《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, 1987 2. 张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年 执笔人：
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、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5－8次，并在期末前安排一次综合作业作为主要考查环节。
实验是教学的一个主要环节，实验时间共4学时，每次实验每小组4－6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、实验和期末综合作业；
（2）平时成绩占35％，实验占30%，期末综合作业占35％。
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