主要包括机器视觉的系统构成、工作内容、与视觉系统的集成、检测应用以及分拣应用等，具体要求包括掌握相关基本概念、理论和方法，通过学习加强对课程关键内容的理解，为将来进入该领域工作打下基础。
工业机器人视觉技术教学包含的内容：
1、机器视觉的系统构成：介绍光源、相机（如CCD图像传感器）、焦距、光圈、景深、快门速度和图像采集卡等硬件部分的组成及功能。
2、机器视觉的工作内容：涉及图像和图像采集、颜色处理、几何变换、图像分割与边缘检测、降噪和图像分析等处理方法。
3、工业机器人与视觉系统的集成：讲解手眼系统、视觉伺服系统、校准理论、坐标系统及转换、输送链跟踪系统等内容。
4、检测应用：包括视觉检测实验，如模型检测、形状搜索、药片个数检测、IC芯片检测等，以及发动机活塞成品的质量检查。
5、分拣应用：涵盖视觉识别的软件设置、工业机器人程序设计、通信设定和调试等。
6、位置补偿应用：讨论视觉系统校准、位置补偿法贴装方案设计、网络连接和视觉检测设置及调试等内容。
工业机器人视觉技术教学的具体要求：
1、掌握基础知识：学生需了解工业生产所需的新技术，掌握机器视觉的发展进程和工业4.0的基本知识。
2、熟悉硬件结构：学生应熟悉工业机器人视觉的硬件结构和安装过程，为后续软件系统学习奠定基础。
3、理解算法编程：学生需要理解典型的图像处理算法及其编程方法，并能够编写不同的视觉控制程序。
4、实践技能：通过实训和案例分析，学生应能有效地利用视觉系统硬件和软件算法对工业机器人进行调试、校准和标定。
5、综合应用能力：学生应具备将工业机器人工作站应用与机器视觉技术有机融合的知识和能力，能够在工业生产实践中运用机器视觉技术进行产品开发与产业升级改造。
工业机器人视觉技术教学旨在培养学生的理论知识和实践技能，使其能够在未来的职业生涯中有效应用机器视觉技术。
