殷 悦 杨 斌 王临茹 万 浩 陈晓康

（泰州学院船舶与机电工程学院，江苏 泰州225300）

在“中国制造2025”“工业4.0”战略指导下，工厂里面用机器人替代人工劳动力的现象越来越多，我国工业机器人的发展也越来越得到重视。机器视觉技术也成为人工智能的一个重要的分支，它将图像处理、机械、光学、传感器、虚拟、计算机软硬件等多个专业技术融合到一起发展成为一项综合的技术[1]。机器视觉技术已经应用于零售业、制造业、医疗行业、自动驾驶、农业、安防和保险业等，可以完成图像分类、定位、目标识别、目标分割等任务。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

1 机器视觉课程建设中的问题

因为机器人工程专业是个新设学科，目前高校里开设面向机器人工程专业的机器视觉的课程较少，且侧重点不同，应用到实际中必须掌握的知识有：（1）机器视觉系统的基本组成；（2）基本成像与光学知识；（3）基本的数字图像处理知识；（4）通用的视觉库，如Matlab图像处理库和OpenCV视觉库，或者专业的工业机器视觉软件halcon，只有掌握这些初步基本的技能才能够为成为一名机器视觉工程师打下坚实的基础[2]。

泰州学院的办学定位是建设有特色高水平应用型地方本科院校，着力培养高素质应用型人才。机器人工程专业开设于2018年，机器视觉课程于第六学期开设，前期已开设程序设计基础、机器人工程导论、机器人操作系统等专业课程，学生已经有了一定的理论基础，也对机器人技术有一定的了解。同期开设机器人传感器技术及应用、深度学习和机器人控制与应用编程等课程，让学生能够掌握最新一代机器人传感器技术，并利用人工智能技术，实现机器人系统的智能控制、决策、规划、学习等，从而解决复杂工程问题。

根据目前的研究，机器视觉课程普遍存在的问题有：（1）注重理论教学，不能很好地跟实践教学联系起来；（2）机器视觉是一门交叉学科，学生片面地学习机器视觉理论知识，不能跟其他课程融会贯通，进行整个系统的设计；（3）机器视觉知识更新较快，是一门不断发展的课程，需要所学的知识能够与时俱进，学生学习的知识较为基础，仅教材上的知识很难满足社会的需求。

2 机器视觉课程建设改进方式

2．1 教学内容的选择

因为传统的教学模式多属于“一言堂”模式，以教师为中心，学生被迫接受知识点，很难找到兴趣点，学习效果就会有一定的影响。教师在进行知识导入时，可从日常生活中的例子切入，如智能手机的人脸解锁引入“人脸识别”的知识内容；老照片修复技术引入“图像增强”知识点内容；电影抠图技术引入“图像分割”知识点内容。选择学生感兴趣的内容，激发学生的好奇心和学习动力。

2.2 引入仿真软件

机器视觉课程中图像处理技术占据较重要的地位，讲解相关知识时引入Matlab图像处理软件，Matlab具有数值分析、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理等强大功能，将Matlab引入实践教学，更有利于加强学生对技术的深入理解，提高学生的创新和实践能力。

2.3 实验教学的加强

为避免授课过程过于注重理论，本课程会进行两次分组实验，分别是双目相机标定和图像分割实验。以相机标定为例，双目相机标定的本质就是通过建立世界坐标系跟图像坐标系之间的位置关系，从而主要得到相机的内参数矩阵以及相机2相对于相机1的旋转矩阵和平移向量。在讲解完原理之后，6~8名学生组成一组，选取标准黑白方格作为标定板，用双目相机进行拍照，自主搭建双目图像采集系统，采集图集，利用Matlab标定工具导入和标定，最终获得标定参数以及相机和标定板的位置模拟图，如图1和图2所示，图1模拟出实验过程中双目相机静止，标定板相对相机摆放的多个位置，同时还可以观察到两个相机的相对位置的摆放。图2模拟出实验过程中标定板保持静止，而双目相机相对标定板摆放多个位置的变化情况，可以让学生直观地了解相机标定系统中多个坐标系之间的位置关系，以及标定结果中各参数的意义。

图1 标定板运动图

图2 相机运动图

小组实验会在一定程度上调动学生的自主学习积极性，过程中，教师不做主导，学生自主选择实验途径，自行探索和修正，在理解理论知识的前提下，自主搭建实验平台和设计实验过程。通过实验过程中出现的问题，不仅让学生深入理解相机标定的原理和应用，还可以锻炼学生发现问题、解决问题的能力，让学生通过自己的努力思考和实践不断地突破和获得实践成果，培养了学生协同合作、沟通交流、自主学习的能力。

2.4 加强校企合作

该校作为一所应用型本科院校，应用型主要体现在突出服务地方和注重学生的实践能力。服务地方不仅是教师深入企业实践，也是为本地企业培养新一批人才，本科第四年的企业实践是锻炼学生实践能力的重要举措，也是搭建学生和企业之间的桥梁。学生进入企业可以促进他们快速成长，可以看到机器视觉在实际应用中的体现，让学生不仅仅局限于书本上的知识，看到机器视觉与时俱进的发展，激发学生的学习激情和创新能力。

2.5 积极参加竞赛

目前，面对机器视觉技术在国内广阔的发展空间，为了进一步推动自主技术的研究进展，增强学生的创新意识和思维能力，国家以及省级举办多种比赛，这些比赛实际上是学生发挥想象，发现问题，解决问题的过程。由于学生上课的局限性，学生在学习的过程中较无目的性，且没有深入研究相应的知识点，通过比赛的具体任务，可以激发学生深入学习知识，不断地将理论知识应用到实际操作上来，这个过程是一种转化过程，激发了学生的创新和创造能力，培养了对机器视觉的兴趣，意义非常重大。并且比赛都不会局限于机器视觉，还会运用到机械设计、电路和控制系统等知识，促进了学生的各科知识的融会贯通，让学生主动地去运用知识，汲取知识，扩大学生的知识面。

3 结论

通过对机器人专业的机器视觉课程的建设研究，探索了机器视觉课程中的问题，提出了课程建设中的一些方式，激发了学生的学习兴趣，锻炼了学生的实践能力和创新创造能力，培养了学生的团结协作，发现问题解决问题的能力。为机器人专业的学生在今后的学习深造和从事相关工作都奠定了良好的基础。同时通过教学方式的改进，活跃了课堂气氛，拉近了学生和教师的距离，对于课堂的质量和效率都有一定的提高。