《智能汽车传感器技术》教案 项目四 视觉传达技术.docx

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课题

项目四视觉传感器技术

课时

6课时（270min）

教学目标

知识目标：

（1）了解生物视觉和机器视觉的特点

（2）掌握视觉传感器的特点、分类及组成

（3）了解视觉传感器的应用

（4）熟悉视觉传感器的工作原理及技术参数

（5）掌握视觉传感器的常见故障及其检修方法

技能目标：

（1）能熟练使用视觉传感器的拆装工具

（2）能拆装视觉传感器

（3）能检修视觉传感器的常见故障

素质目标：

（1）培育崇尚技艺、求实创新、乐于奉献的职业品质

（2）树立爱岗敬业、忠于职守的职业精神

教学重难点

教学重点：生物视觉和机器视觉的特点，视觉传感器的特点、分类、组成和应用，视觉传感器的工作原理，视觉传感器的常见故障及其检修方法

教学难点：拆装视觉传感器，检修视觉传感器的常见故障

教学方法

讲授法、问答法、讨论法

教学用具

电脑、投影仪、多媒体课件、教材

教学过程

主要教学内容及步骤

考勤

【教师】使用APP进行签到

【学生】按照老师要求签到

案例导入

【教师】展示“理想L9”图片（详见教材），讲述“理想L9的视觉传感器”案例（详见教材），并提出问题：

理想L9的哨兵模式是如何精准识别车辆剐蹭、开门剐蹭等驻车事故的？

【学生】聆听、思考

传授新知

【教师】通过大家的发言，引入新的知识点，讲解生物视觉和机器视觉，视觉传感器的特点、分类、组成和应用等知识

4.1.1生物视觉和机器视觉

视觉是一种对外界环境的感知方法，可通过对外界环境的成像，得到大量包含环境信息的图像，再经过分析处理，即可实现对外界环境的理解和识别。作为最直接的感知方式，视觉感知可使我们在不实际接触物体的情况下获取大量关于物体的信息。对人类来说，至少有80%以上的外界信息，是通过视觉感知获取的。

1．生物视觉

以人的视觉系统为例，其主要由视网膜、视神经和大脑视觉皮层组成。视网膜的视锥细胞和视杆细胞可捕捉外界环境反射的光；视神经感受到亮度信号后会形成神经脉冲；大脑皮层中的视觉中枢接收到神经脉冲后，形成我们所看到的图像。

生物视觉系统是一个功能强大、结构复杂的智能信息系统，它不仅能够看到物体，还能对物体进行识别和分类。生活中常见的物体可分为3万～5万个类别，面对如此繁多复杂的物体种类，人类不仅可以在极短的时间内完成对物体的视觉识别，还可在各种不同条件下实现稳定的分析和分类。生物视觉是一种高级智能感知系统，能够运用逻辑分析和推理能力去识别变化中的目标，但是容易受到心理活动的误导，出现视错觉现象。

2．机器视觉

机器视觉是利用光学元件进行非接触性感知的，可自动获取外界环境的图像信息。机器视觉系统通过图像采集装置将捕捉到的目标转换为图像信息，并传输给图像处理系统。图像处理系统将图像信息转换为数字信号，并根据图像的像素分布、亮度、颜色等特征，对这些数字信号进行各种运算，以提取目标的特征；在进行相应的判断后，图像处理系统可根据判断的结果来控制现场设备的动作。机器视觉具有精度高、可重复、识别速度快、客观性强等特点。

（1）精度高。生物视觉由于受到天然物理条件的限制，在识别物体的精确性上略有不足，而机器视觉可通过提高机器的硬件性能来提高分辨率和对物体的识别精度。

（2）可重复。生物视觉在多次重复检测时易因疲劳而出现错误，而机器视觉能够以相同的方法进行多次检测，且不易出现错误。

（3）识别速度快。生物视觉会因视觉暂留现象而无法识别快速运动的目标，且识别速度较慢，而机器视觉可通过提高图像处理系统的处理速度来提高对物体的识别速度。

【教师】利用多媒体展示“生物视觉和机器视觉的性能比较”表格（详见教材），并进行讲解

（4）客观性强。生物视觉具有主观性，对物体的识别会受心理活动的影响，而机器视觉较为客观。

机器视觉已广泛应用于人类生产生活的各个方面。例如，在规模化工业生产过程中，使用机器视觉可大幅提高生产效率及生产的自动化程度；在不适合人工作业的危险环境中，也常用机器视觉代替生物视觉进行工作。生物视觉和机器视觉的性能比较如表所示。

4.1.2视觉传感器的特点

【教师】利用多媒体展示“视觉传感器的外观”图片（详见教材），并进行讲解

视觉传感器是能够利用光学元件和成像装置，将障碍物的光学图像转换为电信号的传感器，其外观如图所示。视觉传感器是机器视觉系统的输入设备，可对障碍物图像信息进行采集并将其转换为电信号，再提取障碍物的面积、长度、位置等特征量，最后输出数据及判断结果。目前，视觉传感器已成为ADAS中必不可少的传感器之一。

1．视觉传感器的优点

（1）可对目标进行识别和分类。视觉传感器和人工智能相结合，可实现对车辆、行人、交通标志等的识别和分类，而其他雷达仅可检测是否有障碍物，且无法精准识别障碍物的大小和类别。视觉传感器在视野范