赵岚

摘   要：在我国新工科发展战略的背景下，结合应用型本科院校的人才培养目标，对机器人工程专业的机器人视觉课程，從教学内容、教学方法和实践环节进行教学改革和探索。理论和实践相结合的教学方法，多学科知识融合的实践环节能更好地激发学生的自主学习兴趣，加强学生的工程实践能力，培养学生分析和解决问题的能力，从而提高本课程的教学质量。

关键词：机器人视觉  教学改革  实践教学

中图分类号：G642                                  文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2019）08（b）-0193-02

Abstract： Combined with the teaching objectives of applied undergraduate colleges，reforms and exploration of robot vision course teaching have been carried out for the specialty of robotic engineering from teaching contents， teaching methods and practical teaching aspects under the background of the development strategy of new engineering in China. In the reform， theoretical and practical training are combined with multidisciplinary knowledge integration for the practical training， which can stimulate the students' interests in learning and improve their ability in analyzing and solving engineering problems.

Key Words： Robot vision; Teaching reform; Practical teaching

加快深化工程教育改革，建设新工科是我国战略发展需求，培养符合时代需求具有创新能力的工程人才是应用型本科院校人才培养的重要使命[1]。为了适应未来产业和智能时代新经济，新工科背景下的智能科学与技术的核心课程应成为理工科类本科学生的通识教育课程[2]。机器人视觉课程是面向机器人工程专业开设的一门专业选修课，也是一门涉及图像处理、模式识别、人工智能等诸多领域的交叉学科。机器人通过视觉传感器提取客观事物的图像信息，通过视觉处理器进行信息处理并加以理解，进而使机器人能够辨识事物并且执行相应的工作。课程目的是使学生对机器人视觉的概念、图像处理方法及视觉典型应用有基本了解，掌握基本的图像视频信号处理方法，初步掌握视觉坐标系与机械参考坐标系之间的转换原理和实现方法，为进一步学习专业课以及从事相关专业的研究和技术工作打下必要的基础。

1  教学内容

一打好著作比不上一本好教科书，选择一本好的教材对提高机器人视觉课程教学至关重要。选择教材既要保证教材内容的新颖、全面，还要考虑内容是否能与实际的机器人工程应用紧密结合，对实践能否起到重要的指导作用。因此，课堂教学采用了由Carsten Steger等编著，由清华大学出版社翻译的《机器视觉算法及应用》一书作为教材。3位作者在德国MVTec公司负责机器视觉算法软件Halcon的研发工作，使得本教材有别于其他的图像处理和机器视觉教材，兼具理论高度和实战经验，通过Halcon实例深入浅出地阐述算法和工程问题解决方法，不仅让学生能迅速掌握算法原理，同时还学到解决实际问题的关键技术。与许多学科前沿课程类似，该教材用双语编写，学生通过双语的方式学习专业课程，有利于今后对学科新兴技术成果的进一步了解和掌握。

在教学内容设置上，将基于二维图像处理的视觉算法、模式识别、摄像机标定、空间坐标转换和三维视觉作为授课重点。虽然教材以机器视觉应用作为目标，但是相关算法完全可以延伸到机器人视觉应用当中。以基于视觉引导的工业机器人目标定位抓取任务为例，需要首先对目标进行图像采集和图像预处理、从图像中提取目标物并通过对所获取的目标区域进行几何描述完成目标在图像中的定位。最后通过建立摄像头的成像模型和摄像头标定，实现图像目标到机器人三维空间目标的位姿转换。

2  教学手段

机器人视觉是理论性与实践性都很强的学科，学生必须在学习好理论的基础上，经过严格的实验和实践才可能有深入的掌握。长期以来，教师在图像处理相关课程教学中偏重理论教学，忽视实践教学，其中一个很重要的原因是缺乏有力的实践教学方式和教学手段。目前，机器视觉和图像处理软件的广泛应用为实践教学提供了新的手段。本课程采用Halcon作为实验和实践环节的教学软件，同时也是本课程教材推荐使用的软件。该软件具有功能强大的算法库，高度交互式编程环境，支持多种开发平台，自带多个图像处理的实际案例，便于学生在较短时间内学会使用。

在课堂授课过程中，充分运用音视频及图片和动画等多媒体课件的现代化教学手段和方法，通过对典型案例的讲解及编程过程的演示，可以让学生进一步理解机器视觉的理论知识。除此以外，教师更强调实践学习的重要性，提高实践环节的比重，目的是激发学生的主观能动性，培养学生自主学习和解决问题的能力。课堂上教师常采用探索式教学方法，针对课堂讲授的知识点，要求学生在充分理解和掌握理论知识的基础上运用Halcon算子编写程序，学生可以一边熟悉软件，一边实现相关算法。Halcon友好的开发环境和解释型的编程语言，让学生能迅速掌握软件的使用方法。学生在程序运行过程中可以通过图形窗口直观地看到中间步骤的运行结果，还可以调整参数观察参数改变对输出结果的影响，从而加深学生对算法的理解。

课后教师则常采用项目化教学法。将实际工程问题引入到课后习题中，围绕实际问题让学生查阅资料，分析问题，提出方案。学生需要将所学的知识点有机结合，设计流程，编写程序，调试程序，演示结果，最后进行课堂讨论。与以往教师一言堂的授课模式相比，通过项目实践学生学习专业课的目的更加明确，学习的积极性和主动性都得到提高。学生也通过充分实践获得一定的设计能力，较好地实现了课程的教学目标。

机器人视觉是一门考查课程，考核办法和形式多样化，能充分体现学生对所学知识的掌握程度和综合运用能力。总评成绩由平时成绩、实验成绩和课程设计成绩组成。平时成绩根据课堂作业、提问、课后习题、学习主动性等方面进行评价。课程设计则根据总体方案、软件流程图等设计过程以及设计结果质量和设计报告规范性来评价。这样的综合考查方式能充分调动学生的学习主动性，培养学生探索和解决问题的能力。

3  实践环节

根据新工科的培养目标，机器人工程人才培养应加强学生实践环节的学习。设计实践教学的整体环节，形成合理的实践教学模块，建立与理论互补的实践教学体系，是新工科实践教学的重要基础和保证[3]。如何将创新能力的培养融入实践教学，是新工科指导方针下的教师面临的关键问题。在工业机器人的诸多智能中，视觉是非常重要的一种智能，相对其他的感知来说，视觉能够获取更加丰富的信息。为此，该课程在实践环节搭建了一个以六自由度的工业机器人为核心，结合了照明系统、摄像机、通用计算机、图像处理软件、夹爪的机器人视觉检测平台。这个平台能应用在工业环境中解决真实需求，目的是增强学生的就业创业能力。在解决方案的实施过程中，学生需要编写程序控制摄像机进行图像抓取，使用Halcon软件对零件边缘进行定位和测量，掌握摄像机和机器人联合标定方法，将图像中零件的坐标转换为夹爪的坐标，通过网络通信将指令传达给机器人，编写机器人指令执行抓取动作。通过解决复杂的工程问题，让学生了解整个机器人视觉系统的构架，将机器人工程中多学科知识进行关联和融合，将创新理念贯穿到实践环节，提高自身的工程实践能力和专业技术水平。

4  結语

新工科要求工程专业人才不仅具备扎实的理论功底，强大的专业学习能力，还要有良好的创新意识和社会人文素养。教学改革的实施和教学目标的实现，需要教师不断提高加强自身专业素质，积极思考教学改革创新的途径，改变教学理念，改革教学思路。本文根据机器人视觉的课程特点，从教学内容、教学形式上提出了一系列的实践和探索思路，初步取得了一些积极的成效。未来将继续努力探索，实施新工科理念，深化课程教学改革，完善课程体系，提高教学质量，培养出具有国际视野的创新型工程技术人才。

参考文献

[1] 佚名.“新工科”建设复旦共识[J].高等工程教育研究，2017（1）：10-11.

[2] 张立伟，何炳蔚，陈劼.新工科背景下的机器人工程人才培养探索与实践[J].教育现代化，2019，6（4）：4-6.

[3] 黄永程，杨斌，黎志勇，等.新工科背景下工业机器人应用技术教学改革探索[J].机电工程技术，2019，48（2）：40-41，66.