《机器视觉技术与应用》-教学大纲

PAGEPAGE10/《机器视觉技术与应用》课程教学大纲一、课程概况课程代码：XXX。建议学分：4.5。3438况调整教学内容与学时安排】。先修课程：传感器原理及应用、PLC编程与控制技术、信号分析与处理。开发。技术与仪器、电气工程及其自动化等。适用年级：大三学年（第5或6学期）。2024。他相关专业的专业选修课。二、课程目标目标3D视觉与深度学习等关键技术与实用算法进行准确的描述，能够根据任务要求，提出满足设计目标的设计方案，并进行可行性分析。）目标2：能够利用数字处理技术及相关软件，包括并不限于VisionPro软件和VisionPlus平台软件，完成机器视觉工程项目对图像文件中目标物的轮廓、特征、5：能够运用适当的现代工程工具进行仿真，对智能生产和现代质量管理及其相关领域复杂工程问题进行模拟分析与预测，并能够理解其局限性。）目标6：能够根据智能生产和现代质量管理工程律、文化的影响，以及这些制约因素对工程项目实施的影响，并理解应承担的责任。）目标求11：了解智能生产和现代质量管理工程及产品全周期、全流程的成本构成，理解其中涉及的工程管理与经济决策问题。）课程目标与毕业要求指标点的对应关系见表1。表1 课程目标与毕业要求指标点的对应关系毕业要求指标点课程目标目标1目标2目标3目标43√5√6√√三、课程内容与教学要求第1章绪论学时理论1实践一体化◆机器视觉技术应用。◆基本要求：掌握机器视觉的系统构成；了解常用视觉软件；熟悉机器视觉识别、检测、测量、引导四大类典型应用。第2章数字图像采集与保存学时理论实践一体化6◆V+平台软件的基本应用；数字图像的采集和保存；数字图像描述及其属性查看。◆V+平台软件的基本操作与应用；能够采集和保存图像；掌握数字图像描述及其属性。第3章数字图像处理与应用学时理论实践一体化17◆教学内容：图像处理技术与基础知识；图像灰度变换、滤波、平滑、锐化、形态学操作和几何变换。◆基本要求：了解图像处理技术；掌握图像灰度变换、滤波、平滑、锐化、形态学操作、几何变换等知识，并能够实现相关应用。第4章机器视觉识别应用学时理论实践一体化8◆TCP锂电池字符识别。◆TCP和字符。第5章机器视觉检测应用学时理论实践一体化8◆教学内容：锂电池颜色检测；锂电池缺陷检测；HMI界面设计；日志应用。◆够识别锂电池的颜色和缺陷；熟悉HMI界面常用控件的使用方法，并能够根据项目要求设计相应的HMI界面；能够利用日志功能，完善程序流程。第6章机器视觉测量应用学时理论实践一体化8◆教学内容：锂电池标定；锂电池尺寸测量；锂电池中心点计算；HMI界面优化。◆基本要求：掌握相机标定原理，熟悉图像标定工具的使用方法，并能够标定锂电池；熟夹删除等工具的使用方法，从而优化HMI界面，并能够设置用户权限。第7章机器视觉引导应用学时理论实践一体化8◆教学内容：PLC通讯与交互；手眼标定；标准位示教；移动引导抓取。◆基本要求：熟悉PLC通讯与测试相关工具的使用方法，并能够实现视觉与PLC的通讯并能够编写移动引导抓取锂电池程序。第8章机器视觉二次开发应用学时理论实践一体化4◆教学内容：机器视觉二次开发功能及其流程；机器视觉二次开发应用。◆基本要求：了解机器视觉二次开发功能及其流程与实施步骤；熟悉基于Studio封DLL文件和基于封装的算法库三种不同的二次开发方法，并能够实现相关开发应用。第9章3D视觉技术与应用学时理论实践一体化4◆教学内容：3D视觉技术介绍；3D视觉技术应用。◆基本要求：了解深度学习的概念、模型、框架和应用案例等基本知识；掌握深度学习相关工关工的用法并够实图颜分。第10章深度学习技术与应用学时理论实践一体化4◆教学内容：深度学习技术介绍；深度学习技术应用。◆基本要求：了解3D视觉的含义、主要技术分类及各自的原理、3D传感器生成的数据类3D取像与测量相关工具的使用方法，并能够测量出高度。教学内容与课程目标的对应关系及学时分配见表2。表2 教学内容与课程目标的对应关系及学时分配表序号教学内容支撑的课程目标支撑的毕业要求指标点理论学时实践学时1绪论目标1312数字图像采集与保存目标1、2、3、43、5、6、112.53.53数字图像处理与应用目标1、2、3、43、5、6、119.57.54机器视觉识别应用目标1、2、3、43、5、6、11445机器视觉检测应用目标1、2、3、43、5、6、11446机器视觉测量应用目标1、2、3、43、5、6、11447机器视觉引导应用目标1、2、3、43、5、6、11448机器视觉二次开发应用目标1、2、3、43、5、6、112693D视觉技术与应用目标1、2、3、43、5、6、111.52.510深度学习技术与应用目标1、2、3、43、5、6、111.52.5合 计3438四、课内实践项目表课内实践与课程目标的对应关系及学时分配见表3。表3 课内实践项目表序号项目名称实践内容及要求学时对课程目标的支撑类型备注1锂电池的图像采集VisionPlus平台3.5目标2综合性必做软件连续采集一系列锂电池图像2图像处理应用通过平台软件对采集的态学操作和几何变换等操作7.5目标2综合性必做3锂电池条识别通过平台软件建立TCP的二维码标准，对二维码进行识进行综合显示4目标2综合性必做4锂电池颜检测通过平台软件实现锂电最后对电池的类型与颜色进行统计和显示4目标2综合性必做5锂电池的标定与尺寸测量像内像素个数与实际尺寸进行统VisionPlus平台软件对锂电池的标签尺寸和中心点位置进行测量和显示4目标2综合性必做6锂电池移动引导抓取通过平台软件建立PLC坐标系与执行机构真实坐标系相移动抓取4目标2综合性必做7机器视觉开发通过VisionPlus于Studio接引用DLL文件和基于封装的算法库三种不同方式的二次开发应用6目标2综合性选做83D视觉基础应用通过平台软件及其相关3D工具，实现对待测样品的高度测量并显示2.5目标2综合性选做9深度学习基础应用通过平台软件及其相关深度学习工具，实现工件颜色分2.5目标2综合性选做字符识别并显示五、课程实施1.教学方法与教学手段判断能力等。兴趣，激发学生学习的积极性等。备运用相关知识和方法解决复杂工程问题的能力。2.课程实施与保障课程主要教学环节及其质量要求见表4。表4 课程主要教学环节和质量要求表主要教学环节质量要求1备课容的组织。作业、教学效果分析等方面。2讲授（1）要点准确、推理正确、条理清晰、重点突出，能够理论联系实际。多媒体示范教学等），注重培养学生发现、分析和解决问题的能力。（3）能够采用现代信息技术辅助教学。知识的过程中，保持较为浓厚的学习兴趣。3过程性考核制评定成绩并写明日期。致、按百分制评定成绩并写明日期。真批改，评定成绩。4课外答疑时间进行课外答疑与辅导。5期末考试间和监考人员由学院统一安排。1/3缺课次数达本学期总授课学时的1/3以上者。要求归档。六、考核方式1.考核形式本课程采用闭卷考核形式。课程考核包括期末考试、作业情况考核和实验考核，期末考试采用开卷笔试。2.课程成绩课程成绩=课后作业成绩×15%+课程实践成绩×40%+课程报告成绩×15%+期末考试卷面成绩×30%。具体内容和比例见表5。表5 考核总评成绩组成及评价细则表成绩组成考核/评价环节权重考核/评价细则平时成绩课后作业15%10%主要考核图视计的正确性和完整性。对基础知识及概念的掌握程度和解题过程的正确性、完整性。参考标准如下：（1）90~100分：知识及概念掌握全面、运用得当，解题过程正确、完整，逻辑性强，答案正确率超过90%；较正确、完整，逻辑性较强，答案正确率超过80%；程基本正确、完整，答案正确率超过70%；当，解题过程中存在错误，答案正确率超过60%；不完整，答案正确率低于60%。实践成绩课程实践40%完成9报告的成绩，平均后得到该项目实践的成绩。9个项目实践成绩平均后得到课程实践总评成绩并按40%计入课程总成绩。评分标准：（1）90~100分：能够认真预习，查阅相关资料完成预习报告；论，并高质量完成项目实践报告，格式规范，图表清晰。准确；能够完成项目实践报告，格式较为规范，图表较为清晰。图表较为清晰。基本清晰，但思考题等回答有错误。践报告，或者报告中错误较多。60评成绩不及格，不能参加期末考核。课程报告15%参考标准如下：（1）90~100分：任务分析清楚，内容充实、分析结果合理，格式规范、逻辑性强；正确，格式规范、逻辑性较强；本正确，格式较为规范、逻辑性一般；范性一般、逻辑性一般；求，格式规范性较差。期末考试期末考试卷面成绩30%40%计入课程总成绩。其中考核机器视觉技术理论相关概念题占40%，考核机器视觉技术应用题目占参考答案。3.课程目标考核说明目标考核方案一览表》，见表6。课程目标的计算办法按照《XXX学院课程目标达成情况评价实施办法》执行。表6 课程目标考核方案一览表课程支撑的毕业要求课程目标考核内容考核形式考核原始材料3目标1能够对机器视觉系统的基本原理与构成、图像采集方法、条码与字符识别方法、颜色与缺陷检测方法、尺寸测量方法、3D视觉与深度学习等关键技术与实用算法进行准确的描述课后作业、期末考试试卷（纸质）5目标2能够利用数字处理技术及相关VisionPro软件和VisionPlus平台软件，完成机器视觉工程项目对图像文件中目标物的轮廓、特征、尺寸、颜色以及位置信息的提取与分析，实现目标物的条码实验考核实验报告（纸质）尺寸测量和引导抓取等应用6目标3测量和引导项目开发实例，针对智能生产不同应用场景，对工程师伦理责任的内涵进行分析，获得对社会、公众及环境伦理的整体性认识，建立正确价值观和伦理原则期