基于产教研融合的机器视觉类课程探索与实践＊

彭 祺，屠礼芬

（湖北工程学院物理与电子信息工程学院，湖北 孝感 432000）

0 引言

电子信息类专业目前已开设的有关图像处理的本科生课程有《光电图像处理》[1]、《数字图像处理》[2]和《数字图像传感器应用》[3]，在上述课程教学中，遇到的问题如下：（1）《光电图像处理》和《数字图像传感器应用》1/3 的部分偏重硬件，2/3 部分偏重理论算法，对于本科生来说偏重硬件的部分因缺少实验实践，讲授起来较为空洞，学生难以直观了解这两门课的用途；而理论算法部分，本身数学基础要求高，对于大部分学生来说因基础知识条件不足，学习起来较为困难。（2）《数字图像处理》基本全部偏重于理论算法，对于本科生来说，同样因数学、信号处理等基础偏弱，学习起来较为吃力；即使对于少部分成绩较好的学生来说，理论能听懂，但是算法把握不足，缺少算法应用环境，难以应用到实践中。由此可见，有关于图像类课程的教学，均存在硬件平台缺失，应用实践薄弱的问题。

另一方面，反观社会需求，当前国家大力扶持人工智能相关产业[4-6]，如2020 年已在武汉各大医院、火车站使用的防疫机器人，能代替不少人力物力。而图像类课程在人工智能领域的第一大结合点即为机器视觉，机器视觉除应用于机器人行业，还可应用于工业检测、智能交通、无人驾驶等领域，可以说应用领域十分广泛。但通过企业招聘调查发现，对于该领域，企业只能去招聘硕士，甚至博士毕业生，对于许多维护性的工作、非研究性的软件开发工作，任用硕博士成本较高，因此迫切需求具备机器视觉相关知识的本科生。

综合校内教学和校外需求，两者分别存在的问题，也是两者之间的矛盾[7-8]，所以迫切需要对该类课程进行探索和实践，将产业需求、教育教学以及教师的科研，三者有机结合，探索出一项新的教学模式，既能满足学生的动手实践能力提升，使学习到的理论知识不空洞，也能满足社会企业用人需求。

1 基于产教研融合的方案

1.1 教学思路

本方案的顺利实施，需要结合企业与学校的平台，还需要教师为学生提供指导。基本思路是：教师在自身科研的基础上，与企业建立合作关系，综合企业需求和本科生专业课程的特点。以此为指导，编制新的教学计划和教学方法，重点突出教学上的理论结合实际，并有针对性地培养学生动手能力，为合作企业解决实际问题，并在解决实际问题的过程中，教师进一步做指引，引导学生思考工程问题中存在的科学问题，培养学生的创新和创造意识。具体技术路线和实施步骤分为以下五步：

第一步，教师的准备阶段：需要教师结合自身科研基础和本科生专业课程设置要求，与相关对口需求单位建立稳定的人才培养预备方案。

第二步，教学方案设计：结合前期的人才培养预备方案，设计合适的教学方案，新的教学方案既要符合基础的本科生培养方案，又要符合新的产教研教学模式要求。

第三步，课程考核方法调整：新的教学模式包括三个部分，即课堂教学设计、企业动手部分、参与科研部分，共同构成学生这一类专业课程的综合成绩。所以需要对传统考核方式进行调整，协调这三部分的成绩比例，给真正优秀的学生综合高分，达到公平公正的目的。

第四步，教学的具体实施：由于本类课程包括多门课，还有不同的班级，项目负责人需要先选择部分班级作为试点，在取得较为满意的教学效果反馈之后，需要讲授该类课程的其他项目参与者共同完成全部相关班级的过渡。

第五步，学生管理模式更新：新的课程设置及考核方式的调整，促使传统的学生管理方式需要做出对应的模式更新，原来以班级、单门课程为单位来管理不合适，需要将所有选修此类课程的学生作为一个管理整体，内部又分为不同的课题组来管理。

1.2 教学案例

普通本科生入门机器视觉类课程领域的难点在于学以致用，以48 学时的课程为例，本次教学实践活动分为三个阶段：

第一阶段：16 个学时的快速课本教学，要把原本48 学时的教材进行学时压缩，故上课时要以基本概念讲解为主，只需要学生了解基本课程架构即可，可结合学生的先修相关课程进行引导式教学。

第二阶段：16 学时的教师引导实际案例分析，教学安排如表1 所示，该部分是本产教研融合教学方案的核心部分，需要教师结合自身的科研和实践经验，引导学生共同开发实际应用案例。通过该阶段的训练，使学生掌握如何灵活运用教材的基本概念和网络中现有方法，来解决实际问题。一方面通过这种实践教学，可以充分培养学生的动手能力；另一方面，让学生在实践中掌握理论知识，更能激发学生对学习的兴趣，开发其自学的意愿。

第三阶段：16 学时学生自主完成实际项目。结合前期的课堂理论教学和案例分析，学生已经掌握了如何结合理论知识解决实际问题，所以本阶段的重心在于学生，属于学生自主创新部分。教师根据课程特点，结合当前该课程的应用领域，设置一些较为经典的实际应用项目，如表2 所示，该表中教师设置了四个实践项目，并对项目的类别进行了说明，根据完成该任务的方案不同，又将一个项目分成了多个子项目，实际就是用不同的方案去解决同一个问题的多种思路。学生首先根据自己的兴趣选择一个主项目，建立四个团队，团队内成员分工合作，用不同思路完成项目。教师要鼓励学生创新，学生可以采用教师提供的思路，也可以自主创新，给出新思路。这一部分是检验学生学习效果的重要部分，该部分的完成情况，作为本门课程最终考核成绩的一部分，推荐占比在30%左右。

表2 学生自主完成实际案例

2 新教学方案的成效及意义

2.1 在教学工作方面，有利于激发学生的创造力、创新力

基于产教研融合的机器视觉类课程探索与实践，以学校本科生教学为基础平台，以社会需求为背景，以科学研究为目的。在与需求方生产实践和管理实践中，学生会在老师的带领、指导下，把学到的书本知识运用到实践之中，从而加深对知识的理解，增强应用知识和解决实际问题的能力。不仅如此，产教研结合还会激发学生的创造、创新的愿望和热情，激励他们在实践中不断探索，不断创新，而这种创新意识、创新能力、创新人才的培养正是培养具有独立研究能力的学生的基本素质。

2.2 在提高教学质量方面，有利于提高教师的业务水平

在本科院校，大部分教师具备博士学位，专业水平高，理论知识丰富，但缺点是知识应用能力不强，实际操作水平不高，这也极大地影响了应用型人才的培养。通过产教研融合的模式培养学生，不仅仅提高了学生的能力，还能为教师自身，特别是专业课教师参加实践、提高实际工作的能力提供了条件和机会。把理论知识与生产实践相结合，把教学与科研相结合，这有利于提高自身业务素质。

3 结语

教学实践表明，以上所探讨的产教研融合专业知识的教学方法，能够显著提升学生对本门课程的兴趣，课堂互动更加频繁、学生的学习热情显著提高。培养出的学生有成熟的动手能力和卓越的创新思维，毕业之后，无论是选择就业还是继续深造，都是过硬的筹码。对于参与研究的教师，也能实时跟踪当前社会需求，不断完善自己的知识储备，提升自身教学和科研能力。