教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
114-2	356168	機械視覺	1	3.0	3	★	許志明	機電所	42	2	計網電腦教室,限50人；甲◎

教學大綱與進度：

教師姓名	許志明　教師諮商時間(Office Hours)
Email	jmshiu@ntut.edu.tw
最後更新時間	2025-12-17 08:56:43
課程大綱	硬體簡介、影像處理(單色、彩色、3D及即時)、圖案識別(Patten Recognition)、機械視覺於順序控制之應用、機械視覺於回授控制之應用、高速檢測、機械人與機械視覺之結合及應用。
課程進度 (1-16週)	第一週：Introduction 第二週：Image Formation 第三週：Image Processing 第四週：Feature Detection and Matching 第五週：Segmentation 第六週：Feature-based Alignment 第七週：Structure from Motion 第八週：Dense Motion Estimation 第九週：Midterm Exam 第十週：Image Stitching 第十一週：Computational Photography 第十二週：Stereo Correspondence 第十三週：Pattern Recognition 第十四週：3D Reconstruction 第十五週：Machine Learning 第十六週：Recognition 第十七週：Final Exam 第十八週：Final Project Contest
評量方式與標準	HWs 及上課討論(抽點討論缺席者扣5分)：40% Midterm Exam：30% Final Exam and Final Project Contest 30%
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：是 1. Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer 2010. 2. Forsyth & Ponce. Computer Vision A Modern Approach. Second Edition. Pearson 2011.(新月代理) 3. Parker. Algorithms for Image Processing and Computer Vision. Wiley 2011.(開發代理)
課程諮詢管道	Office Hours: 星期三10:10-12:00, 星期四 10:10-12:00 綜科館323室
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標	SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）
課程是否導入AI	● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools） ● 簡單介紹AI的基本概念（Briefly introduce the basic concept of AI）
備註	依疫情要求, 以滿足規範人數內, 現場上課, 其他人遠端遠距上課 請先使用本學期的LINE群組，會通知新群組。遠距上課之方式及連結會在上面及學校 i學園 公告。