机器视觉与图像处理课程教学改革尝试

姜晓勇 魏璇 董正桥 周柔刚

摘  要：新一代科学技术正在全球掀起新一轮产业革命，国家新型战略层面大力推动智能机器人、自动导航等方面技术进步与产业发展，产业升级推动人才需求。该文立足国家人才强国新战略，结合智能机器人、智能制造等方面人才现状及需求，针对学生在教学过程中缺乏主观能动性、学生掌握技能与社会需求脱节和校企合作存在的突出问题。对机器视觉与图像处理课程教学过程中发现的相关问题进行探讨，并提出TPCI教学方法（TPCI：theory、practice、cooperation、innovation），即理论、实践、合作、创新和教育内容与工作实践相结合的校企联合双元育人模式，利用翻转课堂的形式夯实学生理论知识的基础后，深入企业实践创新，力图解决教学中存在的部分问题。

关键词：人才需求；TPCI教学方法；校企联合；双元育人模式；翻转课堂

中图分类号：G642        文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2023）19-0152-04

Abstract： The new generation of science and technology is setting off a new round of industrial revolution in the world. The national new strategic level vigorously promotes the technological progress and industrial development of intelligent robots and automatic navigation， and industrial upgrading promotes the demand for talents. Based on the new strategy of strengthening the country with talents， combined with the current situation and needs of talents in intelligent robots and intelligent manufacturing， this paper aims at the prominent problems of students' lack of subjective initiative in the teaching process， the disconnection between students' skills and social needs， and the cooperation between schools and enterprises. This paper discusses the relevant problems found in the teaching Process of Machine Vision and Image Processing， and puts forward the tpci teaching method （tpci： theory， practice， cooperation and innovation）， that is， the school enterprise joint dual education mode combining theory， practice， cooperation， innovation and educational content with work practice. After consolidating the foundation of students' theoretical knowledge in the form of flipped classroom， it goes deep into enterprise practice and innovation， trying to solve some problems in teaching.

Keywords： talent demand; Tpci teaching method; school enterprise alliance; dual education mode; Flipped Classroom

機器视觉与图像处理这门课程是机械设计制造及其自动化专业的重要课程，主要论述运用计算机视觉与图像识别的相关理论、算法对各种工程问题进行设计、测绘、建模、预测与仿真，并能搭建视觉系统完成图像的拾取、存储、传输、处理、分析、识别和理解等工作，达成具体的任务目标。课程综合性强，涉及数学、光学、电子学和计算机科学等学科，理论性深，内容抽象，不易理解。在传统的教学模式下，学生在课堂教学中主要是被动学习，在教学过程中缺乏主观能动性，只是机械地按照老师的要求做，把老师教的内容记住就可以了，但现在学生有希望强化工作实践和就业能力的迫切要求，企业也有想避免学生毕业后职业能力匮乏的需求，因此教师需要寻找更有针对性的教学方法。

一  传统教学的局限性

当前，社会已经进入了信息化网络时代，高校的机械与能源学院开设的选修课程机器视觉与图像处理是一门交叉学科，包含了光学、计算机学、电子、机械和控制等多方面知识，学习起来起点比较高，难度也较大，是学生在多领域的理论和实践掌握的综合应用，高校根据实际经验对此课程进行了教学改革，在教改的过程中却存着以下不足，对于机器视觉与图像处理这门课程，学生面对的是抽象的理论和烦琐的数学公式，传统的教学模式里以教师对理论知识的讲解和公式的推导为主，学生在学习过程当中很快就失去了兴趣，对知识的理解也十分有限，传统的教学方法存在较大的局限性。主要体现在以下几个方面。

（一）  在有限的课堂时间里，学生主要以被动学习为主

在机器视觉与图像处理这门课程当中，射影几何、信号处理、工程光学和软件算法等理论知识复杂繁琐，有大量的基础知识需要学生学习、理解。在传统的教学模式下，课上以教师的讲解为中心，并且教师在课堂上的时间多用于为学生推导公式，学生理论知识的来源主要来自于教师在课堂上有限时间内的叙述，学生课上几乎没有时间进行思考和讨论，教学过程也只是教师的个人表现。学生只能通过看老师的讲课、演示等言行来学习课本知识，导致学生的专业知识单一狭窄，知识量浅，难以学以致用，缺乏知识创新。基于这一问题，机器视觉与图像处理课程采用翻转课堂教学模式。梳理教学资源，利用在线学习的平台优势，为学生提供充足的学习资源。引导学生在课前通过网上查找资料和观看相关教学视频进行预习。教师可以提前完成专业知识的教学。课堂上在教师的配合和帮助下，学生进行小组讨论和交流，完成知识的内化，从而实现更高效的课堂教学。

（二）  学生对知识的学习停留在理论层面，无法实际应用

机器视觉与图像处理是门实践性很强的课程，学生如果只是在课堂上学习理论知识，学生的学习面会比较窄。学生在学习过程中，大多是依靠教师来解释知识，实践部分的学习时间太短，且教学形式单一。这使得许多学生在毕业后难以满足智能制造业的需求，甚至缺乏处理实际问题的能力。此外，教学课本的内容相对简单，知识非常有限，因此，长期发展下去必然限制了学生的学习，而且也限制学生的知识面横向发展。学生学习不涉及具体应用知识，一切都是纸上谈兵。学生在教科书中学习到基本知识，就表明这种知识已经得到传承。如果学生只从教科书中学习基本知识，他们就会成为知识的传承者，那么知识就无法应用于实践。学校对人才的培养受到教学内容单一和实验资源有限的制约，学生难以在学校获得先进技术和工业设备。高等院校在人才输出和市场实际需求之间存在巨大差距，导致学生在毕业后进入工作岗位之前，必须先经过专业的培训，因此迫切需要企业与高校联合培养智能制造业人才，并调整人才培养模式的方向与产业需求精准对接。

（三）  学生缺乏问题意识

传统的教学模式下课堂上以教师的讲课为主，学生被动地获取知识，他们所学到的知识都是固定的，老师也只是确保学生在学习过程中没有问题，不能培养学生对问题的认识。一堂课结束，如果老师不提出问题，学生很少能主动发现问题。学生的问题解决能力更无从培养。教师教授基本知识，发现知识的过程总是被轻描淡写地带过，也没有教学生如何在众多谬误中辨别真理。教师在教学过程中没有提出问题，也不为学生设计问题。除了从课本中掌握基础知识，学生不知道再能去学些什么，更不可能激发学生解决问题的能力。刻板的顺序化的课堂授课不能让学生融会贯通本课程不同章节的知识，更无法谈及不同课程相关知识的融会贯通。教学的目的不能止于学生对基础知识的学习，学生在学习基础知识后还要再纵向发展，并學会利用知识解决问题。而解决问题所需的知识往往涉及许多方面，需要一本或几本书上不同章节知识的综合，特别是在机器视觉与图像处理这门课上还会涉及多个不同课程中知识的综合应用。学生在按照教材中知识排列的顺序完成学习后，不同章节的知识相互融合都非常困难，更不用说再学习如何通过自我学习发现和解决问题，并了解知识在解决问题过程中的价值。在教学过程中增强学生的动手实践能力，在实践中发现问题，以实际应用带动理论学习，并通过学生独立思考和主动查阅资料解决问题，就可以大大增加学生的学习主观能动性，进一步培养学生思考创新能力、理性批判能力和终身学习能力。

二  机器视觉与图像处理教学改进措施

解决机器视觉与图像处理课程中存在的诸多问题，教师和学生需要共同努力，但教师在改变教学行为方面发挥着领导作用，并且可以激励和影响学生学习方式的改变。针对机器视觉与图像处理教学改革，在此提出一套TPCI教学方法论，即理论、实践、合作和创新，也称TPCI原则（TPCI为英文theory、practice、cooperation、innovation四个词汇的第一个字母）。如何通过课上有限的时间扎实学生的理论学习，成为教学改革的首要任务，教师要在课前对教学内容进行设计，在课堂上学生的学习内容必须比教师教的广泛得多，课堂上教师教授的内容必须量少但精简，学生学习的内容必须广泛且深刻。机器视觉与图像处理课程需要的实践设备费用昂贵，高校的实验设备资源有限，学生往往理论知识丰富，但实践经验与产业需求相差巨大。随着我国产业结构从劳动力转向创新，创新成为国家发展的主要驱动力。创新的关键是人才，为使高校培养人才能够适应工业结构的调整，2017年12月国务院办公厅出台《关于深化产教融合的若干意见》（国办发〔2017〕95号），明确指出要促进教育链、人才链、创新链有机衔接，发挥企业的重要主体作用，促进人才培养供给侧和产业需求侧结构要素全方位融合。高校与企业对学生联合培养，采用双元育人模式是当前教育的新方式，可以更好地衔接教育系统和产业系统，实现双方教育、人才、设备和技术等资源共享。校企合作双元育人模式下，不仅增加了学生实践的机会也让学生的创新成果有了落地点，更为企业输送人才，实现高校与企业的双赢。

（一）  夯实理论基础

随着信息技术、多媒体网络技术的发展，机器视觉与图像处理课程采用翻转课堂的教学模式，整合传统教学方法，引导学生由独立学习向小组合作、交流的方式学习进行转变，加强课后培训实践，寻求创新继而发展丰富的科学理论，以此培养具有强大知识运用能力的高技能创新人才。与传统教学模式相反，新的教学方法不再是教师传授知识，而是学生作为主要机构的自我学习，从而培养学生检索知识的能力和利用所学知识解决实际问题的能力。为了增强学生学习的主观能动性、增强学生的问题意识，将翻转课堂这种新型教学模式运用在机器视觉与图像处理课程教学中，为教学改革注入新的思路和发展方向。

课前教师布置预习内容，学生必须使用教学视频、教学大纲、课程案例等教育资源来完成课堂前学习任务，学生可以与同学讨论或在网上与教师沟通，也可以到课堂上与教师和同学一起讨论和学习，以确保学习的顺利和连续性。

机器视觉与图像处理课程非常重视对学生的问题意识、创新思维和应用能力的培养。因此，至关重要的是学生能够在学习过程中学会提出问题，从而使提出问题和解决问题成为课堂的核心，并培养学生思考的能力。在开始上课之前，学生们需要先进行初步的学习，课堂上教师再带领学生共同研讨分配给他们的任务，以此把重点放在学生们提出共同的和经典的问题上。引导学生理解和掌握智能制造相关应用，使学生对机器视觉与图像处理课程的学习充满激情。在课堂上，教师应设计与实际应用有关的一些问题，以激发学生的思考，指导学生探索和分享实际应用中涉及的知识，以了解和掌握学生的想法，并引导学生深入思考和探索新的知识。在课堂沟通和讨论过程中，教师必须充分尊重学生的想法和意见，帮助学生接受新知识，同时也可以培训学生进行独立思考和分析以及解决问题的能力。

（二）  深入企业动手实践

机器视觉与图像处理是一门综合实践性很强的科目，为解决学校培养的知识型人才和社会需求的实践型人才脱轨的问题，采用了校企联合的方法，打造校企协同育人的“双元”联合体。高校作为人才培养的主力军，传统关起门来搞教育的培训方法不再可靠，因此有必要提高企业对大学培养的参与程度，高校与企业合作建立“双元”培养模式，将学校培养与企业培训相结合，并扩大和深化学校与企业之间的合作。

1  高校和企业联合制定培养计划

教师必须积极扩大与公司的沟通渠道，调查技术产业的发展现状和发展趋势，根据目前市场对人才的需求，听取相关公司的建议，同时以视觉机器和图像处理课程的教育资源为基础探究未来工业发展趋势，确定市场需求和人才产业的发展方向，改进人才培养方案。智能制造业需要强大的实践能力，员工不仅需要坚实的基本理论知识，还需要实践技术和创新能力。因此，高校培养人才的目标应以“夯实基础，加强实践”为根本，促进理论知识和实践技能的结合，提高学生的实践能力，培养学生探究精神和创造力。通过企业专业的工作人员与任课教师的沟通，根据机器视觉与图像处理课程设置，与企业实际需求相结合，在课程规划方面与企业人员共同制定培养方案，并尽力丰富工作人员培训内容。学校的教学内容应严格符合企业需求，因此学生更加需要加强基础知识和实践能力。

2  校企共享教学资源，优化培养方案

在构建课程体系的过程中，机器视觉与图像处理课程根据相关企业的建议，可以调整教学目标和内容，合理地改进课程内容，与合作企业共同开发课程，加强与企业合作开发课程的能力。企业拥有专业从事实践教学的相关资源，如和杭州汇萃智能科技有限公司开展的学生及一线员工进行面对面培训与交流座谈会，通过整合提炼企业教学资源，可以充分发挥高校的理论优势和企业实践资源优势，建立精品课程，将企业专业人员与高校教学平台结合起来，可以录制传统经典工程、技术培训、培训过程和其他的相关视频培训课程，供学生课前进行了解、学习，进而建立从基础理论到实践应用的全方位、全过程的课程体系。使学生不仅具备扎实的专业基础知识，还可以了解“主流机器视觉硬件的选型与搭建、常用机器视觉软件如HCVisionQuick等的应用和实操”等工程实践知识。

3  校企合作双师育人

通过学校与企业之间合作建立一个教师队伍，可以发挥高校的人才优势和企业的资源优势，与此同时，可以鼓励有经验的企业技术工程师到高校，并为其开设相关的课程，将企业先进的技术和实践经验与高校的系统的学科体系结合起来，通过高校与企业的合作，建立新的教学制度。通过高校和企业之间的合作，丰富教学系统，聘请智能制造业专家，帮助学生将理论学习与工程实践结合起来，打造理论与实践相结合的教学大纲。高校的老师和企业的指导老师也可以深化发展合作，共同申报课题，技术项目还可以用于学生毕业课题，在扩大理论深度的同时加强学生的实践能力。

（三）  增强合作力求创新

企业可以提高学生分析和解决复杂问题的能力，培养学生对智能制造业的创新认识和创新能力，校企可以联合开展智能制造设计竞赛和创新应用竞赛等，挖掘并培养具有创新意识的高校人才。优化校企项目的合作示范，高校需要盡快将科研技术成果转化落地，在高校项目上与企业开展合作可以加快将科研技术成果转化落地，并帮助企业解决实际问题。高校的科学研究应该贴合当前智能制造业的产业需求，并注意将新技术与市场需求结合起来。高校可以根据企业的需要组成相关的科学研究项目，企业可以提供先进的技术设备和试运行条件，如以杭州汇萃智能科技有限公司的机器视觉实验平台为基础，开展重点行业机器视觉攻关。这种模式开展的校企合作理论与实践结合紧密，更加贴合智能制造行业难点和痛点。而研究和开发成果可以转让给企业，企业可以基于大学的科学研究成果将其转化为技术产品。与此同时，高校可以提供研究和开发去支持企业，从而提高其研发的效率，节省研发成本，提升产品创新的效率。此外，企业可以根据市场要求、技术发展趋势与高校发展合作，智能制造企业往往拥有先进的技术经验，但缺乏理论知识，高校可以参与建立技术研发小组，开发新产品和探索新技术，将其应用于企业发展，并从合作中获取实践经验、先进技术和人力资源。最终把科学技术成就、科研成果推广到市场上，推动智能制造业的独立创新。

三  结束语

利用翻转课堂的形式夯实学生理论基础，课堂上以学生为主体，充分发挥学生在课堂上的作用，培养学生的问题意识和探索精神，培养学生独立思维、独立解决问题的能力。校企合作双元育人的模式提高学生实践创新的能力，提高了学生综合素质和整体性协调发展，在一定程度上，其符合学生的个人发展要求，也符合培养创造性人才的理念，此方案可以为智能制造业的人才培养提供一种培养思路。

通过校企合作的方式不仅推进了科研渗透教学，引导教师将高水平的科研项目、工程项目成果融入教学内容，更促进学生创新实践能力培养。通过学生在企业的运用所学知识动手实践，学生遇到问题、思考问题、解决问题来学习知识、运用知识、思考知识，继而增强学生“敢于质疑”意识。让教师与学生、学生与学生在课堂上有了更充分的时间进行讨论和交流，让学生拥有更多思考、质疑和展示的机会。营造轻松活泼的课堂氛围，推动以问题为中心的教学，在课堂上形成“敢于质疑”的课堂文化，增强学生的创新能力，为国家培养复合型、创新型和应用型的人才。

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基金项目：浙江省本科高校2020年度省级一流课程“机器视觉与图像处理”（浙教办函〔2021〕195号）

第一作者简介：姜晓勇（1976-），男，汉族，浙江武义人，硕士，正高级工程师。研究方向为水下机器人、特殊工业机器人、机器视觉和智能制造。