机械智能制造方向本科生“机器视觉及应用”课程教学改革探索

黄建 李平

摘 要 在工业4.0背景下，开展机器视觉及应用本科教學必要性不断增加。针对前期本课程面临与传统机械专业课接轨性较差、学生积极性较差以及教学内容面临的局限性等问题进行了改进。主要从教学内容、教学模式以及考核方式三方面进行了改革，从而为本课程后续开展以及教学质量的提高奠定了基础。

关键词 机器视觉;教学改革;教学内容;教学模式

中图分类号：G424                                 文献标识码：A  DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2021.33.021

Exploration on the Teaching Reform of "Machine Vision and Application"

for Undergraduates in the Direction of Mechanical Intelligent Manufacturing

HUANG Jian， LI Ping

（School of Mechanical Engineering， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067）

Abstract Under the background of industry 4.0， the necessity of undergraduate teaching of machine vision and application is increasing. In view of the problems faced by this course in the early stage， such as poor integration with traditional mechanical courses， poor students' enthusiasm and the limitations of teaching content， this paper makes improvements. The reform is mainly carried out from three aspects： teaching content， teaching mode and assessment method， which lays a foundation for the follow-up development of this course and the improvement of teaching quality.

Keywords machine vision; teaching reform; teaching content; teaching mode

引言

自从2015年李克强总理签批工业4.0以来，中国制造2025已经上升至国家级战略发展的高度。而其中一个重要的发展方向就是智能制造。[1]智能制造技术通过计算机，结合前期学习经验，利用特定算法，对过程进行分析和判断，并结合智能机器人对操作过程进行取代，从而极大提高生产效率。因此，智能制造将使传统的机械制造与信息流结合，迈向智能化机械制造。[2]而完成智能制造的一项重要工作就是利用机器视觉系统对目标、环境进行探测，从而保障后续工作的顺利推进。同时，由于机器视觉系统较强的获取信息能力和适应环境能力，并且容易构建自动化和智能化等优点，[3]从而成了发展智能制造的关键部分。

除了企业界对机器视觉方向的不断探索，高等院校也在不断开拓机器视觉的教育空间，从而实现产学研的顺利衔接，最明显的一项措施就是部分高校在本科教学中增设了“机器视觉及应用”课程。

然而，机器视觉及应用这门课程面临着以下几个问题：（1）与先修专业课程接轨性较差。传统的机械类专业课和机械设计，机械原理，机电一体化等课程接轨性较高，更多地从力学、结构设计或者电路等方面进行学习。但是，从本门课程主要涉及光学以及算法知识。由于缺少对光学类最基本的概念，如物象关系，视场以及投影变换，因此在学习过程中容易一头雾水，让部分学生产生畏难情绪，从而对课程内容提不起兴趣，积极性下降。（2）课堂气氛不活跃。由于机器视觉的核心是通过特定算法实现识别的功能，在讲解算法时，涉及大量数学知识，将会进行数学公式推导，很多时候将出现教师在黑板上推导公式，学生在下面记笔记的场面，教师无法利用幽默的语言吸引学生注意力，因此课堂分为比较枯燥，学生积极性难以调动。（3）教学内容具有一定局限性。目前本科生“机器视觉及应用”普遍存在内容广泛但是难度较大，比如涉及光学成像的知识以及大量有关算法的知识，因此需要学生自学大量前期未修的知识;课时较少，目前为32学时，由于内容较多且难度较大，很多学生学完之后感觉应用能力无法满足实际工程需求，因此导致信心不足，从而对本领域产生一定的动摇。

在课时有限的情况下，如何提高教学效率，提升学生对课程吸收程度同时培养本科生动手实践能力，这将是本门课程面临的巨大挑战。因此，我们将从教学内容调整，教学模式改革，考核方式改革三方面切入，并以学生就业兴趣为导向，培养学生在本领域的独立工作能力。

1 机械类“机器视觉及应用”本科生教学改进措施

1.1师资队伍的建设

影响学科发展的因素很多，其中关联最大最直接的就是授课教师的质量和稳定性。首先，教师的学术研究背景将影响本课程的教学深度和高度。为了提升教师的学术本经，可以增加本门课程的教师和其他学校教师的交流，这样能够促进本课程教师学术方面的提升，同时可以指导本门课程前沿的教学知识教学。第二，形成年龄、职称合理分布的教学团队。第三，多参加全国高等学校教学一流课程创新论坛或者会议，这对于提升教学质量，把握课堂将会有显著的提升。第四，为青年教师的成长提供机会，促使其在教学方面不断提升;以未来前景引导其方向，并适时的鼓励和赞扬，提升其教学成就感和荣誉感。第五，教学经验丰富的老教师要与青年教师多交流沟通，对其在教学、生活中的困难和困惑要及时帮助解决，并以过来人的身份给其建议，增加青年教师的归属感。

1.2教学内容的调整

考虑到机械类专业学科特点，对“机器视觉及应用”教学内容进行了一定的修订以及发散。首先，对传统的成像部分进行扩展，主要拓宽学生对物象关系部分内容的知识，如关于机器视觉的硬件技术中镜头技术，摄像机技术，光源技术以及摄像机标定技术。本部分内容主要以讲解为主，通过几何光学公式推导，从理论上讲解各个关键参数对成像的影响，同时，利用实际物体，让学生亲身体会改变硬件参数，我们人眼观测到的成像质量，从而进一步加深学生对光学参数的理解，这将为后续系统关键接口参数的选型奠定基础。

其次，对机器视觉系统的核心部分，即图像处理技术进行内容调整。针对机械类学生，本門课程主要以利用机器视觉系统对机械零部件进行形状尺寸以及缺陷检测为最终目的，从而调整图像处理算法的内容。对本部分内容从算法来源以及过程进行详细介绍，并配以启发性教学。让学生充分意识到本门课程与本专业未来发展的结合程度，同时认识到本门课程在未来新技术发展中的重要性。

第三，对机器视觉系统的应用部分内容以实际训练为主要方式进行教学。本部分内容将前面所学的所有内容结合起来，完成某项测量工作时，将涉及成像镜头的选取，相机的选取，以及各类算法的设计，因此将是一个系统以及实用知识能力的训练。

1.3实验平台的建设

实验平台是促进学生对基础理论进一步理解的重要平台，对教学质量的提升也起着至关重要的作用，因此，必须完善实验平台的搭建。主要包含软件和硬件的建设，其中硬件主要为视觉系统，包括镜头、相机、电脑以及光源;软件主要包含图像处理的平台，可以为MATLAB，Python，C等语言。最后，学生在硬件的支撑下，拍摄图片，并在配置的电脑上编写代码，进行图像处理。同时可以将此平台作为学生本科毕业设计的实验平台，其毕业设计成果可以储存在系统中，可以为后续教学积累一定的资源。

1.4教学模式的改革

首先，引入翻转课堂。[4]此种教学模式将以学生为中心，教师以辅助引导，完成知识点教学。翻转课堂主要是为了调动学生积极性，增加他们在教学过程中的参与感。根据前一节课布置的预习作业，课堂上随机抽取一位同学来进行讲解，并且将针对同学的提问进行答疑。这样一方面增加了学生学习的成就感，另一方面培养了学生的自学能力。但是，对于基础较差的同学，此种方法将带来一定困难，因此，教师在布置预习作业时，将对预习难度进行把控，对于较难理解的知识点由教师讲解。

其次，充分利用多媒体资源，帮助学生理解较难理解的知识点。特别是针对利用频率域滤波对图像进行增强以及特征提取部分。利用多媒体，展示不同的频率对应图像的特征。然后，学生可以带上自己电脑进课堂，和老师一起编写频率滤波的程序，并一起运行，发现问题后大家讨论改正。并且在程序运行的过程中，观察每一步的结果，并和理论推导的结果进行对比。

第三，利用大作业，检验学生学习情况，并加深对前期基础知识的理解。最后一部分的尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用。由于传统的利用游标卡尺或者千分尺进行测量精度低、速度慢、有磨损，无法满足目前大规模生产。因此，讲授最后一部分实例应用时，可以以目前自动化制造生产线上检测的任务，给学生布置大作业。一方面深刻体会到本门课程在实际中的应用价值，同时也培养了学生实际操作的能力。

第四，考核方式的改革。传统的考核方式是利用试卷笔试的方式进行考核，此种考核方式将会对学生的学习方式产生一定误导，认为本门课程是理论为主导的课程。然而，本门课程是以实际操作为主导。因此，仅以笔试进行考核不适用。另一方面，采取合理的考核方式，才能使教学质量有所提升，学生的积极性与兴趣也随之而来。所以，本门课程的考核成绩主要有三部分组成：平时成绩、笔试成绩以及大作业实践成绩。平时成绩主要根据平时上课出勤率、随堂测试以及课堂积极性三方面进行打分。对于表现较好的学生，应该予以奖励和倡导。笔试成绩主要是最终试卷考试的成绩，对最基本的概念的理解，以及一些基本算法的理解予以考试。大作业成绩主要鼓励学生课后动手，解决实际问题，主要培养学生实际操作和对实际问题的分析思考的能力。

2 机械类“机器视觉及应用”本科教学实践过程分析

对机械工程学院机械电子工程专业“机器视觉及应用”本科课程进行了教改试点。

安排了学生大作业题目，学生根据自己兴趣，上网查询资料进行选题。随后，完成方案确定，利用实验平台对代码进行实验验证，撰写报告。在上课期间，学生同时主动和老师讨论大作业的解决方案，老师对学生进行答疑解惑，并了解进度情况。提交报告后，教师根据代码的完整性以及效果，给出成绩。通过与学生课外交流，学生普遍反映该门课程提升了他们的学习兴趣，对知识的应用能力得到了加强，进而对以后的工作学习的信心得到提高。

除了实验课程以及大作业培养学生的实践能力以外，还应该鼓励学生参加学科竞赛，如互联网+，大学生电子设计竞赛，挑战杯竞赛等，使学生能够感受到本门课程在实际生活中的重要性。第二，可以督促学生自学新知识，查阅最新文献，接触本领域前沿知识。第三，参加竞赛通常需要组队参加，每位同学完成项目中一个模块，因此，需要团队成员之间互相交流沟通，从而可以培养团队合作能力和与人沟通、交流的能力。

3 机器视觉及应用课堂存在的问题及反思

从实际教学效果来看，虽然较以前教学效果得到了一定提升，但是还是存在一定的问题。第一，部分学生难以达到老师期望的教学效果，上课主动性较差。通过交流，发现其原因一方面是学生内驱力不够，对机器视觉的内容需求不大，故学习的主动性降低。另一方面受限于前期专业课基础不够扎实，理解不够深刻，对于机器视觉这门综合性较强的课程，综合应用知识的能力有所欠缺。第二，适合本科生的教材较少，学生参考的书籍不够，使学生对知识点的理解不够深入。第三，部分学生大作业完成质量较低，其原因主要是由于积极性不够以及前期专业知识掌握不扎实的综合效应导致。

针对以上学生反映出来的问题，拟采取以下措施进行改进：首先，评估未达到要求教学质量的学生人数占比，如果占比小于20%，则主要原因在学生身上，需要通过对学生进行疏导，沟通和交流，同时对学生欠缺的知识进行提升。如果占比大于20%，则老师的教学模式存在一定的不合理，需要改进教学模式或者教学内容。[5]第二，改进教材，将选用更加适合于机械专业的机器视觉教材，这样一方面让学生对本门课程的陌生感减小，同时觉得本门课程和本专业结合更紧密，实用性更强，进一步的，可以针对本专业，撰写适合学生的教材。第三，对大作业实行分组完成的方式，可以促进学生互相取长补短，各自发挥自己擅长的领域，培养团队合作的能力。

4 结语

针对早期机器视觉及应用课程经验不足，同时在目前工业4.0大环境背景下，对原有的课程体系以及教育模式进行了改进。具体包括了对教学内容的改进，使教学内容更贴近机械类专业，与计算机专业进行了区分。其次，对教学模型进行了改进，使学生进一步增加了参与感。最后，对考核方式进行了改革，进一步培养了学生实际应用知识的能力。本文对机器视觉及应用课程中存在的一些问题进行了分析，并提出了改进措施，这将为后续本门课程的开展奠定一定的基础。

基金项目：重庆市教委重大教改项目，以学科竞赛为载体的地方高校学生国际交流途径探索与模式研究（项目编号：171017）重庆工商大学校级重点教改项目，以创新能力提升为导向的机械基础类课程教学范式改革与实践（项目编号：2018107）

参考文献

[1] 万胤岳.工业4.0背景下企业智能制造发展探析[J].中小企业管理与科技（下旬刊）， 2021（09）： 47-49.

[2] 谭华，付小全，张玉勋，等.产业学院从“传统机械制造”到“智能制造”转型的新工科模式建设[J]. 科教导刊， 2021（20）： 28-31.

[3] 黄进，汪思源，于双和，等.面向控制类专业的研究生“数字图像处理”课程教改探索[J].教育现代化， 2020， 7（20）： 26-28.

[4] 郝萬博， 赵冰.“翻转课堂”的优势及存在的问题探析[J]. 教育现代化， 2018， 5（02）： 274-276.

[5] 庹军波，杜彦斌.面向教学现实困境的工程制图对分课堂教学探究[J].中国现代教育装备， 2021（15）： 135-136+146.