 一台相机即可完成机器视觉系统的全部功能。
为工业增智 为教育赋能
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3.2 光源照明技术与光学镜头
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。
机器视觉培训教程第三讲
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
三、获得完美图象的6大要素：
小结#1：获得完美图象的6大要素及控制因素 高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。 清晰成象。控制因素：镜头、灯源 避免畸变。控制因素：镜头 保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、 待测物位置 反差最大化。控制因素：灯源、镜头 恰当的照明与曝光。控制因素：灯源、镜头
十、如何选用板卡1
什么是视觉板卡的软件包 由视觉厂家开发出的与其板卡产品相配套的视觉软件工具包
软件包的基本构成
图象处理工具。如边缘寻找、模版匹配等 图象预处理工具。如直方图、图象二直化等 其他工具。如图象缓冲区、画图工具等
为什么要使用软件包 安全的软硬件匹配 节省开发周期 底层图象处理工具稳定可靠
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“，而镜 头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
十、如何选用板卡4
软件功能对比 是否易于使用
硬件开发环境 开发环境的操作系统 开发语言
• 软件功能对比 – 软件功能优劣 • 边缘寻找功能 • 目标定位功能 • 图象欲处理功能 • 字符读取功能（OCR） • 数据读取功能 • 图象缓冲功能 • 实际应用功能 • 接口功能 • 其他辅助功能
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
八、项目评估的基本步骤1
检测项目 条款
检测项目条款 条款名称及详细说明
客户需求
机器视觉培训教程课件
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。
机器视觉培训课程计划
机器视觉培训课程计划第一部分：介绍机器视觉1. 什么是机器视觉- 机器视觉的定义- 机器视觉的发展历史- 机器视觉的应用领域2. 机器视觉的基本原理- 光学成像- 图像传感器- 图像处理算法3. 机器视觉系统的组成- 摄像头- 图像采集设备- 图像处理设备- 控制器第二部分：图像处理基础1. 数字图像- 数字图像的定义- 数字图像的表示- 数字图像的特征2. 图像处理技术- 灰度变换- 图像平滑处理- 图像增强- 图像分割3. 图像处理算法- 卷积操作- 边缘检测算法- 形态学处理- 颜色空间转换第三部分：图像识别与分类1. 物体检测- 物体检测的基本概念- 目标检测算法- 目标追踪算法- 目标识别技术2. 图像识别- 机器学习和深度学习- 特征提取和特征匹配- 分类器的应用- 图像标注和图像检索3. 图像处理应用案例- 人脸识别- 车牌识别- 手势识别- 物体识别第四部分：视觉传感器与视觉系统1. 摄像头- 摄像头的工作原理- 摄像头的参数和规格- 不同类型的摄像头2. 3D视觉传感器- 3D视觉传感器的原理- 3D视觉传感器的技术应用- 3D视觉传感器的发展趋势3. 视觉系统的设计与应用- 视觉系统的设计要点- 视觉系统的应用案例分析- 视觉系统的性能评估第五部分：实践项目1. 图像处理项目- 使用OpenCV进行图像处理- 实现图像增强与滤波- 图像分割与物体检测2. 机器学习项目- 使用TensorFlow建立卷积神经网络- 实现图像识别与分类- 识别人脸或手势3. 视觉系统设计与应用- 设计一个简单的视觉导航系统- 实现一个基于视觉传感器的机器人控制系统- 开发一个视觉识别应用总结：通过本次机器视觉培训，学员将能够具备图像处理与识别的基本理论知识和实际操作技能，掌握相关工具、平台和技术，对机器视觉系统的设计与应用有一定的了解与实践经验，为未来的相关工作和研究提供有力的支持。
希望学员能够通过本次培训获取新的知识，拓宽视野，增强实践能力，不断提高自身专业能力，为推动机器视觉技术的发展做出积极的贡献。
机器视觉原理及应用教程 第1章 绪论
同时还可以避免人的疲劳、注意力不集中等带来的误判。具体例子有工业探伤、自动 流水线 和装配、自动焊接、PCB检查以及各种危险场合工作的机器人等。 2） 视觉导航：用于无人驾驶飞机、无人驾驶汽车、移动机器人、精确制导及自动巡航 装备捕 获目标和确定距离，既可以避免人的参与及由此带来的危险，也可提高精度和速度。 3） 光学 字符识别:阅读信上的手写邮政编码和自动号码牌识别。 4） 机器检验：快速检验部件质量，用立体视觉在专用的光照环境下测量飞机机翼或汽车车身 配件的容差。 5） 零售业：针对自动结账通道的物体识别及基于人脸识别的支付功能。 6） 医学成像：配准手术前和手术中的成像，或关于人类老化过程中大脑形态的长期研究。 7） 人机交互：让计算机借助人的手势、嘴唇动作、躯干运动、表情等了解人的要求而执行指 令，这既符合人类的互动习惯，也可增加交互便捷性和临场感。 8） 虚拟现实：飞机驾驶员训练、手术模拟、场景建模、战场环境仿真等。
➢ 关于视觉有很多有趣的发现，比如螳螂虾的眼睛能探测到偏振光。人眼以及普通相机只能感 受到光的强度信息而不能探测到光的偏振信息。澳大利亚昆士兰大学的研究人员发现，螳螂 虾的复眼能探测到偏振光。根据生物医学及光学方面的理论知识，生物组织特性与偏振信息 有关，所以螳螂虾的眼睛是能够“诊断”出生物组织的病变的。此外，蜻蜓等昆虫具有复眼 结构，蜘蛛有很多只眼睛，青蛙的眼睛只能看到动态场景，狗对色彩信息的分辨能力极低。
严谨严格，求实求是
1.1.2机器视觉与其它领域的关系
机器视觉属于交叉学科，它与众多领域都有关联。尤其是机器视觉与计算机视 觉之间的关系，有的学者认为二者一样，有的则认为二者存在差别，下方图显示 了机器视觉与其他领域的关系图，包括计算机视觉、图像处理、人工智能、机器 人控制、信号处理、成像等。人工智能、机器人控制等概念在相关学科中都有比 较明确的定义。 成像是表示或重构客观物 体形状及相关信息的学科。
机器视觉技术基础教学教案(全)
机器视觉技术基础教学教案(全)字化的基本原理和数字图像的特点。
2.认识图像灰度直方图，掌握其作用和应用。
3.掌握图像像素间的关系，包括像素的大小、位置、颜色等。
4.介绍图像处理的一些基本方法，如图像增强、滤波、分割等。
5.拓展延伸：介绍一些常见的图像处理软件和工具，如Photoshop、MATLAB等。
归纳、总结：本节课主要介绍了图像与数字图像的概念与分类，图像数字化的基本原理，图像灰度直方图的作用和应用，以及图像像素间的关系。
同时，还介绍了一些基本的图像处理方法和常见的图像处理软件和工具。
结尾：鼓励学生课后进行练和实践，加深对图像处理基础知识的理解和掌握。
5分钟通过举例介绍，引出图像预处理的重要性和必要性。
讲授过程：详细介绍1.感兴趣区域（ROI）的截取。
2.图像的变换与校正。
3.增强图像的具体实现。
4.图像去噪。
5.图像平滑。
6.图像锐化。
7.图像二值化。
8.图像边缘检测。
归纳、总结：本节课对图像预处理的具体方法进行了详细介绍，使学生能够掌握图像预处理的具体使用方法。
结尾：鼓励学生课后进行实践，加深对图像预处理的理解和掌握。
换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法是常用的方法。
其中，阈值分割是最简单的方法，它将图像分为前景和背景两部分，通过选择合适的阈值来实现分割。
边缘检测是通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Sobel算子、Canny算子等。
区域分割是将图像分为多个区域，常用的算法有基于区域生长的方法、基于分割树的方法等。
Hough变换可以检测图像中的直线、圆等形状，常用于工业检测等领域。
动态聚类分割是通过聚类算法将图像分为多个类别，常用的算法有K-means算法、谱聚类算法等。
分水岭算法是一种基于图像梯度的分割算法，常用于医学图像分割等领域。
归纳、总结：本节课主要介绍了图像分割的基本概念和常用算法。
了解这些算法有助于我们对图像进行更精确的分割，从而提取出我们所需要的信息。
结尾：鼓励学生课后复，拓展延伸相关算法的应用。
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机器视觉教学大纲 机器视觉教程
《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 20__2年 主要参考
书：
1.
ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K.
S.
Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2.
张广军编著，机器视觉，科学出版社，20__5年 执笔人：
本课程主要内容包括：二值图像分析^p 、图像预处理、边缘检测、图像
分割、纹理分析^p 、明暗分析^p 、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^p 、图像预处
理、边缘检测、图像分割、纹理分析^p 、明暗分析^p 、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。
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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。
作业是检验学生学习情况的重要教学环节，为了帮助学生掌握课程的基本内
容，培养分析^p 、运算的能力，建议布置作业5－8次，并在期末前安排一次
综合作业作为主要考查环节。
实验是教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组4－6人，
使每个学生均有亲自操作的机会。
三、 各章节内容及学时分配 1． 人类视觉与机器视觉 (4学时) :
人类视觉原理与视觉信息的处理过程；机器视觉理论框架与应用；成像几何
学基础。
2． 值图像分析^p 与区域分析^p （4学时）：阈值、几何特性、投
影、游程长度编码、二值图像算法；区域和边缘、分割、区域表示、分裂和合并。
3． 图像预处理（4学时）：直方图修正、图像线性运算、线性滤波器、非
线性滤波器。
4． 边缘检测和轮廓表示（4学时）：梯度、边缘检测算法、二阶微分算
子、LoG算法、图像逼近、Canny边缘检测器；数字曲线及其表示、曲线拟合、
Hough变换。
5．纹理（4学时）：纹理分析^p 统计方法、有序纹理的结构分析
^p 、基于模型的纹理分析^p 、用分形理论分析^p 纹理、从纹理恢复形
状。
6． 明暗分析^p （4学时）：图像辐射度、表面方向、反射图、从图像
明暗恢复形状、光度立体。
7． 双目立体视觉（4学时）：双目立体视觉原理、精度分析^p 、系统
结构、立体成像、立体匹配、系统标定。
8． 三维视觉技术（4学时）：结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标
定方法；光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法。
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四、 实验：
1． 实验目的与任务
本课程实验综合运用机器视觉基本理论、机器视觉实验装置和计算机图像处
理软件，加深理解机器视觉的基本概念，掌握机器视觉图像基本处理方法，培养学
生的动手能力和分析^p 问题解决问题的能力。
2． 实验教学基本要求 （1）掌握机器视觉图像基本处理方法：除噪、边缘
增强、边缘检测。
（2）掌握三维物体的机器视觉识别方法：结构光法实验装置、三维物体数据
的获取和三维物体的重建方法。
3． 实验教材或指导书 自编。
4． 实验项目一览表
序号 实验项目 内容提要 实验 类型 学时 分配 主要仪器 设
备 实验 地点 备注
1 视觉图像基本处理方法
滤波、图像增强与边缘检测 综合 2学时 配备图像处理软件的微机 机械设
计及自动化实验室
2 三维物体的机器视觉识别方法 结构光法的图像数据获取、处理与三维模型
重建 综合 2学时 结构光实验系统 机械设计及自动化实验室
五、 考核方式：
（1）考核形式为考查，采用五级分制，考核环节为平时出勤、作业、实验和
期末综合作业；（2）平时成绩占35％，实验占30，期末综合作业占35％。