《机器人视觉》课程教学大纲

《机器人视觉》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称：机器人视觉适用专业：机器人工程、自动化、人工智能、智能制造总学时：48学时（理论30学时+实践18学时）学分：3学分课程性质：专业核心课先修课程：计算机基础、自动控制原理、图像处理基础二、课程性质与目标（一）课程性质本课程是机器人领域跨学科核心课程，依托指定《机器人视觉》教材，融合计算机视觉、自动化控制、机械工程等多学科知识，为学生掌握机器人环境感知、自主定位与决策能力提供系统的理论支撑与实践训练，是衔接基础课程与工程应用的关键课程。（二）课程目标1.知识目标：掌握图像成像原理、图像处理技术、立体视觉、视觉定位（SLAM）、目标识别与位姿估计等机器人视觉核心知识，理解各模块的工作逻辑与关联关系。2.能力目标：能独立完成机器人视觉系统的算法实现、仿真验证及实物系统集成，具备解决视觉定位、目标检测、路径规划等工程实际问题的能力。3.素质目标：培养跨学科思维、工程创新意识与团队协作能力，树立严谨的工程伦理观，契合新工科建设与国家战略性新兴领域人才培养要求。三、教学内容与学时分配章节教学内容学时分配（理论/实践）教学目标重点难点实践环节1.绪论机器人视觉的概念、发展历程、核心技术框架及工业、服务等领域应用场景2/0了解课程定位、领域发展现状与应用价值，建立课程知识框架认知重点：机器人视觉的核心应用场景；难点：领域技术演进逻辑与未来发展趋势-2.图像成像与预处理相机模型（针孔相机、畸变模型）、图像采集原理、图像滤波、增强、分割等预处理技术4/2掌握图像获取与预处理的基本方法，能完成简单图像的预处理操作重点：相机标定原理与方法；难点：复杂场景下的图像分割技术实践1：相机标定实验（含参数校准、畸变校正）3.立体视觉与深度估计双目视觉原理、视差计算方法、深度图生成与优化、立体匹配算法5/3掌握立体视觉的核心原理，能实现简单场景的深度估计重点：双目匹配算法；难点：视差计算的精度优化实践2：双目视觉深度估计仿真（基于OpenCV实现）4.视觉定位与SLAM特征提取与匹配（SIFT、ORB算法）、视觉里程计、回环检测、地图构建与优化6/4掌握机器人视觉定位与建图的基本逻辑，理解SLAM算法框架重点：SLAM算法整体框架；难点：回环检测与地图优化实践3：基于SLAM的机器人自主导航实验5.目标识别与位姿估计传统目标检测算法、深度学习模型（CNN）在目标识别中的应用、位姿求解原理与方法5/3掌握目标识别与位姿估计的核心技术，能完成简单目标的识别与位姿计算重点：深度学习驱动的目标检测；难点：位姿估计的精度提升实践4：机器人目标抓取的位姿估计实验6.机器人视觉系统集成与应用视觉系统与机器人的通信协议、典型应用场景（分拣、检测、导航）、系统调试方法4/4掌握视觉系统与机器人的集成方法，能完成简单应用场景的系统搭建重点：系统通信与协同控制；难点：多模块的协同调试实践5：机器人视觉分拣系统集成项目复习与考核课程核心知识梳理、实践项目总结与答辩指导4/2巩固课程核心内容，检验理论与实践学习效果-实践6：课程实践项目展示与答辩四、教学方法与手段1.理论教学：采用“讲授+案例分析+小组讨论”模式，结合教材中的工程实例、行业前沿案例，解析核心原理，激发学生思考。2.实践教学：依托虚拟仿真平台与实物机器人设备，采用“实验指导+自主操作+项目驱动”模式，培养学生实操能力与工程思维。3.辅助资源：配套教材电子课件、习题集、在线实验指导视频、拓展阅读资料，方便学生课后自主学习与复习。五、考核方式与成绩评定本课程采用过程性考核与终结性考核相结合的方式，注重考查学生的理论掌握程度与实践应用能力，具体成绩评定如下：1.平时成绩（40%）：考勤（10%）+课后作业/实验报告（20%）+课堂表现/小组讨论（10%）；2.期末考核（60%）：笔试（40%，闭卷，考察核心理论知识）+实践项目答辩（20%，考察系统集成与问题解决能力）。六、教材与参考资料1.指定教材：《机器人视觉》，机械工业出版社2.参考资料：（1）《计算机视觉：算法与应用》（RichardSzeliski著）（2）《视觉SLAM十四讲》（高翔著）（3）期刊《IEEETransactionsonRobotics》《机器人》《自动化学报》七、课程建议1.建议学生提前掌握基础的编程知识（如Python）与图像处理基础，