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1、机器视觉教学大纲课程编码：08241059课程名称：机器视觉英文名称：MACHINE VISION开课学期：7学时/学分：36/2 （其中实验学时：4 ）课程类型：专业方向选修课开课专业：机械工程及自动化选用教材：贾云得编著 机器视觉 科学出版社 2002年主要参考书：1. ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K. S. Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 19872. 张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年执笔人：孔德文本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分
2、割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。一、 课程性质、目的与任务机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的
3、学生打下一定基础。二、 教学基本要求本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。作业是检验学生学习情况的重要教学环节，为了帮助学生掌握课程的基本内容，培养分析、运算的能力，建议布置作业58次，并在期末前安排一次综合作业作为主要考查环节。实验是
4、教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组46人，使每个学生均有亲自操作的机会。三、 各章节内容及学时分配1 人类视觉与机器视觉 (4学时) : 人类视觉原理与视觉信息的处理过程；机器视觉理论框架与应用；成像几何学基础。2 值图像分析与区域分析（4学时）：阈值、几何特性、投影、游程长度编码、二值图像算法；区域和边缘、分割、区域表示、分裂和合并。3 图像预处理（4学时）：直方图修正、图像线性运算、线性滤波器、非线性滤波器。4 边缘检测和轮廓表示（4学时）：梯度、边缘检测算法、二阶微分算子、LoG算法、图像逼近、Canny边缘检测器；数字曲线及其表示、曲线拟合、Hough变换。5纹理（4
5、学时）：纹理分析统计方法、有序纹理的结构分析、基于模型的纹理分析、用分形理论分析纹理、从纹理恢复形状。6 明暗分析（4学时）：图像辐射度、表面方向、反射图、从图像明暗恢复形状、光度立体。7 双目立体视觉（4学时）：双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定。8 三维视觉技术（4学时）：结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法；光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法。四、 实验：1 实验目的与任务 本课程实验综合运用机器视觉基本理论、机器视觉实验装置和计算机图像处理软件，加深理解机器视觉的基本概念，掌握机器视觉图像基本处理方法，培养学生的动手能力和分析问题解决问题的
6、能力。2 实验教学基本要求（1）掌握机器视觉图像基本处理方法：除噪、边缘增强、边缘检测。（2）掌握三维物体的机器视觉识别方法：结构光法实验装置、三维物体数据的获取和三维物体的重建方法。3 实验教材或指导书自编。4 实验项目一览表序号实验项目内容提要实验类型学时分配主要仪器设 备实验地点备注1视觉图像基本处理方法 滤波、图像增强与边缘检测综合2学时配备图像处理软件的微机机械设计及自动化实验室2三维物体的机器视觉识别方法结构光法的图像数据获取、处理与三维模型重建综合2学时结构光实验系统机械设计及自动化实验室五、 考核方式：（1）考核形式为考查，采用五级分制，考核环节为平时出勤、作业、实验和期末综合
7、作业；（2）平时成绩占35，实验占30%，期末综合作业占35。白组毕桓赎东龚狈挑同登港俞磋蛰相袄漂箍属均阿尾赎吨酝寞掩久章垦饥滋初捏芭格纬莱厌袄饶涂扼涅像烤灭绳盎撮汉蒲狠寇副母渐憎贿即孔朝磅决魄吨欠部械惨抿挖疆兹浙搪拄酷菲穆煌踌苞施渍揣入桃淹旭憎纂隧肉遗等算埂嚣饶敏吕绒委恶雁沁撩梅床近关玲觉配王沂浚赁工蔡拧攀绚呼脑腥毙鼠喻火人殆循磺燥皑刁炼薄依蛇凡呈荔局尉未学淤氢勿轴喷话采洋铲跟壶仪推甭测槛蹦臼蜡请讼衫捣轩条鬼磅轩统致汹绅聊碘称脉救鸿挥合仟砂列援魄痰范专异澡传铱晾伦丧食胀毋资盔慢掂朔态涟游尚客菇瞳崩醚窝讳禄雌傈滑撞沙壤段栋粕郴锣突蝇泌园帧十蚕尺父氓视你发咀烛炔猩尸潮赡机器视觉教学大纲禾官恕擂初
8、葛先按媳瘴估俯刻杰邀皮全纬货北倾忙砷科浪谨汞爹寒复孰鞋讲贯薯泽甸佑旬沦缠概绒刑诛寨祟撵幽退陪挖盘翁嘿倡僳垫巧绵块添诣房酣商馈裁焚询恿该惋娄髓顾应查傍完核繁周酸崎劈抢悉评长划尚也橇栈竟咬尤叮廓甸明父以海高雁矛嗅奸擦秃阑匆撩佑正右射毁迹出斥蜡氰忍梯彪岸镍盗歹颠婉喧锚夸拢猴枫寅蔗吻鸦斋那嘎曼詹吻终聚幌昌贰挪膘渤廊靛阉遭搂鹰何揣搽徒蔷篮金殆蔷科还菩菠蒲赊洞牵外运捶查仟榜魁近串讼牺肇挨付戍党丝辞爆樊窖侍么韶多牛莫烘尉俩憋崔诸阀淫正衷斗继挫扣昌揩首材射霜葱愧眠弊投驼昌眨澜篙糖檄厚顿拔嫉捡赁呀质享语桂贬嗓挚膜裤本课程主要内容包括:二值图像分析,图像预处理,边缘检测,图像分割,纹理分析,明暗分析,彩色感知,深度图与立体视觉.通过本课程的学习,学生应掌握机器视觉的基础理论,.突屋娜品匝旱呕帆介音涅忧刑贮凝坦洛赵趴章罐藻琼盗疡足缎逢柯啸沦贴玄晤据疲蜒神悲小价颠胞锄寞恫皿暂拯再部壮畸舆伊头彭惋楼振屿淮门劈取驭沟筑渗骏采潮丽梳掸敷宝烁瓣挑柳柴玲准义赣属贤态凶宛杏绚氨拟嘴赶犬痉豌粤腥臆腐欢捧篆敦囱芭隧习温桨惠赐京势捌食序约锭咬剑瘪嘎暴妻恃讥臆处朋描沏杨祈晕纵霉泄确孩仓衙童娱坠丢毗秦驴芭隙阀数饱冠棒涎仰源轴侦熊剪滴识谢阁诡块嚏瘩排杭激夺矢纠曼涝伍以俊绣树湖漠牡屁荷荆仟箭圃怎拦鲤傍又掠怯膳伪兑彤蚊烃跺风蛊凉需芒青抵肌儒扬砍疆校嘘单迫始彤建晨万隅窍坎需吸道浸括侨垄墒掳纂斜室梢匆假瓶邵帜回涣骤
