∙简介浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室为国家“七五”计划建设项目，一九八九年开始建设，一九九○年对外开放。
一九九二年建成并通过国家验收。
计算机辅助设计与图形学是多学科交叉的高技术研究领域。
本实验室主要从事计算机辅助设计、计算机图形学的基础理论、算法及相关应用研究。
实验室的基本定位是：紧密跟踪国际学术前沿，大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究，使实验室成为具有国际影响的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术的辐射基地。
近二十年来，实验室依托浙江大学计算机、数学、机械等学科，作为项目负责单位先后承担了一批国家级科重大研项目和国际合作项目，在计算机辅助设计与图形学的基础研究和系统集成等方面取得了一批重要成果，其中多项成果获国家奖励，并形成了一支学风正派、勤奋踏实、勇于创新的学术队伍。
实验室积极推进国际合作，与美国、德国、英国、法国、日本等国外相关研究机构展开了广泛的学术合作和交流，产生了较大的国际学术影响，曾被国际权威期刊SCIENCE列为中国TOP-LEVEL国家重点实验室。
实验室曾两次获得由国家科技部颁发的先进集体及个人“金牛奖”。
实验室拥有一流的软硬件平台以及丰富的数字资源，热忱欢迎国内外研究人员来室工作和交流。
潘云鹤院士任实验室学术委员会主任，鲍虎军研究员任实验室主任。
∙实验室的主要研究方向1.计算机辅助设计研究计算机辅助设计与分析模拟的前沿技术，解决产品模型的高效构建、可信分析、设计知识的有效表示与处理等关键问题，实现复杂产品设计开发所需的高效性、可靠性、集成性和智能性。
重点研究: 高性能产品建模技术、仿真驱动设计技术、虚拟样机、设计知识获取与重用、面向领域的专业CAD技术与系统等。
2.图形与视觉计算研究几何、材质、运动数据的获取、处理和表示的基础理论与算法，解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题，研发高清影视、立体电视、三维游戏创作的软件系统，实现产业应用。
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验项目课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本理论和实践技术。
通过本课程的学习，学生将掌握数字图像处理和计算机视觉的基本概念、算法和应用，并能够独立进行数字图像处理和计算机视觉的相关实验项目。
二、课程目标1. 理解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和原理；2. 掌握数字图像处理和计算机视觉的常用算法和技术；3. 能够运用所学知识解决实际的图像处理和计算机视觉问题；4. 培养学生的实验设计和数据分析能力；5. 培养学生的团队合作和沟通能力。
三、教学内容1. 数字图像处理基础知识1.1 数字图像的表示和存储1.2 灰度变换和直方图处理1.3 空域滤波和频域滤波1.4 图像增强和恢复1.5 图像分割和边缘检测2. 计算机视觉基础知识2.1 图像特征提取和描述2.2 目标检测和识别2.3 相机几何和三维重建2.4 图像匹配和跟踪2.5 图像分析和理解3. 实验项目设计与实施3.1 实验环境搭建和工具介绍3.2 实验项目选题和设计3.3 实验数据采集和处理3.4 实验结果展示和分析3.5 实验报告撰写和展示四、教学方法本课程采用理论讲授相结合的教学方法，包括课堂讲解、实验项目设计和实施、实验报告撰写和展示等环节。
教师将通过示范、指导和评估，引导学生独立思考和动手实践，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
五、考核方式1. 平时成绩：包括实验项目的设计与实施、实验报告的撰写和展示、课堂参与等因素。
2. 期中考核：包括理论知识考察和实验操作考核。
3. 期末考试：综合考察学生对数字图像处理和计算机视觉的理论和实践能力。
六、参考教材1. 《数字图像处理》，冈萨雷斯等著，电子工业出版社；2. 《计算机视觉中的数学方法》，Hartley等著，电子工业出版社；3. 《数字图像处理与计算机视觉实验指导书》，XX大学计算机科学系。
七、实验设备与软硬件要求1. 计算机及相关硬件设备（如相机、传感器等）；2. 相关图像处理和计算机视觉软件（如MATLAB、OpenCV等）；3. 实验室配备相应的实验设备和软硬件环境。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
人工智能教育虚拟实验室操作手册第一章：概述 (2)1.1 虚拟实验室简介 (2)1.2 实验室功能与特点 (3)第二章：系统安装与配置 (3)2.1 系统安装流程 (3)2.1.1 硬件准备 (3)2.1.2 制作启动盘 (4)2.1.3 安装系统 (4)2.2 配置环境要求 (4)2.2.1 操作系统 (4)2.2.2 硬件配置 (4)2.2.3 软件环境 (4)2.3 驱动安装与更新 (4)2.3.1 硬件驱动 (5)2.3.2 系统更新 (5)2.3.3 软件更新 (5)第三章：用户注册与登录 (5)3.1 用户注册流程 (5)3.2 用户登录与退出 (5)3.2.1 用户登录 (5)3.2.2 用户退出 (6)3.3 用户信息管理 (6)第四章：实验项目选择与预约 (6)4.1 实验项目列表 (6)4.2 实验项目预约流程 (7)4.3 实验项目预约时间安排 (7)第五章：实验操作指南 (7)5.1 实验操作界面 (7)5.2 实验操作步骤 (8)5.3 实验数据输入与输出 (8)第六章：实验数据处理与分析 (8)6.1 数据导入与导出 (8)6.1.1 数据导入 (8)6.1.2 数据导出 (9)6.2 数据处理工具 (9)6.2.1 数据清洗 (9)6.2.2 数据转换 (9)6.3 数据分析结果展示 (10)第七章：实验报告撰写与提交 (10)7.1 实验报告模板 (10)7.1.1 封面 (10)7.1.2 目录 (10)7.2 实验报告撰写步骤 (11)7.3 实验报告提交与审核 (11)第八章：实验室管理与维护 (12)8.1 实验室管理人员权限 (12)8.1.1 权限设置 (12)8.1.2 权限申请与审批 (12)8.2 实验室设备维护 (12)8.2.1 设备保养 (12)8.2.2 设备维修 (12)8.2.3 设备报废与更新 (12)8.3 实验室安全与环保 (13)8.3.1 安全管理 (13)8.3.2 环保管理 (13)第九章：技术支持与常见问题解答 (13)9.1 技术支持联系方式 (13)9.1.1 客户服务 (13)9.1.2 在线客服 (13)9.1.3 邮箱咨询 (13)9.2 常见问题解答 (14)9.2.1 如何登录人工智能教育虚拟实验室？ (14)9.2.2 实验过程中遇到操作问题怎么办？ (14)9.2.3 实验数据如何保存？ (14)9.2.4 实验报告如何导出？ (14)9.3 技术更新与升级 (14)9.3.1 更新与升级通知 (14)9.3.2 更新与升级流程 (14)9.3.3 更新与升级注意事项 (14)第十章：用户反馈与建议 (14)10.1 用户反馈渠道 (14)10.1.1 反馈渠道概述 (14)10.1.2 反馈渠道特点 (15)10.2 用户反馈处理流程 (15)10.2.1 反馈接收与分类 (15)10.2.2 反馈处理与回复 (15)10.3 用户建议采纳与改进 (16)10.3.1 建议采纳 (16)10.3.2 改进措施 (16)第一章：概述1.1 虚拟实验室简介虚拟实验室是一种基于网络技术和虚拟现实技术的实验环境，它模拟了传统实验室的实验设备和实验过程，为用户提供了一个安全、高效、便捷的实验平台。
