机器视觉技术 课程考核大纲.docx

机器视觉技术课程考核大纲

MachineVisionTechnology

课程基本信息

课程编号课程学时：32学时

课程学分：2学分

一、课程的性质和地位

《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。

二、理论教学部分的考核目标

学生应掌握机器视觉技术的发展历程、系统构成和Marr的视觉理论框架，了解机器视觉任务和其与其他领域的关系。其次，在成像与图像采集方面，学生应理解亮度与成像原理、镜头的畸变和成像特性，熟悉摄像机的传感器类型和性能，并掌握摄像机与计算机的接口技术。在图像预处理基础方面，学生应了解图像数据结构和处理方法，包括灰度值变换、几何变换、图像滤波器和形态学操作。图像分割和特征匹配方面，学生应掌握阈值分割、连通域提取、特征描述子和匹配优化算法等技术。此外，学生还应了解立体视觉的基本原理和三维重建方法，以及模式识别算法如支持向量机、贝叶斯分类器、聚类算法和深度卷积神经网络。最后，在机器视觉的物体识别与测量应用方面，学生应熟悉物体特征提取方法和形状大小的测量技术，以及表面缺陷检测应用。此外，对于农业应用方面，学生需要了解基于机器视觉的农情信息采集与处理以及农业机械作业等相关内容。

第一章绪论

（一）学习目标

1.一般了解：了解Marr的视觉理论框架的层次结构和信息处理阶段。

2.一般掌握：理解机器视觉任务的特点以及其在其他领域中的应用。

3.熟练掌握：掌握机器视觉的发展历程、主要技术和应用领域。掌握机器视觉系统的各个组成部分和工作原理。

（二）考核内容

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。

（三）考核要求

1.识记：能够记忆和描述机器视觉的发展历程，以及机器视觉系统的构成要素。

2.领会：理解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的基本概念和关系。

3.应用：能够应用所学知识，分析和解决机器视觉任务中的问题，并理解机器视觉与其他领域的交叉应用。

4.分析：能够分析机器视觉任务的特点和要求，以及机器视觉在其他领域中的应用案例。

5.综合：能够综合运用所学知识，理解和解释机器视觉系统的工作原理和应用场景。

6.评价：能够评价不同机器视觉任务的效果和局限性，对机器视觉在其他领域中的应用进行评估和提出改进建议。

第二章成像与图像采集

（一）学习目标

1.一般了解：了解亮度成像模型的构建方法，了解彩色成像的原理和摄像机性能评估指标。

2.一般掌握：掌握针孔成像模型和镜头畸变的概念，对摄像机和传感器的工作原理有一定的掌握，熟悉摄像机与计算机的接口方法。

3.熟练掌握：熟练掌握亮度与成像的基本概念和光度学原理。

（二）考核内容

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CMOS传感器的特点、彩色成像、摄像机性能评估以及深度摄像机的应用。最后，掌握摄像机与计算机的接口方式，为后续图像处理和分析提供基础。

（三）考核要求

1.识记：能够记忆和理解亮度与成像的基本概念、光度学、针孔成像模型、镜头畸变、远心与景深、摄像机、CCD传感器和CMOS传感器的知识。

2.领会：能够理解亮度与成像的物理原理、亮度成像模型的应用、针孔成像模型的几何原理、镜头畸变和远心与景深的概念。

3.应用：能够应用亮度成像模型解决实际问题，熟悉摄像机的工作原理和性能评估，了解彩色成像的基本原理。

4.分析：能够分析光度学对图像的影响，理解镜头畸变的成因和矫正方法，分析摄像机与计算机接口的技术要求。

5.综合：能够综合运用所学知识解决复杂的成像和图像采集问题，评估摄像机的性能并提出改进措施。

6.评价：能够评价不同摄像机和传感器的优缺点，进行评价和改进建议。

第三章图像预处理基础

（一）学习目标

1.一般了解：理解图像数据结构的传统形式和分层数据结构的基本概念。

2.一般掌握：掌握形态学操作的基本概念和方法。

3.熟练掌握：熟练掌握图像基础操作中的灰度值变换和几何变换。熟练掌握图像滤波器