機器視覺技術課程考核大綱MachineVisionTechnology課程基本信息課程編號：04021157課程學時：32學時課程學分：2學分一、課程的性質和地位《機器視覺技術》課程的教學理念是以理論與實踐相結合，注重學生的主動參與和實際操作，培養學生的綜合素質和解決問題的能力。通過理論講解、案例分析、實驗實踐等方式，幫助學生全面理解和掌握機器視覺技術的基本原理和應用方法。該課程旨在使學生能夠理解和掌握機器視覺技術的基本理論和框架，熟悉機器視覺系統的構成和圖像處理的基本方法，并具備運用機器視覺技術解決實際問題的能力。二、理論教學部分的考核目標學生應掌握機器視覺技術的發展歷程、系統構成和Marr的視覺理論框架，了解機器視覺任務和其與其他領域的關系。其次，在成像與圖像采集方面，學生應理解亮度與成像原理、鏡頭的畸變和成像特性，熟悉攝像機的傳感器類型和性能，并掌握攝像機與計算機的接口技術。在圖像預處理基礎方面，學生應了解圖像數據結構和處理方法，包括灰度值變換、幾何變換、圖像濾波器和形態學操作。圖像分割和特征匹配方面，學生應掌握閾值分割、連通域提取、特征描述子和匹配優化算法等技術。此外，學生還應了解立體視覺的基本原理和三維重建方法，以及模式識別算法如支持向量機、貝葉斯分類器、聚類算法和深度卷積神經網絡。最后，在機器視覺的物體識別與測量應用方面，學生應熟悉物體特征提取方法和形狀大小的測量技術，以及表面缺陷檢測應用。此外，對于農業應用方面，學生需要了解基于機器視覺的農情信息采集與處理以及農業機械作業等相關內容。第一章緒論（一）學習目標1.一般了解：了解Marr的視覺理論框架的層次結構和信息處理階段。2.一般掌握：理解機器視覺任務的特點以及其在其他領域中的應用。3.熟練掌握：掌握機器視覺的發展歷程、主要技術和應用領域。掌握機器視覺系統的各個組成部分和工作原理。（二）考核內容掌握機器視覺的發展歷程和系統構成，了解機器視覺系統中的各個要素以及它們的作用。其次了解Marr的視覺理論框架，包括視覺系統研究的三個層次和視覺信息處理的三個階段，從而對機器視覺的整體框架有一個清晰的認識。最后，理解機器視覺的基本任務以及機器視覺與其他領域的關系。（三）考核要求1.識記：能夠記憶和描述機器視覺的發展歷程，以及機器視覺系統的構成要素。2.領會：理解Marr的視覺理論框架，包括視覺系統研究的三個層次和視覺信息處理的三個階段的基本概念和關系。3.應用：能夠應用所學知識，分析和解決機器視覺任務中的問題，并理解機器視覺與其他領域的交叉應用。4.分析：能夠分析機器視覺任務的特點和要求，以及機器視覺在其他領域中的應用案例。5.綜合：能夠綜合運用所學知識，理解和解釋機器視覺系統的工作原理和應用場景。6.評價：能夠評價不同機器視覺任務的效果和局限性，對機器視覺在其他領域中的應用進行評估和提出改進建議。第二章成像與圖像采集（一）學習目標1.一般了解：了解亮度成像模型的構建方法，了解彩色成像的原理和攝像機性能評估指標。2.一般掌握：掌握針孔成像模型和鏡頭畸變的概念，對攝像機和傳感器的工作原理有一定的掌握，熟悉攝像機與計算機的接口方法。3.熟練掌握：熟練掌握亮度與成像的基本概念和光度學原理。（二）考核內容熟練掌握亮度與成像的概念，包括光度學和亮度成像模型，理解亮度在成像過程中的作用。其次掌握鏡頭的知識，包括針孔成像模型、鏡頭畸變、景深等概念，以及鏡頭對圖像采集的影響。然后，了解攝像機的工作原理，包括CCD傳感器和CMOS傳感器的特點、彩色成像、攝像機性能評估以及深度攝像機的應用。最后，掌握攝像機與計算機的接口方式，為后續圖像處理和分析提供基礎。（三）考核要求1.識記：能夠記憶和理解亮度與成像的基本概念、光度學、針孔成像模型、鏡頭畸變、遠心與景深、攝像機、CCD傳感器和CMOS傳感器的知識。2.領會：能夠理解亮度與成像的物理原理、亮度成像模型的應用、針孔成像模型的幾何原理、鏡頭畸變和遠心與景深的概念。3.應用：能夠應用亮度成像模型解決實際問題，熟悉攝像機的工作原理和性能評估，了解彩色成像的基本原理。4.分析：能夠分析光度學對圖像的影響，理解鏡頭畸變的成因和矯正方法，分析攝像機與計算機接口的技術要求。5.綜合：能夠綜合運用所學知識解決復雜的成像和圖像采集問題，評估攝像機的性能并提出改進措施。6.評價：能夠評價不同攝像機和傳感器的優缺點，進行評價和改進建議。第三章圖像預處理基礎（一）學習目標1.一般了解：理解圖像數據結構的傳統形式和分層數據結構的基本概念。2.一般掌握：掌握形態學操作的基本概念和方法。3.熟練掌握：熟練掌握圖像基礎操作中的灰度值變換和幾何變換。熟練掌握圖像濾波器的原理和應用。（二）考核內容理解圖像數據結構的概念，包括傳統的圖像數據結構和分層數據結構，并理解它們在圖像處理中的應用。其次，熟練掌握圖像的基礎操作，包括灰度值變換和幾何變換，能夠靈活地對圖像進行亮度和形狀的調整。熟練掌握圖像濾波器的概念和常見的濾波器類型，能夠應用濾波器實現圖像的平滑和增強。最后，掌握形態學操作的基本原理和常用操作，包括腐蝕、膨脹、開運算和閉運算等，能夠應用形態學操作處理圖像的形狀和結構。（三）考核要求1.識記：記憶和理解傳統的圖像數據結構和分層數據結構的特點和應用。2.領會：理解圖像基礎操作中灰度值變換和幾何變換的原理和應用。3.應用：能夠應用圖像基礎操作解決實際問題，包括灰度值變換和幾何變換。4.分析：能夠分析圖像濾波器的原理和不同類型濾波器的特點，分析形態學操作的基本原理。5.綜合：能夠綜合運用所學知識進行圖像預處理，包括圖像數據結構、基礎操作、濾波器和形態學操作。6.評價：能夠評價不同圖像預處理方法的效果和適用性，對圖像處理結果進行評估和改進建議。第四章圖像分割與特征匹配（一）學習目標1.一般了解：了解圖像分割和特征匹配的應用。2.一般掌握：掌握特征匹配的基本概念和技術，包括區域特征、幾何元素的提取等方法3.熟練掌握：掌握圖像分割的基本概念和方法，包括閾值分割、連通域與邊緣提取等方法。（二）考核內容熟練掌握圖像分割的方法，包括閾值分割、連通域與邊緣提取、亞像素精度閾值分割、基于區域的分割等方法，能夠將圖像分割為不同的區域或對象。其次，掌握特征匹配的基本概念和方法，包括區域特征、幾何元素的提取、輪廓特征、特征檢測子、特征描述子、匹配優化算法和模板匹配，能夠在圖像中找到相似的特征并進行匹配。通過以上內容，為圖像分析、目標檢測和識別等任務提供基礎支持。（三）考核要求1.識記：能夠記憶和描述圖像分割的基本方法，包括閾值分割、連通域與邊緣提取、亞像素精度閾值分割、基于區域的分割和基于3D圖的圖像分割。2.領會：能夠理解特征匹配的基本概念和技術，包括區域特征、幾何元素的提取、輪廓特征、特征檢測子、特征描述子、匹配優化算法和模板匹配的原理和應用。3.應用：能夠應用圖像分割的方法，對圖像進行分割，并能夠應用特征匹配的技術，進行圖像特征的提取和匹配。4.分析：能夠分析圖像分割的結果，評估分割算法的準確性和效果，并能夠分析特征匹配的匹配精度和穩定性。5.綜合：能夠綜合運用所學知識，設計和實現圖像分割和特征匹配的算法，并理解其在計算機視覺領域的應用。6.評價：能夠評價圖像分割和特征匹配算法的優缺點，并提出改進和優化的建議。第五章立體視覺與三維重建（一）學習目標1.一般了解：三維重建的基本原理與方法。2.一般掌握：立體視覺的基本原理。3.熟練掌握：立體視覺相關概念。（二）考核內容掌握立體視覺的基本概念和概述，了解立體視覺的應用領域和意義。其次，掌握立體視覺的基本原理，包括攝像機標定、機器人手眼標定、射影幾何、多視圖重建場景、雙目攝像機與多目攝像機以及深度圖等。學生將具備立體視覺和三維重建的基礎理論和方法，能夠對場景進行三維重建，并理解立體視覺技術在計算機視覺和虛擬現實等領域的重要性和應用價值。（三）考核要求1.識記：能夠回憶和描述立體視覺的基本概念和原理，攝像機標定和機器人手眼標定的過程和方法，以及多視圖重建場景的基本原理。2.領會：能夠理解立體視覺在三維重建中的作用和應用，能夠解釋射影幾何的概念和意義。3.應用：能夠應用攝像機標定和機器人手眼標定的方法，進行實際問題的求解。4.分析：能夠分析多視圖重建場景的原理和方法，理解雙目攝像機和多目攝像機在三維重建中的優勢和局限性。5.綜合：能夠綜合運用立體視覺的知識和技術，進行簡單的三維重建實驗或項目。6.評價：能夠評價立體視覺在三維重建中的應用效果和局限性，提出改進和優化的建議。第六章模式識別算法（一）學習目標1.一般了解：了解深度卷積神經網絡擴展，如圖像分割網絡和目標檢測網絡。2.一般掌握：掌握支持向量機和聚類算法的原理和基本操作，理解貝葉斯分類器和深度卷積神經網絡的基本原理。3.熟練掌握：熟練掌握神經網絡基礎，包括感知機和神經網絡的基本概念和參數學習方法，了解GPU并行技術和深度卷積神經網絡的應用。（二）考核內容掌握支持向量機和聚類算法的基本原理和應用，能夠理解和使用這些算法進行模式識別和數據分類。其次，了解貝葉斯分類器的基本概念和原理。熟練掌握神經網絡的基礎知識，包括感知機、參數學習方法等，并能夠應用神經網絡進行模式識別和分類任務。此外，理解深度卷積神經網絡的概念和應用，包括LeNet、GoogLeNet和ResNet等模型，并了解基于卷積神經網絡的圖像分割和目標檢測技術。（三）考核要求1.識記：能夠回憶和描述支持向量機、貝葉斯分類器、聚類算法和深度卷積神經網絡的基本概念、原理和應用場景。2.領會：能夠理解支持向量機、貝葉斯分類器、聚類算法和深度卷積神經網絡的核心思想和基本原理。3.應用：能夠應用支持向量機和聚類算法進行實際問題的分類和聚類分析，能夠使用神經網絡進行簡單的模式識別任務。4.分析：能夠分析支持向量機、貝葉斯分類器、聚類算法和深度卷積神經網絡的優勢、局限性和適用范圍。5.綜合：能夠綜合運用模式識別算法的知識和技術，設計并實現較復雜的模式識別系統或實驗。6.評價：能夠評價模式識別算法在實際應用中的效果和局限性，提出改進和優化的建議。第七章機器視覺在物體識別與測量中的應用（一）學習目標1.一般了解：了解表面缺陷檢測的基本概念和方法。2.一般掌握：掌握模式分類與識別的基本原理。3.熟練掌握：熟練掌握物體特征提取的技術，能夠熟練應用機器視覺進行形狀大小的測量。（二）考核內容熟練掌握檢測物體的特征提取方法，包括區域特征、灰度值特征和輪廓特征，能夠準確提取物體的特征并進行模式分類和識別。其次，熟練掌握機器視覺中形狀大小的測量方法，包括長度測量、線段測量、面積測量和圓測量，能夠準確測量物體的形狀和大小。此外，理解機器視覺在表面缺陷檢測方面的應用，了解如何利用機器視覺技術進行表面缺陷的檢測和分析。（三）考核要求1.識記：能夠回憶和描述檢測物體的特征提取方法，包括區域特征、灰度值特征和輪廓特征的基本概念和應用。2.領會：能夠理解模式分類與識別的基本原理和方法，理解機器視覺中形狀大小的測量方法的原理和實現過程。3.應用：能夠應用物體識別與測量的技術，設計并實現簡單的物體識別和測量任務。4.分析：能夠分析物體識別與測量技術的優勢、局限性和適用范圍，能夠分析表面缺陷檢測的基本方法和應用場景。5.綜合：能夠綜合運用機器視覺的知識和技術，設計并實現較復雜的物體識別與測量系統或實驗。6.評價：能夠評價機器視覺在物體識別與測量中的應用效果和局限性，提出改進和優化的建議。第八章機器視覺在農業中的應用（一）學習目標1.一般了解：了解基于機器視覺的農業機械作業的概念和應用。2.一般掌握：掌握機器視覺在農情信息采集與處理方面的基本原理和方法。3.熟練掌握：掌握機器視覺在農業中的基本概念和應用。（二）考核內容掌握機器視覺在農業中的概述，包括機器視覺技術在農業領域的應用背景、目標和意義。其次，了解基于機器視覺的農情信息采集與處理，包括如何利用機器視覺技術進行農田圖像采集、作物生長監測和病蟲害識別等農情信息的處理和分析。此外，了解基于機器視覺的農業機械作業，包括自動化農機、智能噴灌系統和果蔬采摘機器人等方面的應用。最后，了解機器視覺在農業領域的發展與展望，包括當前的挑戰和未來的發展方向。（三）考核要求1.識記：能夠回憶和描述機器視覺在農業中的基本概念和應用，了解基于機器視覺的農情信息采集與處理和農業機械作業的基本原理和方法。2.領會：能夠理解基于機器視覺的農情信息采集與處理和農業機械作業的意義和作用，理解其在農業生產中的應用場景。3.應用：能夠應用基于機器視覺的農情信息采集與處理和農業機械作業的技術，設計并實現簡單的農業相關任務。4.分析：能夠分析機器視覺在農業中的優勢、局限性和發展趨勢，能夠分析基于機器視覺的農情信息采集與處理和農業機械作業的應用效果和挑戰。5.綜合：能夠綜合運用機器視覺的知識技術，探索和設計適用于農業的創新解決方案或系統。6.評價：能夠評價機器視覺在農業中的應用效果和前景，提出改進和推進的建議。三、實驗、實習教學部分的考核要求《機器視覺技術》課程的實驗教學部分要求學生完成3個具體的編程實驗任務，并編寫實驗報告。實驗報告應包含實驗題目、實驗目的、實驗步驟、實驗結果以及相應的圖表展示等。學生需要準確記錄實驗數據，清晰描述實驗步驟，并進行數據分析和結論提出。實驗報告的質量將作為實驗考核的主要依據，評估學生的實驗操作技能、數據分析能力和科學規范意識。實驗課程的評定成績占總課程成績的15