機器視覺教學大綱機器視覺教程

1、第5頁 共5頁機器視覺教學大綱:機器視覺教程機器視覺教學大綱 課程編碼：08241059 課程名稱：機器視覺 英文名稱：MACHINE VISION 開課學期：7 學時/學分：36/2（其中實驗學時：4 ）課程類型：專業(yè)方向選修課 開課專業(yè)：機械工程及自動化 選用教材：賈云得編著 機器視覺 科學出版社 20_年 主要參考書： 1. ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K. S. Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2. 張廣軍編著，機器視覺，科學出版社，20_年 執(zhí)筆人： 本課程

2、主要內(nèi)容包括：二值圖像分析p 、圖像預處理、邊緣檢測、圖像分割、紋理分析p 、明暗分析p 、彩色感知、深度圖與立體視覺。通過本課程的學習，學生應掌握機器視覺的基礎(chǔ)理論、基本方法和實用算法。 一、 課程性質(zhì)、目的與任務 機器視覺課程是機械工程及自動化專業(yè)在智能機器方向的一門專業(yè)方向選修課。機器智能化是機械學科的重要發(fā)展方向，也是國際上跨學科的熱門研究領(lǐng)域。而機器視覺是智能機器的重要組成部分，它與圖象處理、模式識別、人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及神經(jīng)物理學及認知科學等都有緊密的關(guān)系。本課程對于開闊學生視野、使學生了解本專業(yè)的發(fā)展前沿，把學生培養(yǎng)成面向二十一世紀的復合型人才具有重要的地位和作用。通過本課

3、程的學習，學生也能掌握一定的科學研究方法與技能，為有潛力成為研究型人才的學生打下一定基礎(chǔ)。 二、 教學基本要求 本課程主要內(nèi)容包括：二值圖像分析p 、圖像預處理、邊緣檢測、圖像分割、紋理分析p 、明暗分析p 、深度圖與立體視覺。通過本課程的學習，學生應掌握機器視覺的基礎(chǔ)理論、基本方法和實用算法。 本大綱僅列出達到教學基本要求的課程內(nèi)容，不限制講述的體系、方式和方法，列出的內(nèi)容并非要求都講，有些內(nèi)容，可以通過自學達到教學基本要求。 使用CAI課件作為輔助教學手段可以節(jié)省大量時間，傳遞更多的信息量，所以本課程建議使用CAI課件。 作業(yè)是檢驗學生學習情況的重要教學環(huán)節(jié)，為了幫助學生掌握課程的基本內(nèi)容

4、，培養(yǎng)分析p 、運算的能力，建議布置作業(yè)58次，并在期末前安排一次綜合作業(yè)作為主要考查環(huán)節(jié)。 實驗是教學的一個主要環(huán)節(jié)，實驗時間共4學時，每次實驗每小組46人，使每個學生均有親自操作的機會。 三、 各章節(jié)內(nèi)容及學時分配 1 人類視覺與機器視覺 (4學時) : 人類視覺原理與視覺信息的處理過程；機器視覺理論框架與應用；成像幾何學基礎(chǔ)。 2 值圖像分析p 與區(qū)域分析p （4學時）：閾值、幾何特性、投影、游程長度編碼、二值圖像算法；區(qū)域和邊緣、分割、區(qū)域表示、分裂和合并。 3 圖像預處理（4學時）：直方圖修正、圖像線性運算、線性濾波器、非線性濾波器。 4 邊緣檢測和輪廓表示（4學時）：梯度、邊緣檢測

5、算法、二階微分算子、LoG算法、圖像逼近、Canny邊緣檢測器；數(shù)字曲線及其表示、曲線擬合、Hough變換。 5紋理（4學時）：紋理分析p 統(tǒng)計方法、有序紋理的結(jié)構(gòu)分析p 、基于模型的紋理分析p 、用分形理論分析p 紋理、從紋理恢復形狀。 6 明暗分析p （4學時）：圖像輻射度、表面方向、反射圖、從圖像明暗恢復形狀、光度立體。 7 雙目立體視覺（4學時）：雙目立體視覺原理、精度分析p 、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、立體成像、立體匹配、系統(tǒng)標定。 8 三維視覺技術(shù)（4學時）：結(jié)構(gòu)光三維視覺原理、光模式投射系統(tǒng)、標定方法；光度立體視覺、由紋理恢復形狀、激光測距法。 四、 實驗： 1 實驗目的與任務 本課程實驗綜合運

6、用機器視覺基本理論、機器視覺實驗裝置和計算機圖像處理軟件，加深理解機器視覺的基本概念，掌握機器視覺圖像基本處理方法，培養(yǎng)學生的動手能力和分析p 問題解決問題的能力。 2 實驗教學基本要求 （1）掌握機器視覺圖像基本處理方法：除噪、邊緣增強、邊緣檢測。 （2）掌握三維物體的機器視覺識別方法：結(jié)構(gòu)光法實驗裝置、三維物體數(shù)據(jù)的獲取和三維物體的重建方法。 3 實驗教材或指導書 自編。 4 實驗項目一覽表 序號 實驗項目 內(nèi)容提要 實驗 類型 學時 分配 主要儀器 設(shè) 備 實驗 地點 備注 1 視覺圖像基本處理方法 濾波、圖像增強與邊緣檢測 綜合 2學時 配備圖像處理軟件的微機 機械設(shè)計及自動化實驗室 2 三維物體的機器視覺識別方法 結(jié)構(gòu)光法的圖像數(shù)據(jù)獲取、處理與三維模型重建 綜合 2學時 結(jié)