機器視覺技術基礎教學教案15

教案課程名稱機器視覺概述授課時長40min授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的通過學習，讓學生對機器視覺這項技術有一個基本的了解重點、難點了解機器視覺的工作原理以及硬件環境搭建。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：機器視覺是一項綜合技術，被廣泛應用于現代化工業中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。本章就針對機器視覺的基本原理以及應用方向問題進行解釋和說明。講授過程：1.對機器視覺進行初步認識，2.了解機器視覺的工作原理，一個完整的機器視覺系統由多個模塊組成，一般包括光源、鏡頭、相機、圖像采集模塊、圖像處理模塊、交互界面等。3.了解機器視覺硬件環境搭建。1）機器視覺中光源的選型2）機器視覺相機的選型，3）機器視覺項目選型要關注的鏡頭參數：接口、最大靶面尺寸、物距與焦距、光圈、分辨率與成像質量、鏡頭倍率與視場范圍。4）圖像采集卡的技術參數：圖像傳輸格式、圖像格式、傳輸通道數、分辨率、采樣頻率與傳輸速率。了解圖像采集卡的各種種類。4.機器視覺的應用與展望。（1）在工業領域的應用（2）在醫學領域的應用（3）在交通領域的應用（4）在農業領域的應用（5）在生活領域的應用歸納、總結：本節課主要針對機器視覺的基本原理以及應用方向問題進行解釋和說明。結尾：鼓勵學生課后復習。播放機器視覺相關視頻，引入課題，激發學生學習興趣詳細講解機器視覺的工作原理及應用總結、歸納機器視覺的工作原理及應用教案設計方案微課名稱數字圖像基礎微課時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的對圖像處理的一些基礎內容進行簡單介紹與了解。重點、難點初步認識圖像與數字圖像并了解其分類，了解圖像數字化的基本原理，認識圖像灰度直方圖，掌握圖像像素間的關系。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：學習機器視覺，其實質就是對各類圖像的處理過程，數字圖像處理技術在當今世界應用已經非常普遍，應用手段越來越豐富，功能也越來越強大。本節將對有關圖像處理的一些基礎內容進行簡單介紹。講授過程：1.了解圖像與數字圖像的概念與分類，2.掌握圖像數字化的過程：采樣，圖像量化與壓縮編碼，對數字圖像的表示以及采樣、量化參數與數字化圖像間的關系進行初步了解。3.了解圖像灰度直方圖的概念與性質。直方圖的應用：1.用于判斷圖像量化是否恰當；2.用于確定圖像二值化的閾值。了解圖像像素間的關系。相鄰像素的概念。像素間的鄰接性、連通性、區域和邊界。歸納、總結：本節課對機器視覺的本質數字圖像處理進行簡單介紹，使學生能掌握圖像與數字圖像以及圖像數字化的知識。結尾：鼓勵學生課后復習。播放圖像與數字圖像相關視頻，引入課題，激發學生學習興趣詳細講解圖像數字化與圖像灰度直方圖?？偨Y、歸納數字圖像處理。教案設計方案名稱了解和熟悉HALCON時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的讓學生了解HALCON開發界面，學會運用HALCON軟件。重點、難點初步認識機器視覺軟件HALCON，并了解其功能及應用簡介；掌握軟件圖像采集；了解常見的數據結構。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：HALCON是工業視覺領域有利的工具，在HALCON開發環境下提供了許多助手工具，可以方便開發人員進行快速仿真。本章介紹了主要介紹了HALCON軟件及其交互式的編程環境DEvelop以及HALCON的數據結構類型。講授過程：1.走進HALCON，對HALCON進行初步認識與了解。2.了解HALCON功能及應用簡介。3.了解HDevelop圖形組件的主界面及子窗口。掌握軟件圖像采集過程。獲取非實時圖像。獲取實時圖像。掌握HALCON數據結構：HALCONImage圖像HALCONRegion區域HALCONXLD輪廓HALCON句柄Tuple數組歸納、總結：本節課對HALCON軟件進行詳細介紹，使學生能掌握機器視覺的軟件適用。結尾：鼓勵學生課后復習。通過操作HALCON，引入課題，激發學生學習興趣詳細講解HALCON軟件各部分知識?？偨Y、歸納HALCON軟件。教案設計方案名稱圖像預處理時長授課方式演示法、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的讓學生掌握圖像預處理的具體使用方法。重點、難點感興趣區域（ROI）的截取，圖像的變換與校正，增強圖像的具體實現。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：圖像預處理是圖像處理非常關鍵的一環，主要目的是按照指定需要突出圖像的有用信息，消除圖像中無關的信息，將圖像轉化為更適合人或計算機分析處理的形式，從而改進特征抽取、\t"/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86/_blank"圖像分割、匹配和識別的可靠性。本章將深入介紹圖像預處理的幾種常用算法。講授過程：1.了解感興趣區域（ROI）的截取，主要分為兩步：①選擇關注區域，②裁剪區域；2.掌握圖像的變換與校正，變換與校正主要運用了線性代數里面有關平移、旋轉和縮放的矩陣知識，在Halcon中使用仿射變換的相關算子，就是把HALCON中的平移、旋轉和縮放結合起來進行運用。3.掌握增強圖像的具體實現，圖像增強的具體實現包括兩大類的知識：頻率域法和空間域法，前者把圖像看成一種二維信號，采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖像中的噪聲。采用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。空間域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。歸納、總結：本節課主要介紹了如何對圖像進行預處理，包括感興趣區域（ROI）的截取，圖像的變換與校正以及增強圖像的具體實現方法。結尾：鼓勵學生課后復習。采用具體例子引入課題，激發學生學習興趣詳細講解圖像預處理中ROI的截取，圖像的變換與校正以及增強圖像的具體實現方法?？偨Y、歸納圖像預處理的方法。微課教案設計方案名稱圖像分割時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的對圖像分割及其實現方法有一定了解。重點、難點了解圖像分割的基本概念，了解閾值分割、邊緣檢測、區域分割、Hough變換、動態聚類分割、分水嶺算法等圖像分割算法。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：在前述章節中，描述了對感興趣區域的截取，對圖像的位置轉換等操作。但是這些操作不能為我們提供圖像中所包含物體的信息。為得到圖像中的物體信息，我們必須進行圖像分割，即提取圖像中與感興趣物體相對應的那些區域。描述的更正式些，分割操作以一幅圖像作為輸入而返回一個或多個區域或亞像素輪廓作為輸出。講授過程：了解閾值分割算法，掌握根據直方圖谷底確定閾值法、實驗法、局部閾值分割方法等方法。2.了解區域分割算法，掌握基于區域的圖像分割方法中的區域生長算法和區域分裂與合并算法。3.了解邊緣檢測算法，理解邊緣檢測的相關知識。4.了解Hough變化及其基本原理。5.對分水嶺算法有基本的認識。歸納、總結：本章主要介紹了圖像分割的基本概念、公式推導、適用情況及使用注意事項。具體介紹了閾值分割、邊緣檢測、區域分割、Hough變換、動態聚類分割、分水嶺算法等圖像分割算法。對于選擇何種圖像分割方法進行處理，還要考慮實際問題的特殊性。結尾：鼓勵學生課后復習。采用具體例子引入課題，激發學生學習興趣詳細講解閾值分割、邊緣檢測、區域分割、Hough變換、動態聚類分割、分水嶺算法等圖像分割算法?？偨Y、歸納圖像分割的各種算法。微課教案設計方案微課名稱特征提取微課時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的對如何根據圖像的特征進行目標提取有一定了解。重點、難點了解圖像特征的基本概念，掌握與區域形狀特征相關的一些算子，掌握基于灰度值與圖像紋理的特征。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：在前面的各節中，我們已經了解到了如何從圖像中提取區域或亞像素精度輪廓。盡管區域和輪廓非常有用，但它們有時還是不夠用的，因為它們只包含對分割結果的原始描述。圖像的特征描述了圖像的某種屬性，當通過分割、形態學處理得到一些區域后，這些區域就構成了一個集合。如何從這些集合中選擇出需要的區域，這就需要使用特征作為判斷和選擇的依據。本章介紹Region區域類型的一些主要參數，介紹如何根據圖像的特征進行目標提取。講授過程：了解圖像特征的概念、分類及特征提取的一般原則。2.了解區域形狀特征，掌握區域面積、中心點坐標、區域的寬度和高度等特征量。3.了解基于灰度值的特征，掌握灰度區域的最大、最小灰度值及其面積和中心，能根據灰度特征值選擇區域。4.了解基于圖像紋理的特征，掌握使用灰度共生矩陣來描述這些特征的方法。歸納、總結：本章主要介紹了Region區域類型的一些主要參數，介紹如何根據圖像的特征進行目標提取。結尾：鼓勵學生課后復習。利用計算機識別圖像的本質來引入課題，激發學生學習興趣詳細講解如何根據圖像的特征進行目標提取?？偨Y、歸納圖像特征提取。微課教案設計方案名稱圖像的形態學處理微課時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的讓學生掌握使用HALCON進行圖像的形態學處理。重點、難點二值圖像的腐蝕與膨脹、開運算與閉運算；二值圖像的形態學應用。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：在前面章節我們已經討論了如何分割區域。我們已經看到了分割結果中經常包含不想要的干擾。因此，通常我們必須調整分割后區域的形狀以獲取我們想要的結果。這是數學形態學領域的課題。本章我們將介紹圖像形態學的基本原理以及在HALCON中的運用。講授過程：1、掌握二值圖像的的基本形態學運算；2、掌握灰度圖像的的基本形態學運算；3、了解二值圖像的形態學應用。歸納、總結：本章詳細介紹了形態學的基本概念并學習了多種常見的形態學算法及其典型應用。結尾：鼓勵學生課后復習。采用具體例子引入課題，激發學生學習興趣詳細講解二值圖像的腐蝕與膨脹、開運算與閉運算。總結、歸納圖像形態學的基本原理及其運用。微課教案設計方案名稱圖像模板匹配微課時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的介紹圖像模板匹配技術的實現方法。重點、難點了解圖像匹配的概念及主要方法、兩種圖像匹配方法的算法原理以及圖像金字塔的作用及常用類型，掌握HALCON軟件中匹配助手的使用方法。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：在數字圖像領域中，常常需要通過模板圖像與測試圖像之間的比較，找到測試圖像上與模板圖像相似的地方，這種技術稱為圖像的模板匹配。本章將對圖像模板匹進行詳細講解。講授過程：1.分析灰度值匹配算法，掌握灰度值匹配法的基本原理。2.了解基于形狀的模板匹配，掌握不變矩匹配法、距離變換匹配法、最小均方誤差匹配法等方法。3.了解圖像金字塔的作用及常用類型。4.了解HALCON軟件中匹配助手的使用方法。歸納、總結：本章詳細介紹了兩種圖像匹配方法的算法原理及基于HALCON的相應例程，并且介紹了圖像金字塔的作用及常用類型，之后詳細介紹了HALCON軟件中匹配助手的使用方法。結尾：鼓勵學生課后復習。采用具體例子引入課題，激發學生學習興趣詳細講解圖像模板匹配中基于灰度值匹配、基于形狀特征匹配以及基于相關性特征匹配等具體實現方法?？偨Y、歸納圖像模板匹配的主要方法。微課教案設計方案名稱3D立體視覺微課時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的介紹3D立體視覺的實現方法。重點、難點了解如何運用相機標定將相機坐標系與世界坐標系進行對應、掌握獲取圖像三維信息的兩種方法。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：機器視覺算法的效果嚴重依賴于輸入圖像的質量，表面缺陷檢測、深度檢測、共面性檢測、曲面度檢測等均是3D視覺技術的優勢。本章將介紹立體視覺的相關基礎知識。講授過程：1.介紹了如何運用相機標定將相機坐標系與世界坐標系進行對應。2.了解雙目立體視覺，雙目視覺系統可分為數字圖像采集、相機標定、圖像預處理與特征提取、圖像校正、立體匹配、三維重建六大部分3.了解激光三角測量，激光三角測量擁有高速度、高精度、多功能、多參數、小尺寸的特點。歸納、總結：本章中我們介紹了如何運用相機標定將相機坐標系與世界坐標系進行對應，如何校正鏡頭的各種畸變，以及介紹了獲取圖像三維信息的兩種方法，分別是雙目立體視覺、激光三角測量。結尾：鼓勵學生課后復習。采用具體例子引入課題，激發學生學習興趣詳細講解雙目立體視覺與激光三角測量兩種獲取圖像三維信息的方法?？偨Y、歸納3D立體視覺的實現方法。微課教案設計方案名稱Halcon相關實例和算法微課時長授課方式軟件錄屏演示、講授法、總結歸納法、拓展延伸教學目的介紹Halcon相關實例和算法。重點、難點4個項目案例的開發過程，各個案例的圖像處理算法和檢測步驟。教學內容教學過程與詳細內容教學設計引入：為了強調機器視覺的工程應用，本章主要介紹4個項目案例的開發過程，來展示機器視覺算法如何綜合應用