《机器视觉技术》课程教学大纲.docx

机器视觉技术

MachineVisionTechnology

课程基本信息

课程编号课程总学时：32学时

实验学时：6学时

课程性质：选修

课程属性:专业类

开设学期：第5学期

适用专业：农业智能装备工程

对先修的要求：线性代数、程序设计基础（Python）

对后续的支撑：农业机器人技术与系统、农业智能化机械生产系统

一、课程的教学理念、性质、目标和任务

《机器视觉技术》课程的教学理念是以理论与实践相结合，注重学生的主动参与和实际操作，培养学生的综合素质和解决问题的能力。通过理论讲解、案例分析、实验实践等方式，帮助学生全面理解和掌握机器视觉技术的基本原理和应用方法。该课程旨在使学生能够理解和掌握机器视觉技术的基本理论和框架，熟悉机器视觉系统的构成和图像处理的基本方法，并具备运用机器视觉技术解决实际问题的能力。

课程主要任务包括介绍机器视觉技术的发展历程、基本概念和理论框架。详细讲解机器视觉系统的构成和图像采集与处理的基本原理和方法，探讨机器视觉任务的基本算法和技术，如图像分割、特征提取、目标检测与识别等。组织实验和编程实践，引导学生进行案例分析和课程设计，提供学习资源和参考文献，以培养学生的综合分析和解决问题的能力，并引导学生进行进一步的学习和研究。

二、课程教学的基本要求

1.理论知识方面：通过本课程的理论学习，学生掌握机器视觉技术的基本理论知识。学生应熟悉机器视觉的基本概念、原理和算法，了解图像处理、特征提取、目标检测与识别等核心领域的基本理论和方法。同时理解不同算法的工作原理、优缺点以及应用场景，并能根据问题的需求选择合适的算法。

2.实验技能方面：通过本课程的实验训练，学生应当具备运用机器视觉技术解决实际问题的能力。学生应能够进行图像预处理、特征提取、目标分割与识别等实验操作，并熟练运用常见的机器视觉编程库和软件工具进行实验设计、数据处理和结果分析。通过实践操作，学生可以加深对机器视觉技术的理解，并具备将理论知识应用于实际问题解决的能力。

三、课程的教学设计

1.教学设计说明

本课程的教学设计旨在通过科学合理的教学策略和方法，以及多元评价需求，全面规划教学内容和组织实施。该课程的目标是使学生能够理解机器视觉技术的基本概念和原理，掌握常见的机器视觉算法和技术，并通过实践案例和项目实践应用机器视觉技术解决实际问题。教学策略和方法将多样化，包括讲授、案例分析、实验操作、小组讨论等，以激发学生的兴趣和思考能力。评价方式将采用课堂表现评价、实验项目评价、作业和考试评价等多元化方式，全面评估学生的学习成果和能力发展。通过科学合理的教学设计和评价方式，本课程旨在激发学生的学习兴趣，提高他们在机器视觉技术领域的知识和能力，并培养学生的创新思维，以适应快速发展的机器视觉应用的需求。

2.课程目标及对毕业要求的支撑

序号

课程目标

毕业要求

1

目标1：使学生了解机器视觉技术的基本原理和核心概念，包括图像处理、特征提取、目标检测和识别等方面的知识，以建立对机器视觉技术的基础理解。

1

2

目标2：掌握常见的机器视觉算法和工具，如边缘检测、图像分割、特征描述子等，能够熟练运用这些算法和工具来解决实际的机器视觉问题。

2

3

目标3：培养学生设计和实现机器视觉系统的能力，包括利用机器学习方法进行图像识别等任务，使学生能够进行机器视觉项目的开发和应用。

3

四、理论教学内容及学时分配（26学时）

第一章绪论

学时数：2

教学目标：掌握机器视觉的发展历程和系统构成，了解机器视觉系统中的各个要素以及它们的作用。其次了解Marr的视觉理论框架，包括视觉系统研究的三个层次和视觉信息处理的三个阶段，从而对机器视觉的整体框架有一个清晰的认识。最后，理解机器视觉的基本任务以及机器视觉与其他领域的关系。

教学重点和难点：机器视觉的发展及系统构成

主要教学内容及要求：

1.1机器视觉的发展及系统构成掌握

1.2Marr的视觉理论框架了解

1.3机器视觉任务和机器视觉与其他领域的关系理解

教学组织与实施：本课程以课堂教学为主，结合实例完成课程教学任务。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掌握机器视觉的发展历程和系统构成，了解机器视觉系统中的各个要素以及它们的作用，了解Marr的视觉理论框架，理解机器视觉的基本任务以及机器视觉与其他领域的关系。

第二章成像与图像采集

学时数：2

教学目标：熟练掌握亮度与成像的概念，包括光度学和亮度成像模型，理解亮度在成像过程中的作用。其次掌握镜头的知识，包括针孔成像模型、镜头畸变、景深等概念，以及镜头对图像采集的影响。然后，了解摄像机的工作原理，包括CCD传感器和C