机器视觉课程教学大纲：智能科学与技术专业

"《机器视觉》是一门针对本科学生的学科基础选修课，主要涵盖机器视觉的理论与方法，如图像检测、图像处理等。课程旨在帮助学生理解成像过程，学习解决机器视觉问题的策略，并提升实际问题解决能力。课程与智能机器人、智能传感技术和机器学习等先修课程紧密关联，为后续的智能感知综合实践奠定基础。教学目标包括掌握机器视觉基础知识，具备图像处理能力，进行相关软件设计与实现，以及跟踪领域前沿动态。课程内容涉及成像、图像检测、区域分割、边缘检测等，并设有文献查阅、作业和实验等教学环节，采用课堂教学与实践相结合的教学方法。" 《机器视觉》课程详细解析： 1. **课程概述**： - 课程编号：04233 - 适用专业：智能科学与技术 - 学时/学分：32/2，其中讲课28学时，实验4学时 2. **课程性质与任务**： - 目标群体：智能科学与技术专业的学生 - 内容重点：早期视觉，成像过程理解，逆向求解方法，具体机器视觉解决方案 - 培养目标：培养学生解决复杂实际问题的能力，提升图像检测和处理技能 3. **课程与其他课程关系**： - 先修课程：智能机器人、智能传感技术、机器学习 - 后续课程：智能感知综合实践 4. **课程教学目标**： - 掌握基本概念和理论，包括成像、图像检测、区域分割、边缘检测 - 能够基于原理进行软件设计与实现，解决物体成像和图像处理问题 - 关注并理解机器视觉领域的最新发展动态 5. **教学内容与要求**： - 详细讲解成像原理，图像检测和处理技术 - 实践环节包括实验和作业，以巩固理论知识并提高实际操作技能 6. **课外教学环节**： - 文献查阅：了解机器视觉的研究现状、热点和趋势 - 作业：巩固所学，强化理解 7. **教学方法**： - 课堂讲授与实验、作业、自学、报告撰写等多元教学方式结合 通过这门课程的学习，学生不仅将掌握机器视觉的基础理论，还将具备解决实际问题的能力，包括图像处理和分析，为他们在计算机视觉领域的深入研究或职业生涯做好准备。同时，课程鼓励学生关注并追踪该领域的最新发展，以保持学术敏感性和适应未来技术变革的能力。