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“机器视觉与模式识别”课程教学大纲

课程名称

机器视觉与模式识别

英文名称

MachineVisionandPatternRecognition

课程编号

360364

开课学期

第六学期

课程性质

专业（方向）限选课

课程属性

选修课

课程学分

2

适用专业

机械电子工程

课程学时

总学时：32；其中理论学时：32

开课单位

学院机械电子工程系（教研室）

先修课程

课程名称

对先修课应知应会具体要求

线性代数

矩阵的运算；

后续课程

毕业设计

支撑专业毕业要求

课程目标

毕业要求

2

3

4

7

1.通过教学，使学生了解机器视觉基础在社会各领域的应用现状和发展趋势；

0.2

0.2

2.通过教学，激发学生对现代科学技术的求知欲和探索精神。

0.2

0.2

3.能够将传感器与机器人视觉的基本原理用于复杂机械设计制造工程问题的识别和表达，并用计算机得出合理的结果。

0.4

0.1

4.具备运用理论知识创新性地解决实际工程问题的能力。

0.1

0.2

0.8

5.具有中华民族伟大复兴的使命感；发扬工匠精神，践行精益求精；传输勇于奉献和担当、安全生产的职业道德；理解课程在中国制造2025的体现，了解可持续发展。

0.6

0.2

0.2

0.2

课程概述

课程主要讲授机器视觉的基础原理及其实现过程，并尝试解决智能制造装备智能化的相关问题。着重讲解机器视觉技术及应用在不同领域的应用以及发展趋势，旨在通过本课程讲授让学生了解图像处理的方法算法和软件编程，调动学生对专业知识学习和研究的积极性，激发学生对现代科学技术的求知欲和探索精神。

课程应知应会具体内容要求

任务一机器视觉概述（支撑课程目标1）知识要点：

1.机器视觉的发展历程

2.机器视觉的发展趋势

3.机器视觉的应用领域

4.机器视觉的性能优势及功能特点学习目标：

培养学生了解机器视觉的发展脉络，熟悉机器视觉的现代应用领域及面临的技术挑战，培养学生的创新意识。

授课建议：讲授2学时，互动式教学。

任务二机器视觉硬件构成（支撑课程目标1）知识要点：

1.相机

2.镜头

3.光源

4.图像采集卡

5.机器视觉教学实验平台

培养学生掌握机器视觉硬件构成基本原理及未来发展前景，机器视觉硬件构成相关技术，培养学生的求知欲和探索欲望。

授课建议：讲授4学时，互动教学。

任务三机器视觉硬件选型（支撑课程目标2）知识要点：

1.采集图像

2.收集需求

3.选择相机

4.选择镜头

5.选择光源学习目标：

培养学生了解机器视觉硬件选型，掌握各种机器视觉硬件的结构的特点和应用领域。

授课建议：讲授4学时。

任务四 图像处理技术（支撑课程目标3、5）知识要点：

1.图像采集

2.图像预处理

3.图像增强学习目标：

培养学生了图像处理技术的形态结构，掌握图像处理技术的形态结构的特点和应用领域。

授课建议：讲授4学时。

任务五 缺陷检测技术知识要点：1.划痕检测

2.焊点检测

3.边缘检测学习目标：培养学生了解缺陷检测技术，掌握缺陷检测技术的特点和应用领域。

授课建议：讲授4学时。

任务六模式识别技术（支撑课程目标4）知识要点：

1.模式识别的分类

2.模式识别的应用：字符识别

3.模式识别的应用：条码识别

学习目标：培养学生掌握模式识别技术应用技术、基本原理及未来发展前景与挑战。

授课建议：讲授4学时，互动教学。

任务七尺寸测量技术（支撑课程目标3）知识要点：

机距离测量

圆测量

轮廓测量器视觉概述

机器视觉系统的典型结构学习目标：

培养学生了解尺寸测量技术的应用，掌握尺寸测量技术在机械电子领域的应用技术。

授课建议：讲授6学时，工程实例教学。

任务八目标定位技术（支撑课程目标1）知识要点：

1.形状匹配

2.灰度匹配

3.坐标校准

4.测量标定学习目标：

培养学生了解目标定位技术的应用，掌握目标定位技术在机械电子领域的应用技术。

授课建议：讲授4学时，工程实例教学。

任务九：课程思政（支撑课程目标5）知识要点：

1.理解中国制造2025中对于机械电子的要求，领悟机械电子制造业的机遇和挑战；

2.践行精度机械电子、绿色机械电子和可持续发展的理念；

3.弘扬工匠精神；

4.正确引导学生，树立正确人生观和世界观，培养学生职业道德。

学习目标：

具有助力中华民族伟大复兴的使命感；发扬工匠精神；传输勇于奉献和担当、安全生产的职业道德；理解课程在中国制造2025的体现，了解机械电子可持续发展。

授课建议：

2学时，采用PPT、板书，找准课程思政切入点，将思政内容融入专业课程教学内容中，进行混合式教学，充分应用现代化教学手段，形成“课前—课中—课后”的立体化教学模式。

师资标准

1.具备硕士研究生及以上学历或讲师及以上技术职务；

2.具有高校教师资格证书；

3.熟悉机械行业的生产技术情况及发展