閔鋒　魯統(tǒng)偉

摘 要：分析教學(xué)過程中存在的問題，針對機器視覺課堂教學(xué)與實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，提出改進(jìn)的教學(xué)方法，闡述如何選擇教材，恰當(dāng)組織教學(xué)和實驗內(nèi)容，高效運用多媒體教學(xué)手段，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

關(guān)鍵詞：機器視覺；圖像處理；教學(xué)改革

0 引 言

隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展和攝像頭的大量普及，機器視覺在許多新的領(lǐng)域不斷得到應(yīng)用，目前機器視覺已成為機器人、生產(chǎn)線乃至社會生活的一部分。機器視覺簡單來說就是用機器代替人眼做測量和判斷，一個完整的機器視覺系統(tǒng)通常使用攝像頭等設(shè)備進(jìn)行圖像或視頻的獲取，然后使用計算機對其進(jìn)行理解，最后做出系統(tǒng)需要的判斷[1]。機器視覺已成為圖像和視頻處理從業(yè)人員的必備素質(zhì)之一，也是我院智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)重要的專業(yè)方向課。

1 課堂教學(xué)改革

機器視覺屬于交叉性學(xué)科，內(nèi)容涉及廣，且大多算法在學(xué)習(xí)時需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，若采用傳統(tǒng)教學(xué)方法，學(xué)生難以理解，且容易陷入復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式中而脫離實際[2]。學(xué)生往往開始學(xué)時興趣極大，學(xué)到中間一知半解，最后是一頭霧水，消極應(yīng)對。

1.1 選擇教材

機器視覺這門課一般是大三下學(xué)期開設(shè)，選擇教材時需要兼顧本科畢業(yè)就業(yè)和考研兩部分學(xué)生的需求。對于本科畢業(yè)就要參加工作的同學(xué)而言，需要“廣度”，需要了解這門課在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用，在實際中接觸到相關(guān)的項目或工作時，能夠知道去哪里找到自己需要的參考資料；而對于要進(jìn)一步深造的同學(xué)而言，則需要一定的“深度”，為研究生階段的研究打下基礎(chǔ)[3]。同時，機器視覺與圖像處理關(guān)系密切，需要圖像處理的知識作為理論基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用于實踐。

基于以上考慮，我們選擇了清華大學(xué)出版社2012年出版的《圖像處理與計算機視覺算法及應(yīng)用》[4]作為教材，作者是帕科爾，譯者景麗。有讀者這樣評價：“這本書，通過圖示、數(shù)學(xué)公式、文字描述，并配有恰當(dāng)?shù)拇a內(nèi)容讓讀者了解圖像處理與計算機視覺算法的原理。對著源碼學(xué)習(xí)是最有效的方式，對著本書，讀著源碼，相信讀者會進(jìn)步神速。這本書是圖像處理人員的必備書籍！”配有源碼是這本書的最大特色，源碼大部分是C語言編寫的，采用了OpenCV1.0的接口，有很強的實用性。

1.2 組織教學(xué)內(nèi)容

《圖像處理與計算機視覺算法及應(yīng)用》一書共有11章，有些章節(jié)部分的內(nèi)容與數(shù)字圖像處理課程的內(nèi)容重合，考慮到僅有20個學(xué)時，只選取了這本書的第一章視覺系統(tǒng)實踐、第四章灰階分割、第五章紋理和色彩、第八章分類、第九章符號識別和第十章基于內(nèi)容的搜索作為授課內(nèi)容。第一、四、五章的內(nèi)容與數(shù)字圖像處理密切相關(guān)，起到復(fù)習(xí)鞏固以前所學(xué)知識的作用，讓學(xué)生快速進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)，只占總學(xué)時的1/3；第八、九、十章的內(nèi)容屬于機器視覺，是這門課的重點，占總學(xué)時的2/3。授課時，對一些機器視覺的基本概念如特征、模式、距離度量、訓(xùn)練和測試等要作詳細(xì)的解釋，對一些經(jīng)典算法如SVM和Boosting要作深入淺出的講解，并將這些算法應(yīng)用于實踐如光學(xué)字符識別（Optical Character Recognition， OCR）、人臉檢測等，讓學(xué)生對所學(xué)的算法進(jìn)一步加深理解，理論聯(lián)系實踐。

1.3 多媒體教學(xué)

機器視覺算法理論性強，抽象，不易理解，單純采用文字?jǐn)⑹龊凸酵茖?dǎo)的教學(xué)手段，學(xué)生看不見，摸不著，教學(xué)效果并不好。多媒體教學(xué)可以制作算法的動畫仿真演示，分解算法步驟，用圖片展示算法效果，使抽象難懂的原理公式變成具體生動的畫面，相比老師的語言陳述，能更加吸引學(xué)生的注意，加深理解。如講解Boosting算法應(yīng)用時，可以以人臉檢測為例，先播放一段講授人臉檢測原理與應(yīng)用的視頻，然后現(xiàn)場演示程序，讓學(xué)生上講臺，對著攝像頭運動，展示人臉檢測的效果。這樣的演示很受歡迎，能極大地激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣和提升對獲取知識的渴求度。

1.4 引導(dǎo)問答式教學(xué)

隨著智能手機的普及，學(xué)生基本是人手一臺，授課時如不能吸引注意力，學(xué)生很容易開小差。傳統(tǒng)授課滿堂灌方式，會導(dǎo)致課堂效果猶如一潭死水，毫無生氣，老師在講臺上講得累死，學(xué)生在底下玩手機，自娛自樂。所以要提倡引導(dǎo)問答式教學(xué)，增加老師與學(xué)生之間的互動，通過提問引導(dǎo)學(xué)生去思考，激發(fā)其求知欲，形成探究性學(xué)習(xí)風(fēng)氣，充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主觀能動性。

2 實踐教學(xué)改革

實踐教學(xué)是課堂教學(xué)的深化和補充，學(xué)生在實踐環(huán)節(jié)將課堂教學(xué)學(xué)到的知識加以運用，有助于知識的理解和掌握。傳統(tǒng)的實踐教學(xué)內(nèi)容大多為驗證型實驗，與實際應(yīng)用差距較大，對于基礎(chǔ)差的學(xué)生來說，有點難又沒有興趣，不愿意做；對于基礎(chǔ)好的學(xué)生來說，簡單又沒有挑戰(zhàn)性，敷衍了事；缺乏綜合性實驗，對學(xué)生綜合應(yīng)用能力、創(chuàng)新能力和解決實際問題能力的培養(yǎng)不夠。

2.1 組織實驗內(nèi)容

實驗內(nèi)容要與課堂教學(xué)內(nèi)容緊密聯(lián)系在一起，難度要適中，并且要有一定的實際應(yīng)用，能夠引起學(xué)生的興趣?；谝陨峡紤]，我們組織了表1所列的實驗內(nèi)容。

2.2 考核實驗效果

為了保證實驗的質(zhì)量，加強對實驗的管理，每一次實驗前都要求學(xué)生寫出實驗方案，實驗中檢查學(xué)生完成情況，有問題及時解答；實驗后完成相應(yīng)的實驗報告，將核心代碼和實驗結(jié)果貼在實驗報告上。老師根據(jù)學(xué)生完成實驗報告的情況給出評分和評語，并計入平時成績中。由于老師重視，準(zhǔn)備充分，大部分學(xué)生都能獨自完成實驗，并且感覺收獲很大，動手能力得到了提高。課后的補充實驗涉及很多工業(yè)視覺中的實際問題，比如電路板的焊點問題、光源問題、攝像機的選型等，對同學(xué)們的觸動很大，開拓了視野，為以后的工作打下了堅實的基礎(chǔ)。

3 結(jié) 語

機器視覺是一門不斷發(fā)展的交叉學(xué)科，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣，要求機器視覺課程的內(nèi)容不斷更新，教學(xué)方法和教學(xué)模式也要不斷改進(jìn)。經(jīng)過多年的教學(xué)摸索，我們認(rèn)為，選擇合適的教材，恰當(dāng)組織教學(xué)和實驗內(nèi)容，使用多媒體教學(xué)手段，提倡引導(dǎo)問答式教學(xué)，增加老師與學(xué)生之間的互動，對講好機器視覺這門課，非常有益。

參考文獻(xiàn)：

[1] 韓九強. 機器視覺技術(shù)及應(yīng)用[M]. 北京： 高等教育出版社， 2009.

[2] 劉釗， 胡佳， 吳懷宇. 機器視覺仿真實驗平臺的研究與設(shè)計[J]. 教育教學(xué)論壇， 2012（10）： 210-212.

[3] 韓紅， 焦李成. 談計算機視覺課程的教學(xué)創(chuàng)新[J]. 計算機教育， 2010（19）： 84-86.

[4] Parke J R. 圖像處理與計算機視覺算法及應(yīng)用[M]. 景麗， 譯. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2012.

（編輯：郭田珍）endprint