机器视觉及应用课程混合式教学创新模式.pdf
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1、数字与缩微影像DIGIITAL&MICROGRAPHIC IMAGING相关链接42数字与缩微影像 2023.3摘 要:本文介绍了“机器视觉及应用”课程的基本情况,以及目前在授课中遇到的问题,并针对相关问题提出了行之有效的新思维与新举措。关键词:雨课堂;SPOC;混合式教学;机器视觉1课程建设基本情况1.1机器视觉的教学定位和目标机器视觉技术是人工智能的重要组成部分。机器视觉市场也正处于爆发式增长阶段。多年来“机器视觉及应用”课程设计及教学中,坚持“学生中心”教育理念,落实立德树人根本任务。测控技术与仪器专业根据近 3 年的培养方案,已将 5 门核心课程建成计算机测控技术课程群,分别是:信号与
2、系统、传感器与检测技术、误差理论与数据处理、工程光学、机器视觉及应用。该方向主要从事智能检测方向的测量工作,要求具备如图像测量系统的集成设计、应用开发的能力。计算机测控技术群展示了人才培养的全过程,它贯穿了大三到大四的第一课堂以及从大一到大四的第二课堂,如图 1 所示。“机器视觉及应用”在计算机测控课程群中是一门承前启后的课程,是测控专业的核心课程。这门课程将传感器与检测技术(视觉信号采集)、工程光学(摄像头、光源)、信号与系统(视觉信号处理)、误差理论与数机器视觉及应用课程混合式教学创新模式曾凤宋强陈应松成都工业学院自动化与电气工程学院四川成都610031基金项目:(本文为成都工业学院校级项
3、目(2021ZR001)“深度特征融合的斑马鱼卵细胞图像语义分割关键技术研究”的研究性成果之一)04-08.https:/ http:/www.chuanton- 赵彦昌,王琳.乡村振兴战略背景下当代乡村档案文化建设路径研究J.北京档案,2022(06):6-10.7王萍,林涛.传统村落档案研究-现状、困境与展望J.档案学研究,2017(02):15.8蒋国勇,易涛.社会认同视野下乡村档案文化建设的困境与突破J.档案学研究,2014(03):38-41.9巩慧.村子里的档案印象J.中国档案,2012(11):36.10鹏远明.档案文献遗产保护与利用的方法论研究D.上海:复旦大学,2008:21
4、-34.?图 1计算机测控课程体系逻辑架构数字与缩微影像DIGIITAL&MICROGRAPHIC IMAGING相关链接432023.3 数字与缩微影像据处理(视觉信号分析)等理论相融合,并结合编程语言,将计算机测控技术提升到综合设计高度,培养学生软硬件设计及系统调试能力,为学生能掌握计算机测控系统应用能力,最终实现大四的“智能仪器设计”以及“毕业设计”打下坚实的基础。1.2教学内容机器视觉及应用课程设置在大四第一学期,共 32 学时,是计算机测控课程群中的重要连接纽带课程。目前选用的是 OpenCV 开源计算机库、Python 语言。Python是当下热门的一种编程语言,语法简洁,功能强大
5、1。本门课包括:机器视觉基本概念、机器视觉软件环境搭建测试、GUI、图像处理、目标检测及描述、特征检测、人工智能在视觉中应用。同学们通过对课程的学习,可以了解 OpenCV 的运行机制、图像处理常见问题,项目如颜色跟踪、人脸识别、车辆统计、OCR 字符检测、斑马鱼胚胎自动注射等知识2。2课程面临的困局机器视觉课程具有多学科交叉、知识面广、实践性强,学生难以建立整体性、系统性的概念。因此,教学有一定的难度。在教学过程中普遍存在如下问题:(1)课程知识面广与课时量少的矛盾。(2)课程目标单一,重知识轻能力,不利于培养毕业设计创新应用型人才。(3)考核方式单一,成绩多由“考 勤+作 业+实 验+期
6、末考试”构成。这种考核存在教师难以掌握学生对知识点的掌握情况,实验和期末考试设计偏重基础,无法考证学生的高阶性、创新性与挑战性,不利于培养学生学习的积极性和创新能力。由于课程教学存在上述问题,让学生们的学习陷入了如下困境:(1)课堂内容过多的填鸭式教学使得学生不易理解教学内容,学习压力大,学习积极性受到打击。(2)学习动力不足,为学分而学,重知识轻能力,使得学生被动学习理论知识,导致专业知识和行业需求脱节,难以解决实践工程问题,限制学生发展。(3)考核方法单一,难以提供及时准确的学习效果反馈。学习中的问题不断堆积,最终使学生对课程产生排斥心理,学习获得感差并缺乏自主性,大大降低了学生解决实际问
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