基于Qt的数字图像处理实验演示系统

基于Qt图形用户界面应用程序开发框架,设计了数字图像处理实验演示系统。该系统具有友好的用户交互操作界面,实现了图片的输入、处理、显示、保存等功能。图像处理算法通过工具栏按键进行选择切换。处理完成后效果图和原图并列显示,方便比对处理前后图像的差别和分析算法实现效果。系统设计实现了数字图像处理课程实验中图像的空域操作、频域操作等基本算法,增加了浮雕、霓虹、底片等图像特效处理方法,使得学生在掌握基础知识的基础上,了解图像处理算法的实现过程和应用场景。该系统应用于数字图像处理课程教学,对学生深入理解理论知识,掌握知识应用场景和编程实现方法,提高实践动手能力发挥积极作用。     

基于机器视觉的激光雕刻缺陷检测实践教学设计

根据苏州大学新工科专业建设的要求,结合智能制造中视觉缺陷检测的应用场景,对计算机类专业的机器视觉综合实践课程进行了教学设计。设计的课程体系融合了图像处理、自动控制、模式识别等内容,包括系统搭建、系统集成、图像处理和视觉检测等实践环节,强化了综合性、系统性和创新性的教学要求,增强了学生的参与度和体验感,提高了学生综合应用基础理论知识解决实际问题的能力,促进了本科实践教学课程的建设。     

高校《计算机视觉》课程辅助教学系统的研究

针对目前《计算机视觉》等相关课程教学手段简单、实践环节较薄弱的问题,本文设计了基于Matlab Web Server的教学辅助系统。系统中包括了课程的主要教学信息,包含了科技前沿论文下载功能,并集成了基于MATLAB的远程实时图像和视觉处理实验系统。经过学生应用,效果良好。     

基于PredRNN的蓝藻时空序列预测实验方案设计

该文采用Pred RNN技术设计了蓝藻时空序列预测综合实验方案,可为湖泊蓝藻治理提供有效参考。实验利用Python语言,在Pred RNN算法基础上,构建蓝藻时空序列预测系统。整个实验方案包括蓝藻NDVI（归一化植被指数）图像数据预处理、蓝藻数据集划分、时空序列预测模型训练、预测模型测试与彩色化显示5个模块,并通过对比实验说明了PredRNN算法用于蓝藻时空序列预测的可行性和实用性。该实验方案的设计可帮助学生熟练掌握Python编程技能,有利于提升学生对图像处理与计算机视觉知识的综合应用能力,实现计算机视觉课程教学理论至实践的延伸,强化教学与科研的有机结合,提升学生的科研素养,促进计算机视觉课程的建设。     

函数编程技术在计算机数学教学中的应用探讨

计算机数学,又称离散数学,是计算机学科的重要专业基础课程。在实际教学中发现,计算机科学专业的学生对该课程感兴趣的不多,多数畏惧其概念多、理论强且抽象。利用一种函数式程序设计语言(Haskell)辅助学生进行计算机数学中相关概念理解及其实际编程实验,主要针对课程教学中代数系统(如群)知识点,通过群定义及其性质验证实验来介绍函数编程技术,可以帮助计算机专业学生更好地学习理解计算机数学课程,并能充分调动其学习积极性和主动性,还可培养学生接受新知识的能力。     

基于OpenCV与Java的图像处理自主学习软件设计

《数字图像处理》课程存在理论知识枯燥、实践性强和学习难度大等问题。为了帮助学生自主学习该课程,利用JavaGUI组件和OpenCV图像处理库设计了图像处理学习软件平台,实现图像滤波、图像增强、图像加噪、图像翻转等常用功能,且可任意添加或删除某一功能。实验结果表明,该平台具有操作方便、代码开源、直观形象的特点,加深了学生对理论知识的理解,有助于提高学生自主学习能力。     

燃烧火焰温度图像检测系统开发

为满足热能工程专业本科实验教学和毕业设计中对燃烧测量的需要,开发了一套基于机器视觉图像处理技术的燃烧火焰温度图像检测系统。该系统硬件以千兆网彩色CCD摄像机为核心,结合计算机图像处理技术及比色图像测温理论进行设计,系统的主要功能有展示千兆网彩色CCD摄像机原理及应用、展现参考点比色法测温的理念、测温方法的实验验证及教学应用。该系统操作方便,在实验教学应用中效果良好,对促进学生掌握燃烧测量基础知识和相关技术具有重要帮助。     

基于机器视觉的金桔大小分级研究

用 CCD 摄像机获取金桔的样本图像,采用机器视觉进行自动大小分级.利用 MATLAB编程实现样本图像的背景去除、灰度化、二值化、图像平滑等图像处理.实验表明,此方法精度高、速度快     

数字图像处理课程中数学函数的形象化教学改革方法研究

数字图像处理是一门理论与实践并重的课程,课程与数学模型紧密相关,对于本科学生的学习是一个难点。针对数学模型不易理解这一问题,本文提出一种将数学模型形象化,图像处理实例特殊化,实践课程兴趣化的教学模型。让学生在更有效地理解数学模型的同时,可以更有效地运用图像处理方法。     

深度学习在图像处理技术课程教学实践中的应用探讨

针对图像处理技术课程相关知识多、实践性强等特点,将深度学习引入到图像处理技术的课程学习、实验、毕业设计等多个教学过程中,结合电子信息学科的特点和多年的教学经验,对图像处理技术课程的教学模式与实践进行了探讨。让学生通过分析、解决实际问题,促进学生对知识的深刻理解,灵活掌握知识运用,提高学生的学习兴趣,增强创新能力。     

《数字图像处理》课程的实验系统的研究

数字图像处理这门课程的实践性很强,在教学过程中,不仅做到各种图像处理算法的详细讲解,而且还要结合实验系统进一步帮助学生形象、直观的理解相关知识。这种教学内容,提高了学生的学习兴趣,而且把理论的学习融入到实际的问题解决中,极大的调动了学生的主动性和积极性。本文结合VC++语言,设计了一个实验系统,并经过各种算法的自行设计,得以证明,系统达到预期的功能。     

机器博弈案例在“C程序设计”课程教学中的研究与实践

为引导和提高学生在“C程序设计”课程中的学习兴趣,提出将人工智能机器博弈项目案例应用到该课程教学中,并以五子棋项目为例阐述了案例的设计与实施。通过机器博弈案例教学引导学生进行渐进式学习,有效提高了学生的学习兴趣和编程能力。问卷调查、成绩对比和学生竞赛结果均表明该教学模式是有效的、可行的。     

基于HALCON的票据字符提取系统设计与实现

票据特殊字符提取识别工作量大、效率低。针对该问题,以HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件,将计算机视觉检测技术应用于票据的特定字符识别,包括阈值分割、填充缝隙与滤波、图像分割和ORC图像处理等图像处理关键技术,实现图像采集、预处理和检测识别。     

图像处理实践课竞赛式教学软件平台构建研究

相比一般的课堂教学而言,竞赛式教学更能激发学生主动思考并提高学生的学习兴趣。介绍了图像处理实践课竞赛式教学平台的设计与实现,包括图像库的建立、教学平台软件的编程实现等内容。该软件平台能够自动测试学生提交的可执行文件,非常客观地给出评测结果。     

视觉辅助的机械臂智能抓取实验教学平台开发

开发了一种视觉辅助的机械臂智能抓取实验教学平台,整个平台由执行系统和图像处理系统组成。执行系统即机械臂本体,分为关节执行机构与手臂执行末端;图像处理系统通过摄像头遍历工作区域采集目标物图像及位置信息,计算机接收到图像数据后,进行坐标转换与目标识别处理,再将控制指令传输至机械臂,控制机械臂关节与末端的运动以完成目标物的抓取及搬运任务,至今该平台已使用两个学期。实践表明,该平台搭建方便,操作步骤与知识点易于理解掌握,适于全校各专业学生学习,可以有效调动学生的学习积极性以及培养其深入思考能力,激发学生的创新思维。     

将MATLAB应用于数字图像处理

数字图像处理作为电子信息专业高年级学生的一门专业课程,学习起来有一定难度,尤其是程序编写复杂且调试过程繁琐易错;而MATLAB作为一个强大的工程计算软件,利用其中自带的图像处理及其它信号处理工具箱,可以大大简化编程及调试过程。本文在比较MATLAB和其他语言之后,结合图像处理的具体应用说明采用MATLAB辅助教学使学生将学习重点放在算法而不是编程上,使工作学习效率大大提高。     

机械专硕“机器视觉原理与应用”教学案例库建设

案例库建设与应用对于机械工程专业学位研究生实践创新能力的培养具有重要意义。在分析“机器视觉原理与应用”课程特点及案例教学需求的基础上,探讨了“机器视觉原理与应用”教学案例库的建设思路及架构,构建了视觉测量、缺陷检测、目标跟踪、机器人视觉、3D视觉、深度学习等6个技术专题的智能制造教学案例库,给出了典型案例的设计过程及主要内容。教学实践结果表明,机器视觉案例得到了学生的普遍认可,激发了学生学习的积极性,可以满足专业学位研究生“机器视觉原理与应用”课程的教学需求。     

网络课程知识表征的三维空间建构

当代文化是视觉性占据主因地位的文化,图像的产生、传播和接受更加普泛化,视觉理解和解释成为人们认识世界的主要方式。为促进视觉文化与教育的融合,对网络课程的知识表征设计进行了系统研究,对网络课程教学内容的可视化方法以及视觉元素的表征规律进行了探索,旨在促进学习者将知识、技能内隐并实现意义建构。     

MATLAB与VB辅助化工仪表及自动化教学的研究

化工仪表及自动化是针对化工等工艺类学生开设的自控理论课程。为了使学生更好地理解自动控制相关理论知识,采用MATLAB实现对被控对象的仿真设计,使过渡过程、PID参数整定等抽象知识图形化、形象化。通过VB与MATLAB混合编程,实现了友好清晰的用户界面和仿真演示。教学实践证明,该CAI课件能激发学生的学习热情,增强学生的理论认识及实践能力。     

基于机器视觉的凸轮轮廓识别研究

研究了如何采用机器视觉手段实现凸轮轮廓识别.通过对载物台上凸轮图像信息的采集,利用Matlab软件编程实现对样本图像的差分、二值化、滤波、轮廓提取等处理,获得凸轮轮廓特征点的关键参数.然后利用Matlab编程,对轮廓特征点参数进行三阶拟合和残差分析,完成凸轮轮廓的识别.通过残差分析,结果表明:采用机器视觉实现的凸轮轮廓识别在95%置信度上拟合方程具有可靠性、准确性.这将在凸轮轮廓快速识别、反求设计、特种加工等领域具有广阔的应用前景.