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摘 要：阐述了在研究生教学中引入机器视觉理论与技术内容方法，细化了机器视觉理论与技术内容引入方法，通过概念引入和算法引入实现研究生培养入门，提出了任务和项目式能力提升方法，通过任务和项目逐步实现研究生的培养，通过研究生的指导实践验证了上述方法的有效性，为高端机器视觉领域工程技术人才教學提供了新的思路。
关键词：机器视觉；研究生教学；指导方法
随着制造业的转型升级，基于无人感知、无人识别、无人执行、无人制造、无人数据采集、无人生产工艺和任务下达技术的全柔性生产线正逐渐成为制造业的主要发展方向。其中，无人感知和识别技术是关键环节之一，目前的生产线无人感知和识别技术主要通过机器视觉、标码追溯、RFID视频技术等方法实现，机器视觉是最主要的无人感知和识别实现方法，在整个智能制造生产线中占有重要地位。然后，目前我国的工科专业目录和高等教育体系中，没有专门针对应用类机器视觉的研究生专业，仅有一些高校设置了图像处理类的专业方向，导致制造业机器视觉应用方面人才极为短缺。
依托我国已有的研究生教育体系，在相关专业的研究生教学中引入机器视觉理论与应用技术方面的教学和研究内容，并通过企业工程项目案例调动研究生从事开发的积极性，可以有效提高人才培养效率。
1 机器视觉理论与技术内容引入方法
1.1 机器视觉与工业应用概念引入
视觉及图像处理技术的发展已经很久，但是，视觉机器真正大规模进入制造业应用是近10年开始的，尤其是针对具体行业、具体工艺、具体环节的应用是随着代表性企业康耐视、基恩士等工程类视觉产品公司的大量推广和应用展开的。要在研究生教学过程中引入机器视觉与工业应用的概念，最有效的方法就是让学生通过康耐视、基恩士等成熟视觉产品的使用、实验性开发、练习等，逐渐从应用方法、工程效果的角度理解机器视觉产品，从而更直观有效地掌握机器视觉在工程领域的定位。
因此，可以通过集成式机器视觉系统，在开放的视觉算法软件基础上二次开发，通过工业相机、镜头、光源等的组合应用，使学生从应用入手，逐渐升级到理论层面，这样可以取得较为理想的效果。
1.2 开源视觉算法软件及方法引入
在学生通过产品和应用及的视觉系统对工程应用有了直观理解后，可以在研究生教学过程中逐步升级理论深度。目前，较为普及的开源视觉算法软件例如OPEN CV等可以为研究生提供良好的开源环境和广阔的二次开发空间。此阶段可以通过给学生引入大量的开源视觉算法，让学生探索底层视觉算法的奥秘和应用，从而建立学生的兴趣。
2 任务和项目式能力提升方法
2.1 通过任务实现能力提升方法
当研究生具有一定的机器视觉算法和工程应用基础后，可以通过给学生布置模块、功能式任务的方式，让学生实验性独立开展视觉项目的开发。具体开发过程可以使先使用成熟产品的PCBASE系统进行功能开发，当完成任务和实现功能后，可以逐步升级为采用OPENCV等自编底层算法进行任务开发。在任务阶段，可以按照识别、测量、定位引导、读二维码、读条码、读OCR码等不同视觉功能及领域，有针对性地进行任务布置和效果检验。
2.2 通过项目实现能力提升方法
当本科生已经进入毕业设计课题的核心领域的时候，可以通过开展同年级、通课题组学生竞争的方式进行培养。具体的竞争式培养方法为：首先确立各位学生的第一阶段任务，然后，在进入第二阶段任务时进行横向比较，只为第一阶段完成较好的学生提供优先进入第二阶段任务的机会。这样可以在激励优秀学生的同时，有效鞭策懒散学生，从而实现学生毕业设计课题质量的全面提高。
2.3 通过项目验收指标进行量化考核
当研究生已经完成并通过任务阶段的能力培养与提升后，可以采用实际工程项目的方式对研究生的视觉工程应用能力进一步培养和提升。项目的来源可以是实际生产线的一个部分或者集成式单元，也可以是基于视觉的识别测量单机设备。通过给研究生确立项目实施目标、技术路线、方法规划等步骤，让研究生跟随项目的思路并逐步完成项目的设计、实施全过程，从而以更直接的角度掌握机器视觉在工程应用的开发和实施过程。
3 机器视觉实际开发过程案例实践
本文作者通过给2015级工程硕士研究生布置机器视觉领域的硕士研究生课题，并按照上述概念引入、视觉算法及开发方法引入、任务提升、项目提升、项目效果考核的过程，对研究生进行指导和培养。在研究生指导过程中，给研究生设定的硕士课题题目为：手眼伺服作业机器人平台系统的研究，该课题是以机器视觉系统为传感层，通过工业相机识别并定位工件位置，然后将工件位置坐标传输给工业机器人，由工业机器人根据视觉系统的引导对工件进行加工和作业。开发过程中，研究生首先采用康耐视的PCBASE系统完成了上述任务目标，以此为基础，研究生又采用OPENCV自编视觉算法完成了同样的任务目标，最终使学生在充分掌握机器视觉系统工程应用原理的基础上，能够独立采用自编算法开发视觉系统。
4 结语
通过在研究生教学中引入机器视觉理论与技术内容的探索与实践，逐步总结并建立一套适应制造业转型升级趋势的机器视觉高端工程人才培养体系，培养更多有应用能力的高端机器视觉领域人才。
参考文献：
[1]王新生，张华强.构建导师团队促进协同创新[J].高教学刊，2018，（16）：2931.
[2]蒋霞.理工类研究生创新能力培养的差异化模式建构[J].当代教育理论与实践，2016，10（4）：108112.
[3]刘霞，钱同惠.基于协同创新的地方高校研究生培养模式研究[J].现代教育科学，2018，（7）：101105.
课题来源：河北科技师范学院教学研究项目：联合国家级研究院培养智能系统创新团队模式探索（编号：JYZL201706）
作者简介：荣誉（1981），男，副教授，主要从事并联机器人理论及应用研究。
关键词：机器视觉；研究生教学；指导方法
随着制造业的转型升级，基于无人感知、无人识别、无人执行、无人制造、无人数据采集、无人生产工艺和任务下达技术的全柔性生产线正逐渐成为制造业的主要发展方向。其中，无人感知和识别技术是关键环节之一，目前的生产线无人感知和识别技术主要通过机器视觉、标码追溯、RFID视频技术等方法实现，机器视觉是最主要的无人感知和识别实现方法，在整个智能制造生产线中占有重要地位。然后，目前我国的工科专业目录和高等教育体系中，没有专门针对应用类机器视觉的研究生专业，仅有一些高校设置了图像处理类的专业方向，导致制造业机器视觉应用方面人才极为短缺。
依托我国已有的研究生教育体系，在相关专业的研究生教学中引入机器视觉理论与应用技术方面的教学和研究内容，并通过企业工程项目案例调动研究生从事开发的积极性，可以有效提高人才培养效率。
1 机器视觉理论与技术内容引入方法
1.1 机器视觉与工业应用概念引入
视觉及图像处理技术的发展已经很久，但是，视觉机器真正大规模进入制造业应用是近10年开始的，尤其是针对具体行业、具体工艺、具体环节的应用是随着代表性企业康耐视、基恩士等工程类视觉产品公司的大量推广和应用展开的。要在研究生教学过程中引入机器视觉与工业应用的概念，最有效的方法就是让学生通过康耐视、基恩士等成熟视觉产品的使用、实验性开发、练习等，逐渐从应用方法、工程效果的角度理解机器视觉产品，从而更直观有效地掌握机器视觉在工程领域的定位。
因此，可以通过集成式机器视觉系统，在开放的视觉算法软件基础上二次开发，通过工业相机、镜头、光源等的组合应用，使学生从应用入手，逐渐升级到理论层面，这样可以取得较为理想的效果。
1.2 开源视觉算法软件及方法引入
在学生通过产品和应用及的视觉系统对工程应用有了直观理解后，可以在研究生教学过程中逐步升级理论深度。目前，较为普及的开源视觉算法软件例如OPEN CV等可以为研究生提供良好的开源环境和广阔的二次开发空间。此阶段可以通过给学生引入大量的开源视觉算法，让学生探索底层视觉算法的奥秘和应用，从而建立学生的兴趣。
2 任务和项目式能力提升方法
2.1 通过任务实现能力提升方法
当研究生具有一定的机器视觉算法和工程应用基础后，可以通过给学生布置模块、功能式任务的方式，让学生实验性独立开展视觉项目的开发。具体开发过程可以使先使用成熟产品的PCBASE系统进行功能开发，当完成任务和实现功能后，可以逐步升级为采用OPENCV等自编底层算法进行任务开发。在任务阶段，可以按照识别、测量、定位引导、读二维码、读条码、读OCR码等不同视觉功能及领域，有针对性地进行任务布置和效果检验。
2.2 通过项目实现能力提升方法
当本科生已经进入毕业设计课题的核心领域的时候，可以通过开展同年级、通课题组学生竞争的方式进行培养。具体的竞争式培养方法为：首先确立各位学生的第一阶段任务，然后，在进入第二阶段任务时进行横向比较，只为第一阶段完成较好的学生提供优先进入第二阶段任务的机会。这样可以在激励优秀学生的同时，有效鞭策懒散学生，从而实现学生毕业设计课题质量的全面提高。
2.3 通过项目验收指标进行量化考核
当研究生已经完成并通过任务阶段的能力培养与提升后，可以采用实际工程项目的方式对研究生的视觉工程应用能力进一步培养和提升。项目的来源可以是实际生产线的一个部分或者集成式单元，也可以是基于视觉的识别测量单机设备。通过给研究生确立项目实施目标、技术路线、方法规划等步骤，让研究生跟随项目的思路并逐步完成项目的设计、实施全过程，从而以更直接的角度掌握机器视觉在工程应用的开发和实施过程。
3 机器视觉实际开发过程案例实践
本文作者通过给2015级工程硕士研究生布置机器视觉领域的硕士研究生课题，并按照上述概念引入、视觉算法及开发方法引入、任务提升、项目提升、项目效果考核的过程，对研究生进行指导和培养。在研究生指导过程中，给研究生设定的硕士课题题目为：手眼伺服作业机器人平台系统的研究，该课题是以机器视觉系统为传感层，通过工业相机识别并定位工件位置，然后将工件位置坐标传输给工业机器人，由工业机器人根据视觉系统的引导对工件进行加工和作业。开发过程中，研究生首先采用康耐视的PCBASE系统完成了上述任务目标，以此为基础，研究生又采用OPENCV自编视觉算法完成了同样的任务目标，最终使学生在充分掌握机器视觉系统工程应用原理的基础上，能够独立采用自编算法开发视觉系统。
4 结语
通过在研究生教学中引入机器视觉理论与技术内容的探索与实践，逐步总结并建立一套适应制造业转型升级趋势的机器视觉高端工程人才培养体系，培养更多有应用能力的高端机器视觉领域人才。
参考文献：
[1]王新生，张华强.构建导师团队促进协同创新[J].高教学刊，2018，（16）：2931.
[2]蒋霞.理工类研究生创新能力培养的差异化模式建构[J].当代教育理论与实践，2016，10（4）：108112.
[3]刘霞，钱同惠.基于协同创新的地方高校研究生培养模式研究[J].现代教育科学，2018，（7）：101105.
课题来源：河北科技师范学院教学研究项目：联合国家级研究院培养智能系统创新团队模式探索（编号：JYZL201706）
作者简介：荣誉（1981），男，副教授，主要从事并联机器人理论及应用研究。