《机器视觉技术基础》课件第十章 Halcon相关实例和算法教学设计_第1页
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文档简介

教学设计方案课程名称Halcon相关实例和算法授课时长教师姓名肖苏华单位名称广东技术师范大学机电学院所属专业机电专业学生适用对象大学三年级一、教学目标分析教学目标通过学习，让学生了Halcon相关实例和算法。教学要求了解4个项目案例的开发过程，了解各个案例的图像处理算法和检测步骤。1、知识与技能1.了解基于HALCON的车牌识别技术研究及其工作原理。2.了解齿轮参数测量系统及其算法检测。3.了解智能缺陷检测系统设计，图像处理算法和检测步骤。4.了解几何测量系统设计，图像处理算法和检测步骤。2、过程与方法通过讲解法讲述原理，并通过演示法进行演示软件的操作过程。3、情感态度与价值观1、本章内容操作性强，易于培养学生的积极性。2、让学生在思考问题的过程中培养成就感，为今后学会自主学习打下良好的基础。二、学习对象分析本节课授课对象为大学三年级的学生，学生学习《机器视觉》这本书，已有一定的线性代数、C语言编程基础，对机器视觉有一定的了解。三、教学内容分析教学重点了解4个项目案例的开发过程。教学难点各个案例的图像处理算法和检测步骤。机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，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。本章介绍了Halcon相关实例和算法。四、教学策略的设计1．学习资源的设计教材自制教案自制课件自制2．教学策略（1）讲授法：结合图片讲授图像模板匹配原理及过程，让学生易于理解；（2）演示法：通过演示图像匹配过程。使教学更加具体；（3）归纳法：对本节课程内容进行总结，强调重难点，让学生更加容易理解。五、教学过程设计视频进度主要内容时长片头说明本章的教学内容，引入课题。3min教学过程1、讲授基于HALCON的车牌识别技术研究；2、讲授齿轮参数测量系统；3、讲授智能缺陷检测系统；4、讲授几何测量系统。结尾总结、归纳授课内容；布置作业。六、教学流程图说明本章的教学内容→讲授基于HALCON的车牌识别技术研究→讲授齿轮参数测量系统→讲授智能缺陷检测

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