《机器视觉综合实训》课程教学大纲（智能制造工程专业）

字体、字号请参考范例注意：字体、字号请参考范例注意：首字母大写植物拉丁学名斜体一、课程简介课程中文名机器视觉综合实训课程英文名ComprehensivePracticalTrainingofMachineVisionTechnology双语授课£是■否课程代码24114079课程学分1周（学时）1周（16学时）课程类别□专业认知实习□专业见习■工程实训□毕业实习□其他课程性质■必修□选修□其他课程形态□线上■线下□线上线下混合式□社会实践□虚拟仿真实验教学考核方式□闭卷□开卷□课程论文■课程作品£汇报展示■报告■课堂表现□阶段性测试■平时作业£其他（可多选）开课学院机器人工程学院开课系(教研室)智能制造工程面向专业智能制造工程开课学期第4学期先修课程电路分析，电子技术基础，电子技术实训，电子工艺实训，传感器原理与检测技术等。后续课程可编程控制器原理及应用实训、人工智能技术综合实验等。选用教材自编实训教材参考书目传感器原理及应用(第3版).吴建平主编.机械工业出版社,2019年.传感器原理及应用.苑会娟主编.机械工业出版社,2017年.机器视觉及其应用技术.刘韬、葛大伟主编.机械工业出版社,2019年.课程资源无课程简介机器视觉综合实训涵盖了机器人视觉传感器的种类、安装方法和调试应用，以及设计机器人视觉识别程序和验证工艺过程的实践任务。通过该课程的学习，学生将掌握机器视觉技术的核心概念和原理，学会选择和配置机器人视觉传感器，设计和优化视觉识别程序，并能够撰写实践报告。该课程将培养学生在机器人视觉领域的实践能力和创新思维，为其未来在工业自动化、机器人技术等领域的发展打下坚实基础。二、课程目标表1课程目标序号具体课程目标课程目标1深入了解机器人视觉传感器的类型和功能，掌握其安装和调试的技术要领。通过学习，学生将认识到传感器技术在智能制造中的核心作用，并预见其发展方向。同时，课程旨在培养学生的爱国情怀，激发学生将工程科学知识应用于国家发展的热情。课程目标2掌握机器人传感器的调试与应用技术，能够在实验中分析问题并提出解决方案。通过这一过程，学生将培养科学精神，追求真理和精确性，同时在实践中锻炼自己的工匠精神，力求技术精湛和创新。课程目标3学生将具备设计机器人传感与机器视觉实验方案的能力，能够独立分析实验数据并得出科学有效的结论。这一目标旨在提升学生的实践能力和创新思维，同时强化学生的批判性思维和问题解决能力。课程目标4学生将能够在实验设计中选择合适的传感器，以实现预期的实验目标。通过这一过程，学生将学会如何将理论知识与实际应用相结合，提升实验技能和工程实践能力，同时培养对劳动的尊重和对美的追求。表2课程目标与毕业要求对应关系毕业要求指标点课程目标毕业要求4研究【H】4.3能够分析与解释实验结果，并通过信息综合得到合理有效的结论。目标2、3毕业要求7：环境和可持续发展【L】7.2：能够评价针对复杂智能制造工程问题的工程实践对于环境、社会可持续发展的影响。目标1毕业要求10：沟通【M】10.1：能够使用技术语言，就智能制造工程领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，能够进行产品设计、制造、试验等工程文件的编纂，并可进行说明与阐释。目标3、4三、教学内容及要求（一）学习内容表3课程学习目标与学习目标序号项目名称实践类型实践性质学习目标学习内容主要仪器设备1机器人视觉传感器的认知与安装综合性必修能根据实训任务，了解机器人视觉传感器的种类、原理和功能，学会正确安装和配置传感器1.介绍机器人视觉传感器的种类、原理和功能；2.学习传感器的正确安装和配置方法。视觉传感器2机器人传感器的调试与应用综合性必修掌握机器人传感器的调试方法，能够应用传感器进行环境感知和数据采集。1.学习传感器的校准和调试技术2.掌握滤波、数据处理和传感器融合等方法。视觉传感器3机器人视觉识别程序设计与调试综合性必修能学会设计和调试机器人视觉识别程序，能够应用图像处理和模式识别算法进行目标检测和识别。1.介绍机器视觉识别的基本原理和常用算法2.学习特征提取、边缘检测和机器学习等方法3.实践项目设计和调试视觉识别程序的技巧无4利用后续工艺环境验证机器人视觉程序综合性必修能了解工艺环境对机器人视觉程序的影响，能够进行验证和优化。1.了解工艺环境对视觉程序的影响2.学习验证方法和优化策略3.掌握光照、噪声和干扰因素的处理技巧无5编制设计文档能够撰写规范的设计文档，记录机器人视觉程序的设计思路和实施过程。1.学习设计文档的基本结构和要素2.编写规范的设计文档，记录视觉程序的设计思路和实施过程6实训报告及总结综合性必修能正确拟定实训方案，撰写完整实训总结报告，具备一定工程管理与信息处理能力。1.实训方案；2.实训报告；3.实训总结。无（二）时间安排表4课程教学时间安排序号项目名称实践内容实践学时1机器人视觉传感器的认知与安装1.介绍机器人视觉传感器的种类、原理和功能；2.学习传感器的正确安装和配置方法。2学时2机器人传感器的调试与应用1.学习传感器的校准和调试技术2.掌握滤波、数据处理和传感器融合等方法。4学时3机器人视觉识别程序设计与调试1.介绍机器视觉识别的基本原理和常用算法2.学习特征提取、边缘检测和机器学习等方法3.实践项目设计和调试视觉识别程序的技巧5学时4利用后续工艺环境验证机器人视觉程序1.了解工艺环境对视觉程序的影响2.学习验证方法和优化策略3.掌握光照、噪声和干扰因素的处理技巧4学时5编制设计文档1.学习设计文档的基本结构和要素2.编写规范的设计文档，记录视觉程序的设计思路和实施过程1学时合计16学时（三）工作流程（1）机器人视觉传感器认知；（2）机器人视觉传感器安装；（3）机器人视觉识别程序设计；（4）利用后续工艺过程验证机器人视觉识别程序的正确性，并调试程序；（5）撰写实践报告。（四）业务指导校内老师1名指导四、课程考核（一）考核内容与考核方式表4-1课程目标、考核内容与考核方式对应关系课程目标考核内容所属环节考核占比考核方式1机器人视觉传感器的认知机器人视觉传感器的安装115%现场考核检验2机器人视觉程序合理性机器人视觉程序的完整性230%现场考核检验3机器人视觉程序后续验证工艺过程。根据后续验证工艺过程分析视觉程序的功能。1、245%现场考核检验41.机器人视觉传感器的选择310%现场考核检验表4-2课程目标与考核方式矩阵关系课程考核方式考核占比目标期末考试成绩比例70%课堂表现成绩比例80%课堂考勤比例20%课程目标110%10%10%10%课程目标240%40%40%40%课程目标330%40%40%33%课程目标420%10%10%17%（二）成绩评定1.平时成绩评定平时成绩由课堂考勤和课堂表现组成，其比例分配如下：平时成绩（100%）=课堂考勤（20%）+课堂表现（80%）（1）课堂表现（80分）：通过学生在实践过程中的表现情况来评价学生相关的能力。依据课堂表现分5个等级，即优、良、中、合格和不合格。对应的系数分别为0.9-1，0.8-0.9，0.7-0.8，0.6-0.7，0.6以下。课堂表现分得分=课堂表现总分×对应系数。（4）课堂考勤（20分）：总分20分，缺勤1次扣5分，早退1次扣3分，迟到1次扣2分，扣完为止。其中迟到30分钟以上为缺勤，未经许可，擅自离开课堂为早退。2.期末成绩评定期末成绩评定的考核范围是学生对机器人传感与机器视觉的深刻理解，包括视觉传感器的认知、视觉传感器的安装方法、机器视觉程序的设计与验证、实践报告的撰写。考核方式通过现场根据每个小组完成情况结合评分标准给定成绩。期末成绩（100%）=传感器认知（5%）+传感器安装（10%）+程序合理性与完整性（30%）+程序正确性与验证过程（45%）+传感器选择（10%）3.总成绩评定总成绩（100%）=平时成绩（30%）+期末成绩（70%）（三）评分标准表6课程考核项目评分标准考核项目评分标准优秀(100>x≥90)良好(90>x≥80)中等(80>x≥70)及格(70>x≥60)不及格(x<60)态度安全上课全勤，专心听讲、不玩手机与讲话，积极互动、发言与提问。有迟到或请假，专心听讲、不玩手机与讲话，能互动与发言。有迟到或请假，能听讲、不常玩手机与讲话，有互动与发言。迟到或请假较多，能听讲、不常玩手机与讲话，无互动与发言。缺勤超三分之一，不听讲、爱玩手机与讲话，无互动与发言。实训报告报告内容全面，陈述逻辑严密，图形文字无误，工艺程序合理，加工结果正确。报告内容较全面，陈述逻辑严密，图形文字有个别遗漏，工艺程序合理，加工结果正确。报告内容较全面，陈述逻辑严密，图形文字有个别遗漏，工艺程序合理，加工结果较正确。报告内容有明显不足，陈述有逻辑，图形文字有较多遗漏，工艺程序合理，加工结果较正确。报告内容不足，陈述有逻辑错误，图形文字较多遗漏，工艺程序不合理，加