《机器视觉》教学大纲.docx

机器视觉教学大纲适用范困：2O2X版本科人才培养方案课程代码:06151331课程性质：专业选修课程学分：2学分学时：32学时先修课程：光电子技术姑础、激光原理与技术等后蟆课程：无适用专业：光电信息科学与工程开课单位：电子信息工程学院一、课程说明«机器觇觉？是面向光电信息科学与工程本科专业开设的一门专业选修课，本课程的主要任务是使学生掌握.研究动态测试的基本理论和将本方法，了耕机器视觉的前沿应用。通过本课程的学习使学生能够运用各种机器视觉配件，完成简单的工业抬测工作，掌握机器视觉系统设计的基本刖路,学界使用机器视觉专业软件进行图像处理方法和编程语言，竽提.各种图像处埋算法，为今后从事测试工作打下坚实的基础.二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标1：了解机器视觉的起源，机器视觉系统概念及组成、国内机涔觇觉技术的发展现状等。课程目标2：了解机器视觉系统主要硬件功能及原埋，井能的按照实际应用场合选择搭建合适的机器视觉硬件系统.课程目标3：了解图像处理的基本算法、原理及主要处理软件.课程目标4：了解图像预处理的原因，掌握各种沙波技术及图像埴强技术基本算法，根据图片现状选择合适的预处理方法。课程目标5：了解图像分割的依据和定义，掌握图像特征分割、提取、定位方法。课程目标6：节提立体视觉的成像原理，双目立体视觉的标定.课程目标7：掌握利用机器视觉进行序列号读取的方法：学会如何利用机器视觉对锯片、印刷品、封装等产品进行检泅.三、课程目标与毕业要求才机器视觉课程教学目标对光电信息科学与工程专业毕业要求的支掠见表Io表1课程教学目标与毕业襄求关系毕业要求指标点随目标支撑91.工程知识1.4具有解决光电信息领域工程问题所需的专业知识,并能够嫁合应用相关知识解决复杂光电信息工程问题.课程目标1：了解机器视觉的起源，机器视觉系统概念及组成、国内机器视觉技术的发展现状等.M2.问题分析2.3能好应用数学、自然利学和工程科学的基本原理，并通过文献研究，证实问题分析的合理性。课程目标2：r解机静视觉系统主要硬件功能及原理，并能够按照实际应用场合选择搭建合适的机器视觉硬件系统，H3.设计/开发解决方案3.2能够在设计环节考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因求的约束条件下，对解决方案的可行性进行研究和评价.课程目标3：了解图像处理的用本算法、原理及主要处理软件。H4.研究4.2能够域于科学原理并采用科学方法对光电信息类器件、电路、功能模块、控制系统制定实验方案并实施课程目标4：了解图像预处理的原因,掌握各种浊波技术及图像增强技术基本算法,根据图片现状选择合适的预处理方法.H5.使用现代工具5.2能邂开发和利用现代工程工具、信息技术工具时光电信息领域或条工程问题进行辅助设计、预测和模拟课程目标5：了解图像分割的依据和定义，掌握图像特征分别、提取、定位方法。M6.工程与社会：6.2能好认识和评价光电类产品、技术的开发和应用及复杂光电信息工程问起解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响课程目标6,掌握立体视觉的成像原理，双目立体视觉的标定.M7环境和可犍发展7.2能嘘合理评价光电信息类复杂工程实践对环境、社会可持滨发展的影响课程目标7：隼握利用机器视觉进行序列号读取的方法：学会如何利用机器视觉对锯片、印刷品、封装等产品进行检测，M注：衰中“H（WXM（中）”衰示猿程与相关毕业要求的关联度.四、教学内容,基本要求与学时分配1 .理论部分见表2表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，帙学Jt点魔点三i学时学时1 .机器视觉引论1.1 机器视觉系统的定义、体系结构1.2 机器视觉系统的发展现状与趋势1.3 机器视觉系统的应用领域做学要求：<1>掌握机器视觉系统的基本概念及体系结构：<2)了解机器视觉系统的研究现状、发展趋势以及应用领域.点：机器视觉系统的体系结构，充点I机器视觉系统的体系结构.2I2.机器视觉硬件系跳洗2.1 照明技术及反理2.2 常见的光源及光波的指向性2.3 光源的选择假学襄求t了解照明技术原理,及照明对成像的影响，掌握明、暗视野原理、各类照明技术的应用.了解色光的组成.色与补色原理.能帔根据实际应用场合选齐合适的光源及照明方案。点，根据实际应用场合选择合适的光源及照明方案.难点：各种照明技术原理及应用.723.机事视觉硬件系统头3.1 光学系统提本原理3.2 镜头的小本参数与相关知汉3.3 相见的镒头类型3.4 镜头的选择教学要求，拿榔慎头相关的光学屉本原理，了解光学镜头的基本参数及相关知识，掌握景深、九圈、焦距和拍摄地离的相互关系，掌握镜头的选择方法及依据.点：光学镜头的拈本参数及相关知识.膜点:设头的选择方法及依据。724.机叫觉硬件系统机4.1 工业相机的分类4.2 成像芯片的类型和原理4.3 相机的常见术语与参数4.4 数据传输方式敕学要求：掌展业相机的分类及应用,掌握CCDInCMoS相机的工作原理及优缺点,了解工业相机的常见术语与基本参数，了解相机数据传输的方式.点：CCD和CMOS芯片的工作原理及应用.魔点：CCD和CMOS芯片的工作原理。625.图像处叱本算法概述5.1 图像中的数据类型5.2 图像采集原理5.3 各类图像处理软件简介5.4 图像预处理及形态学概述帙学晏求；了解数字图像的分类,掌握灰度图像、：值图像的存储原理和相关应用，了解图像采集的基本原理了解不同图像处理软件的优法点.点,灰度图像和二值图像的数据类型。充点:图像果象的基本原理23、46.图像B1.处理6.1 图像预处理的原因和方法6.2 城性游波和非线性沌波6.3 图像增强6.4 宜方图均衡化做学要求：了解图像预处理的疗因和基本方法。掌握中值范波、均值游波和高斯泄波算法原理，了解图像增强算法,掌握直方图均衡化制法原理.24.5点：中值滤波、均位浊波和高斯谑波算法原理。直方图均衡化算法原理,7.图像分割及特征提取7.1 图像分割的目的及依据7.2 图像特征提取的定义及方法：7.3 图像特征的基本概念：7.4 图像特征的描述.收学要求：了解图像分割的目的及依据,掌椒图像分割的基本方法.及图像特征的我述：熟练掌樨图像的各种描述子.点：图像特征的表述方法.魔点：图像特征的各种描述。258.1 双目立体视觉原理、精度分析：8.2 3D扫描相机原理8.3 三维视觉系统标定8.4 系统结构、立体成像、立体K配、系统标定教学要求：掌握立体没宛的成像徐理，双目立体视觉的标定：掌握立体视觉中的对极几何、物体三维形状的计?施点：双目立体视觉及3D扫描相机原理、精度分析、系统标定，魔点：4目立体视觉Mi度分析、系统标定。269.机«觉系9.1 机器视觉在实际检5«过程中应用9.2 针对不同场合搭建合适的机涔视觉系统妆学要求，< 1>学会如何利用机器视觉对锯片、印刷品、封装等产品进行检测：< 2>掌握利用双目视觉进行三维平面重构的方法：< 3>掌握利用视觉进行电阻姿态检验的方法.点：钳片、印刷品、封装等产品的检测：序列号的读取。充点：使用双目段觉系统进行三维平面重构的方法。27合计320五、教学方法及手段课程教学以深觉讲授为主，结合实验、作业、疆课、雨课堂资源,配合多媒体课件等共同课完成堂授课内容，采用E-mai1.QQ,微信等交流工具，加强和学生之间的交流和沟通.六、课程奥源原I.推荐教材：ER.戴维斯(E.,R.Davies)著.袁春,刘炳译计算机视觉:原理、算法、应用及学习(原书第5版)M.北京：机械工业出版社，2020.2 .参考书：(1)高山编者计算机视觉技术M.北京：化学工业出版社，化学工业出版社(2)德卡斯特恩斯蒂格，马克乌斯乌尔里克，克里斯琴成效殳著.机器觇觉算法与应用M.北京：清华大学出版社，2019(3)陈仲生.彭凌西.深度学习原理与实践M.北京：人民郴电出版社.20183 .期刊：11)光学学报，中科院上海光机所(2)电子信息学报，中国科学院电子学研究所.(3)中国图象图形学报，中国图型图形学会，北京应用物理与计算数学研究所。4 4)IEEETranscationsonImageProcessingsIEEE5 5)ComputerVisionandImageUnderstanding.E1.scvicr6 6>Interna1.iorKi1.Journa1.ofComputerVision.Springer4.网络资源:(I)hup：/www.maths.hh.senatenu(ik1.thersona1.nders(X'培典除能大学数学系视觉组.(2) h»p：'www.cs.bcrtc1.cy.cdu-daf加州大学伯克利分校DavidA.Forsyih(3) http：/iu.cdu''ci1./vision.htm1.CMU的视觉组七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由过程性考核成绩和期末大作业成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支捶关系见表4,表4«1程考核对课程目标的支撑考核环节占比考核,用F价豳则课程目标I234567过程性考核12<I>根据课堂出勤情况和课堂回答问题情况进行考核，满分100分。(2以平时考梭成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩.I4I2I12作业16< I>主要考核学生对各章节知识点的复习、理解和掌握程度，满分100分；< 2)每次作业单独评分，取各次成绩的平均值作为此环节的最终成绩.< 3)以作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩.I5I222312<>每次测试睢独评分，取各次成绩的平均竹作为此环节的以终成缄；<2)以本环节成绩乘以其在过程性考核成绩中所占的比例计人课程总评成绩.1412112期末考核60<1>论文或大作业成绩100分，以论处大作业成绩乘以其在总评成螂中所占的比例计入课程总评成绩。(2主要考查计算机视觉技术的相关知识：视觉系统的构成(相机、悔头、光源).数字图像得换取与顼处理,图像处理的各种算法与应用等条本知识。61869669合计：100分931915101016八、考核与成绩评定I.考核方式及成缜济定考核方式：本课程主要以课堂表现、作业、随堂测验、期末考核等方式对学生进行考核评价.考核基本要求：考核总成绩由期末大作业成绩和过程性考核成绩组成.其中：期末大作业成绩为K）O分（权重60%）；课堂表现、作业、实险报告等过程性考核成绩为100分（权用40%）；过程性考核和期末大作业分值分配应与教学大纲各章节的学时将本成比例.2.过程性考核成绩的标准过程性考核方式中:点考核内容、评价标准、所占比生见表5.表5过程性考校方式评价标准考核方式所占比（%）IO(>x9O90>x>80H0>x7070>x>60x<6030笔记完整,枳极参与教学活动，踊跃回答问感，准确率大于90%.整与动即大-完参活问率f>%记出学答确幽笔认教回准于笔记不完整，偶尔参与教学活动,回答问题准确率大于70%.上课不认上课不记笔记，偶尔参与教学活动.上课不认,上课不记笔记，不参与教学活动.平时作业40作业完整,思路清晰,准确率大于90%,字迹工整，作业完整.准确率大于80%,字迹工整。不交作业2次以内,准倚市大于70%t不交作业4次以内,准确率大于60%.不交作业5次以上，准确率小于60%,IoUM试30前堂测试成绩90分以上。随堂测试成绩80分以上。两堂测试成绩7（）分以上。随堂测试成绩60分以上,的堂测试成绩60分以下。