《機器視覺》教學大綱課程名稱：機器視覺（RobotVision）課程編碼：1502ZY220 課程類別:專業基礎-限選學 分：2分總學時：32學時，其中，理論學時：24學時；實驗學時：8學時適用專業：自動化先修課程：高等數學、線性代數、C語言程序設計、C++語言程序設計、數字圖像處理王可一、課程性質本課程是自動化專業限選課，主要涉及視覺測量與檢測技術在實際工業應用過程中的應用方法，是一門具有較強實踐與應用性的課程。本課程通過對機器視覺的基本組成、圖像處理的基本方法以及視覺測量的基本原理等內容的講解，使學生對機器視覺系統的各個環節有了深入的認識，并能應用于實際的生產活動中。學生通過本課程的學習可以具備基本的機器視覺系統的基本應用設計能力，為今后從事現代視覺檢測與測量技術相關的維護、開發、應用與管理打下良好的基礎。二、課程目標（一）育人目標從培養學生的辯證思維方式，愛國教育、社會責任、人生領悟、民族自信等方面入手，將育人要素和機器視覺專業知識嵌入到課堂中教學，凝聚學生對社會主義核心價值觀的共識。通過科學家故事學習科學精神，通過課程概念原理學習系統論、工程論、科學思維，利用對機器視覺實際應用研究學習提升學生的科技自信及愛國主義情懷，師生互動進行“三觀”教育和學習方法指導，培養學生的專業素質、學術和職業道德，全面提高學生緣事析理、明辨是非的能力，培養學生成為德才兼備、全面發展的人才。（二）知識和能力目標掌握機器視覺的基本組成與原理，掌握圖像處理中圖像強化、分割與邊緣檢測等基礎知識，了解機器視覺系統中檢測與測量的基本方法與原理，能夠將機器視覺的基本組成與原理應用于實際視覺測量與檢測系統的設備選型、系統設計，利用掌握的圖像處理方法完成實際的測量與檢測任務。(畢業要求1.3)；課程目標與畢業要求指標點對應關系課程目標畢業要求指標點課程目標11.3掌握自動化領域過程控制系統與運動控制系統所需的工程基礎、專業知識，并能據此尋求最佳解決方案三、基本要求本課程是一門理論性、實踐性很強的專業基礎課，主要介紹機器視覺系統的基本組成原理與目標檢測與測量的方法。通過本課程的學習，應使學生能夠較好地理解和掌握機器視覺相關的基本概念，數字圖像分析方法及視覺檢測與測量系統的基本方法，具有很強的實用性。教學過程中要注意與先修課程內容的聯系，幫助學生了解機器視覺系統的基本設計方法，能夠了解機器視覺系統在控制系統中的作用，并進行簡單機器視覺系統的設計。通過重點講解圖像處理方法，使學生能利用圖像增強、圖像分割、形狀匹配等算法進行簡單的機器視覺檢測與測量算法設計。在機器視覺應用的講述中，注意培養學生分析系統指標以及查閱相關技術資料的能力，重點培養學生對機器視覺系統各模塊功能與作用的分析能力，使學生了解機器視覺系統的設計方法，具備一定的軟、硬件綜合設計能力。四、教學內容分章節說明教學內容，課時安排，并說明教學重點、主要教學模式（包括授課、自學、實驗、堂討論、作業等）。章節教學內容授課學時教學模式對應課程目標1機器視覺基礎2課堂授課，課堂討論12硬件構成2課堂授課，課堂討論13硬件選型2課堂授課，課堂討論14圖像處理技術6課堂授課，課堂討論1/25缺陷檢測技術2課堂授課，課堂討論1/26模式識別技術2課堂授課，課堂討論1/27尺寸測量技術4課堂授課，課堂討論1/28目標定位技術4課堂授課，課堂討論1/2第1章機器視覺概述2機器視覺的發展歷程2機器視覺的發展趨勢4機器視覺的應用領域4機器視覺的性能優勢及功能特點5本章重點：了解機器視覺的發展與應用環境第2章硬件構成8相機鏡頭本章重點：了解相機的基本組成第3章硬件選型1采集圖像收集需求選擇相機選擇鏡頭選擇光源本章重點：了解機器視覺系統的基本組成掌握相機選型的基本方法第4章圖像處理技術1圖像采集圖像預處理邊緣檢測本章重點：了解圖像處理的基本方法與應用掌握圖像二值化、增強、濾波、邊緣檢測等算法第5章缺陷檢測技術1劃痕檢測2焊點檢測本章重點：了解缺陷檢測技術的基本方法與應用第6章模式識別技術59模式識別的分類59模式識別的應用：字符識別模式識別的應用：條碼識別本章重點：了解模式識別技術的基本方法與應用第7章尺寸測量技術1距離測量圓測量輪廓測量本章重點：掌握尺寸測量技術的基本方法第八章目標定位技術1形狀匹配灰度匹配坐標校準測量標定本章重點：了解目標定位的基本方法掌握基于形狀和灰度的目標匹配方法五、實驗內容與學時分配實驗項目與類型序號實驗項目學時實驗性質驗證綜合設計1圖像濾波2√2圖像邊緣提取2√3輪廓測量2√4形狀匹配2√實驗一圖像濾波1、目的要求掌握如何使用matlab/python進行本地圖像的讀取、顯示與保存。對圖像進行濾波處理，了解不同的濾波技術及各種濾波技術之間的差異。2、主要試驗儀器及材料微型計算機。3、實驗內容利用matlab/python讀取圖像，并對圖像分別進行均值濾波、中值濾波與高斯濾波等。實驗二圖像邊緣提取1、目的要求掌握圖像邊緣檢測算法及提取輪廓的方法。2、主要試驗儀器及材料微型計算機。3、實驗內容利用matlab/python讀取圖像，采用Canny算子實現圖像的邊緣檢測。實驗三輪廓測量1、目的要求掌握尺寸測量技術的基本方法2、主要試驗儀器及材料微型計算機。3、實驗內容選擇特定形狀物體圖像，利用matlab/python編寫程序實現物體外觀尺寸測量實驗四形狀匹配1、目的要求掌握形狀匹配的方法。2、主要試驗儀器及材料微型計算機。3、實驗內容利用matlab/python編寫程序實現特定物體形狀的檢測。六、教學方法本課程主要圍繞機器視覺系統中各個環節展開講述，是一門具有較強實踐應用性的課程。在課程教學中著重培養學生的動手能力和綜合分析能力，其教學方法和手段如下：在課堂教學中采用多媒體課件和板書相結合的方式，采取“啟發式”教學方法，鼓勵和引導積極學生思考。通過機器視覺系統應用實例的講解，理論聯系實際，激發學生學習興趣。通過課堂提問、課后習題查看學生對所學知識的掌握情況。在課堂教學過程中，從基礎知識出發，通過對特定應用實例的提問，引發學生思考，擴展學生思維，培養學生的思維能力和創新能力。在實驗教學過程中，學生利用計算機網絡資源查閱各種文獻資料完成實驗要求內容。通過實踐進一步加深學生對機器視覺系統設計方法的認識，培養學生分析問題、解決問題的能力。鼓勵學生利用課外實踐觀看與課程相關的慕課，鞏固學生對所學知識的理解。七、考核與評價方式及標準考核標準與成績評定課程考核由平時成績進行成績評定。平時成績（百分制）：包括課堂測驗、作業、實驗等。平時成績評價標準基本要求評價標準優秀（0.9-1）良好（0.7-0.89）合格（0.6-0.69）不合格（0-0.59）掌握機器視覺的基本概念，對機器視覺相關概對機器視覺相關概對機器視覺相關對機器視覺相掌握圖像處理的基本原理、念清晰，分析得當。念清晰，但部分分基本概念基本清關基本概念未基本技術和基本分析方法；能夠正確地解決問析有誤。獨立完成晰。解決問題，掌握。主要思能運用圖像處理的原理、方題，思路清晰，計作業，書寫清晰，思路基本清晰，路、過程和計法對復雜機器視覺系統中算正確。獨立完成主要符號、單位等計算基本正確極算過程錯誤較目標檢測與測量等工程問作業，書寫工整、符合規范。少部分抄襲，符多。大部分抄題進行分析、比較和實現的清晰，符號、單位號、單位等基本襲或者作業不能力。等符合規范。規范。完整或未交。實驗成績評價標準基本要求評價標準優秀（0.9-1）良好（0.7-0.89）合格（0.6-0.69）不合格（0-0.59）能夠根據實驗項目1~4內容開展實驗，觀察實驗現象，分析實驗結果。能夠根據機器視覺技術的基本原理開展實驗，實驗結果正確，結果分析全面；設計性實驗的方案正確。報告書寫工整、清晰，符號等符合規范。能夠根據機器視覺技術的基本原理開展實驗，實驗結果較正確，有結果分析；設計性實驗的方案較正確。報告書寫清晰，主要符號等符合規范。基本上能夠根據機器視覺技術的基本原理開展實驗，實驗結果基本正確，部分結果分析；設計性實驗的方案基本正確。報告極小部分抄襲，符號等基本規范。基本上能夠根據機器視覺技術的基本原理開展實驗，實驗結果不正確，無結果分析；設計性實驗的方案不正確。報告抄襲。成績評定為：平時成績*30%+隨堂考試*70%。課程期末考核內容與評價標準基本要求評價標準優秀（0.9-1）良好（0.7-0.89）合格（0.6-0.69）不合格（0-0.59）目掌握機器視覺的基本對機器視覺的基對機器視覺的對機器視覺的基對機器視覺的基標組成與原理，掌握圖像本概念、圖像處基本概念、圖本概念、圖像處本概念、圖像處1處理中圖像強化、分割理的基本方法等像處理的基本理的基本方法等理的基本方法等與邊緣檢測等基礎知內容回答正確。方法等內容回內容回答基本正內容回答錯誤較識，了解機器視覺系統對機器視覺系統答較正確。對確。對機器視覺多。對機器視覺中檢測與測量的基本的檢測與測量方機器視覺系統系統的檢測與測系統的檢測與測方法與原理，能夠將機法設計思路回答的檢測與測量量方法設計思路量方法設計思路器視覺的基本組成與正確。方法設計思路回答基本正確。錯誤較多。原理應用于實際視覺回答較正確。測量與檢測系統的設備選型、系統設計，利用掌握的圖像處理方法完成實際的測量與檢測任務。課程目標達成評價《機器視覺》課程目標達成評價分析報告一、課程基本信息課程名稱機器視覺課程性質專業基礎，限選學時學分48/2開課學期專業班級考核方式隨堂考試平時成績任課教師：評價人員：課程組長，命題教師，閱卷教師二、課程目標達成評估課程目標支撐指標點課程目標評價數據源評價依據分值平均分達成度值Ki評價方式指標點1.3：掌握自動化領域過程控制系統與運動控制系統所需的工程基礎、專業知識，并能據此尋求最佳解決方案目標1：掌握機器視覺的基本組成與原理，掌握圖像處理中圖像強化、分割與邊緣檢測等基礎知識，了解機器視覺系統中檢測與測量的基本方法與原理，能夠將機器視覺的基本組成與原理應用于實際視覺測量與檢測系統的設備選型、系統設計，利用掌握的圖像處理方法完成實際的測量與檢測任務隨堂考試：機器視覺的基本原理、圖像處理的基本知識、基本的處理方法等（100分）T10=100試題構成說明（選擇題、填空題）T1=74?1*0.5+?1*0.5?10 ?10=0.795平時成績A10=100A1=85三、課程評價與分析考核結果總結持續改進方法八、教材和參考書1、章毓晉.《計算機視覺教程》(第3版)，人民郵電出版社，2021年2、章毓晉.《圖像處理和分析教程》(第3版)，人民郵電出版社，2020年3、工控幫教研組.《機器視覺原理與案例詳解》，電子工業出版社，2020年4、E.R.Davies.機器視覺:理論,算法與實踐=MachineVision:Theory,Algorithms,Practicalities:第3版