机器视觉技术与应用
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课程评价
spContent=“从实践中来,到实践中去”,本课程通过实际工程案例串联知识点,通过编程实践巩固知识,培养和增强学生创新意识和创新思维,提高实际动手能力和创新能力。
—— 课程团队
课程概述

       机器视觉系统在制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业均有着广泛应用。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

       本课程通过机器视觉的实际应用案例,串联起机器视觉系统的基本图像处理算法,同时讲授机器视觉算法的编程方法和应用,另外还结合案例介绍工业现场设计综合算法的方法和原则。本课程同时配备了大量的源码供学生参考。

授课目标

1、掌握图像获取及数字化、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割和特征提取、彩色图像处理等的原理和方法,并能应用这些原理方法解决实际问题; 

2、能利用C++、python等编程语言进行算法实现,并对结果进行分析和评价; 

3、能够根据问题需求,设计一个图像处理系统,满足实际工程的需要; 

4、了解数字图像处理的发展动态,学习新思想、新技术、新应用,能够初步具有运用新技术创造性地解决复杂问题的能力。

课程大纲
预备知识

先修课程:高等数学、概率论、线性代数、C语言编程

证书要求

       课程的最终成绩由慕课堂成绩、期中测验、单元作业、课程讨论、期末考试等得分按照加权计算得到。其各项在课程总分的占比为:单元测验占15%,单元作业占15%,课程讨论占25%,网上期末考试占45%。

       总分达到或超过60分,即为成绩合格;总分达到或超过85分,即为成绩优秀。成绩合格或优秀,可以在课程结束后申请认证证书,认证证书的收费标准为100元/份。

参考资料

1.数字图像处理(第2版) (影印),主编:冈萨雷斯等著,阮秋琦等译,出版社:电子工业出版社,出版或修订时间:2003.3

2.Digital Image Processing, Third Edition,主编:Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods,出版社:电子工业出版社,出版或修订时间:2017.1

3. OpenCV3编程入门,主编:毛星云等,出版社:电子工业出版社,出版或修订时间:2015