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机器视觉技术基础教学教案(全)教案课程名称授课方式教学目的机器视觉概述授课时长40min软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸通过研究，让学生对机器视觉这项技术有一个基本的了解重点、难点了解机器视觉的工作原理以及硬件环境搭建。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计播放机器视觉相机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，关视频，引入课用机器视觉检测方法可以提高生产的效率和自动化题，激发学生研究程度。
本章就针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题兴趣进行解释和说明。
讲授过程：1.对机器视觉进行初步认识，详细讲解机器视觉的工作原理及2.了解机器视觉的工作原理，一个完整的机器视觉系统由应用多个模块组成，一般包括光源、镜头、相机、图像采集模块、图像处理模块、交互界面等。
3.了解机器视觉硬件情况搭建。
1）机器视觉中光源的选型2）机器视觉相机的选型，3）机器视觉项目选型要关注的镜头参数：接口、最大靶面尺寸、物距与焦距、光圈、分辨率与成像质量、镜头倍率与视场规模。
4）图像采集卡的技术参数：图像传输格式、图像格式、传输通道数、分辨率、采样频率与传输速率。
了解图象采集卡的各种种类。
4.机器视觉的应用与展望。
（1）在工业领域的应用（2）在医学领域的应用（3）在交通领域的应用（4）在农业领域的应用（5）在生活领域的应用归纳、总结：总结、归纳机器视结尾：鼓励学生课后复。
应用教案设计方案微课名称授课方式教学目的重点、难点数字图像基础微课时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸对图象处理的一些基础内容进行简朴介绍与了解。
初步认识图像与数字图像并了解其分类，了解图像数字化的基教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计播放图像与数字研究机器视觉，其实质就是对各类图像的处理过程，图像相关视频，引数字图像处理技术在当今世界应用已经非常普遍，应用手入课题，激发学生段越来越丰富，功能也越来越强大。
本节将对有关图像处研究兴趣理的一些基础内容进行简单介绍。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节：机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术，它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。
机器视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。
它可以帮助我们实现自动化生产，提高生产效率和产品质量；可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作；可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。
通过机器视觉技术，我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求，实现智能化、便捷化和高效化。
第二节：机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。
图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息；图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析，包括去噪、滤波、边缘检测等操作；图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。
这三个方面相互配合，共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。
第三节：机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，如颜色、纹理、形状等；对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类，识别出图像中的对象；目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析，实现对目标的实时监测和跟踪。
这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用，对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。
第四节：机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展，未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。
深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类，实现更加精准和智能的图像处理；云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算，实现更加灵活和便捷的信息处理；多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知，实现更加全面和深入的信息获取。
这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展，为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。
机器视觉培训系列教程在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐在各个领域展现出其巨大的潜力和应用价值。
从工业生产中的质量检测，到医疗领域的疾病诊断，再到智能交通系统中的车辆识别，机器视觉都发挥着不可或缺的作用。
为了让更多的人能够掌握这一前沿技术，我们精心打造了这套机器视觉培训系列教程。
首先，让我们来了解一下什么是机器视觉。
简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉能力，能够从图像或视频中获取信息，并对其进行分析和理解。
这涉及到一系列的技术和知识，包括图像处理、模式识别、深度学习等。
在机器视觉系统中，图像采集是第一步。
这就像是我们的眼睛看到物体一样，需要有合适的设备来获取图像。
常见的图像采集设备有摄像头、工业相机等。
这些设备的性能和参数，如分辨率、帧率、感光度等，会直接影响到采集到的图像质量，进而影响后续的处理和分析结果。
接下来是图像处理环节。
这就像是对我们看到的图像进行“加工”，使其更清晰、更易于分析。
图像处理的方法有很多，比如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
通过这些处理，可以去除图像中的噪声，突出有用的信息。
模式识别则是机器视觉的核心部分之一。
它要让机器能够识别出图像中的物体、形状、特征等。
这需要运用到各种算法和模型，比如基于特征的识别方法、基于模板匹配的方法等。
而深度学习的出现，更是为机器视觉带来了革命性的变化。
通过深度神经网络，机器可以自动学习图像中的特征和模式，大大提高了识别的准确性和效率。
那么，如何学习机器视觉呢？首先，要掌握扎实的数学基础。
机器视觉涉及到很多数学知识，如线性代数、概率论、微积分等。
这些数学知识是理解和运用机器视觉算法的基础。
其次，要学习编程语言。
Python 是目前机器视觉领域中最常用的编程语言之一，掌握Python 及其相关的库，如OpenCV、TensorFlow 等，对于实现机器视觉算法非常重要。
再者，要多实践。
通过实际的项目和案例，来加深对机器视觉技术的理解和应用能力。
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
机器视觉培训教程随着科技的不断发展，机器视觉技术已经广泛应用于各个领域，比如智能家居、智能安防、智能制造等等，而培训机器视觉技术的人才也成为了各个行业的紧缺人才。
本文将从机器视觉的概念、应用、培训方式及教程等方面进行阐述。
一、机器视觉概念机器视觉是一种模仿人类视觉系统的技术，通过计算机进行图像处理和分析，识别和判定图像中的目标对象、形状、颜色等特征信息，并给出相应的输出结果或控制信号。
通俗来说，机器视觉就是计算机程序通过图像识别来掌握环境信息和对象属性的一种技术。
二、机器视觉应用1. 工业领域工业生产中，机器视觉可用于质量检测、物料分拣、人机交互等方面。
比如利用机器视觉技术来检测产品的尺寸、形状等参数是否符合标准，从而保证产品的质量；通过机器视觉系统来识别工件的图案、颜色等特征并按照预设的方式进行分拣等。
2. 智能家居随着智能化时代的到来，机器视觉技术被广泛应用于智能家居领域。
比如通过机器视觉来识别家居环境中的温度、湿度、光线等参数，以便根据不同的情况进行智能化调节；通过安装摄像头等设备来实现门禁管理、智能安防等。
3. 医疗行业机器视觉技术在医疗行业也得到广泛应用。
比如，利用机器视觉来探寻人体内部病变部位的位置、大小、形状等参数，从而实现更加精准的诊断和治疗；另外，利用机器视觉技术实现手术机器人控制也是机器视觉在医疗行业中的重要应用之一。
三、机器视觉教程1. 学前准备在进行机器视觉的学习之前，我们需要具备以下一些基础知识：编程语言（如C++、Python等）、机器学习、图像处理等。
2. 机器视觉培训方式目前，机器视觉培训主要有以下几种方式：（1）在线班：通过在线视频课程、直播授课、社群交流等方式来进行教学，而且有着比较丰富的学习资源。
（2）线下班：线下实体培训机构或学校开设机器视觉培训课程，教师授课、学生自学并进行互动交流。
（3）自学：通过查阅机器视觉教程、书籍、代码示例、博客等学习资料，自己摸索和实践的方式学习机器视觉。
《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-HillPublishing Company, 19872.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年执笔人：孔德文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。
Insight Explore Demo照明技术•照明可以提高图像对比度•照明可以使被测物图像更清晰•照明可以使周围环境的灯光干扰降到最小圆顶散射同轴散射暗视场背光源照明技术第一步定位1.用鼠标单击选中单元格A2，输入汉字“定位”。
图1所示。
2.打开工具栏菜单：图案匹配FindPatterns,双击FindPatterns。
图2所示。
3.选中模板区域和搜寻区域，模板区域如图3检测框位置所示。
注意演示过程向客户介绍，利用FindPatterns定位后，图像可以在一定范围内移动和转动，不影响检测。
第二步寻找圆1.用鼠标单击选中单元格A9。
2.打开工具栏菜单：FindCircle,双击FindCircle。
图5所示。
3.双击圆环，图6所示。
4.用鼠标拖动圆环，即检测框，结果图7所示。
5.圆环移到合适位置，按回车键，进入图5所示界面，点击确定，图8所示。
注意1.拖动检测框时，要向客户介绍和日本产品的区别（对日本产品有了解的客户），1）.无FindCircle功能。
2）.鼠标拖动检测框远比手柄方便。
2.简单介绍其他边工具。
相对引用第三步尺寸换算1.鼠标选中G9。
2.打开函数菜单：图形EditFloat，双击EditFloat，图9所示。
3.鼠标选中H8，输入字符。
即’R(mm)，图10所示。
4.半径尺寸换算：鼠标选中窗口左上角相对引用符号双击D9输入*双击G9 回车。
图11所示。
5.周长尺寸计算参考过程4，图12所示。
注意1.演示过程介绍EditFloat作用。
2.在演示过程4中，要介绍相对引用和绝对引用的区别3.介绍可测量尺寸种类多，并且简单方便。
第四步复制，剪切，固定插入1.双击A9，在固定处绝对插入C4-E4，即pattern坐标，图13所示。
2.按住鼠标左键选中A9-E9，单击左键，选择复制。
根据要找圆的个数，选中A10-A13，粘贴即完成复制，图14所示。
3.分别双击A10-A13，把检测框移到相对应圆的位置，图15所示。
