應(yīng)用型本科院校機器人工程專業(yè)數(shù)字圖像處理課程教學改革與探索

馬保建，陳棒棒，劉向東

（1.新疆理工學院，新疆 阿克蘇 843100；2.南疆發(fā)展研究院）

0 引言

視覺感知是人類或者機器理解外部世界非常重要的方式之一，其中對圖像信息的采集和處理在各個方面（比如醫(yī)療、工業(yè)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域）都有著廣泛的應(yīng)用[1-2]，這對數(shù)字圖像處理課程教學提出了更加高的要求。該門課程的理論性和實踐性都比較強，在課堂教學過程中，如果采用“填鴨式”的教學方式，會使學生失去對本門課程學習的興趣，影響本科教學的質(zhì)量和效果。本文以新疆理工學院的機器人工程專業(yè)的數(shù)字圖像處理課程為試點，積極探索合適的教學方法和途徑，培養(yǎng)一批服務(wù)于當?shù)亟?jīng)濟社會發(fā)展的高素質(zhì)、應(yīng)用型人才，為地方本科院校教學改革提供參考。

1 教學現(xiàn)狀與存在的問題

1.1 課程內(nèi)容陳舊

經(jīng)典的數(shù)字圖像處理教材里面的核心內(nèi)容包括：圖像的空間變換、圖像的增強與去噪、圖像的形態(tài)學處理、圖像的分割等[3-4]，傳統(tǒng)教材內(nèi)容涉及的理論知識較多，核心算法比較陳舊，各個章節(jié)之間的關(guān)聯(lián)性不大。隨著技術(shù)的進步，不斷出現(xiàn)數(shù)字圖像處理的新理論和方法，2012年深度學習技術(shù)在圖像處理上取得了巨大的成功[5]，相比于傳統(tǒng)圖像算法提取特征的繁瑣，深度學習可以實現(xiàn)端到端的處理過程，魯棒性和普適性都很好，但是這些先進的圖像處理技術(shù)并沒有在教材里面涉及，學生很難接觸到前沿的圖像處理算法，導(dǎo)致學生掌握的知識技能遠遠落后于實際生產(chǎn)生活中的迫切需求。

1.2 教學手段與實踐環(huán)節(jié)脫節(jié)

一般的授課方式從理論推導(dǎo)講解相關(guān)算法的流程，使學生陷入抽象以及繁瑣的數(shù)學推導(dǎo)過程中，極易讓學生產(chǎn)生厭學情緒。在實踐教學過程中大多數(shù)院校采用的算法驗證平臺是Matlab軟件[6]，該軟件中的圖像模塊基本涵蓋課程講解的相關(guān)算法，學生可以方便的調(diào)用相關(guān)函數(shù)簡單的驗證一下效果，導(dǎo)致學生無法通過現(xiàn)象夠理解背后算法的本質(zhì)，使課堂教學的理論知識與實驗教學環(huán)節(jié)脫節(jié)，不利于學生創(chuàng)新意識的培養(yǎng)。當遇到新的實際問題時，導(dǎo)致學生無從下手，不能把課堂學習的理論知識與實際問題有機地結(jié)合起來。

1.3 考核評價單一

目前的圖像處理課程的考核方式以理論考試和實驗報告兩種形式為主[7]，單純的考試不僅不能反映學生掌握理論知識的真實情況，而且也不能反映學生的編程實踐能力。同樣的，實驗報告的考核形式大多流于表面，學生的作業(yè)內(nèi)容相似程度較高，抄襲現(xiàn)象普遍，這樣的考核評價方式與課程培養(yǎng)學生的宗旨大相徑庭。

2 教學改革的內(nèi)容與舉措

2.1 以理論講解和實際編程的課程教學

（1）更新現(xiàn)有的圖像處理教學內(nèi)容，刪除教材中的陳舊、過于理論以及沒有實際應(yīng)用價值的算法，適當增加當前圖像領(lǐng)域的主流、前沿的相關(guān)內(nèi)容和思想，使課程教學內(nèi)容中的傳統(tǒng)方法和深度學習方法有機結(jié)合。積極引入目前圖像處理熱點問題進行討論，讓課堂的理論知識從生活中來，到生活中去，鍛煉學生解決實際問題的能力和創(chuàng)新意識。同時以課程的核心理論為基礎(chǔ)，延伸一些前沿圖像處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀，讓學生去檢索相關(guān)的論文，然后以小組匯報的方式呈現(xiàn)，鍛煉了學生的文獻檢索能力，而且了解了目前的研究熱點，完成從“要我學”到“我要學”的學習態(tài)度轉(zhuǎn)變。

（2）改進現(xiàn)有的圖像算法實驗平臺，由于Python和Matlab采用的都是腳本語言，相比于C/C++更容易理解和掌握，利用Python結(jié)合OpenCV、Scikit-image、Numpy等庫作為圖像處理的軟件環(huán)境，從基本原理上實現(xiàn)對圖像處理的編程操作，從本質(zhì)上理解算法的原理。同時，利用目前主流的基于Python語言的深度學習框架Pytorch/Tensorflow編寫一些簡單的圖像處理案例，通過實踐操作加深對學習中卷積、池化、全連接層等基本概念的理解。

2.2 以任務(wù)驅(qū)動和成果展示的教學模式

在完善教材內(nèi)容和實驗平臺的基礎(chǔ)上，安排學生參觀新疆理工學院機器人實驗室，讓學生了解圖像處理在機器人視覺感知中的重要地位。介紹幾款圖像信息獲取傳感器，比如傳統(tǒng)的CCD工業(yè)相機、微軟的Kinect系列的深度相機，同時也可以擴展講解一些激光雷達傳感器，并簡要介紹一些相機的基本原理知識，在此過程中完成圖像信息獲取與圖像處理基本知識的介紹，比如數(shù)字圖像的發(fā)展歷程、圖像形成的原理、像素的定義和彩色圖像的通道等基本概念。后續(xù)采用以任務(wù)驅(qū)動和成果展示的創(chuàng)新教學模式，依據(jù)解決每個任務(wù)所包含的知識點開展圖像處理算法概念和相關(guān)編程方法與技巧的教學。在完成單個圖像處理案例分析之后，為學生提供相似的任務(wù)，讓學生分組討論，并給出理論上的解決方案，然后再讓學生實際編程驗證小組討論的算法流程，充分調(diào)動學生參與的積極性，培養(yǎng)學生的動手實踐能力。同時，建立“翻轉(zhuǎn)課堂”式的圖像課程的交流平臺，使學生自主方便的選擇自己的學習時間，鞏固課上的理論學習內(nèi)容。

在設(shè)計圖像處理課程任務(wù)時，充分考慮新疆的區(qū)位地理優(yōu)勢尤其是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域所涉及的圖像處理問題，并結(jié)合教師的科研項目，制定以解決實際問題為出發(fā)點的實驗方案（表1）。提煉出難度適中的驅(qū)動任務(wù)，以課程任務(wù)替代原有的章節(jié)內(nèi)容，打通知識點之間的內(nèi)在聯(lián)系，以系統(tǒng)性的思維方式考慮和解決問題，逐步讓學生掌握圖像處理課程的核心內(nèi)容。

表1 課程任務(wù)涵蓋的圖像處理相關(guān)知識點

2.3 以比賽促教學的模式

積極鼓勵學生參加新疆省內(nèi)和全國的相關(guān)比賽，以賽促學，通過參加農(nóng)業(yè)機器人大賽和圖像處理大賽等方式進一步將學習到的理論知識轉(zhuǎn)化為實踐應(yīng)用，例如在農(nóng)業(yè)機器人大賽中，通過對玉米幼苗的葉片的識別判斷其生長狀況，為后續(xù)的水肥管理提供數(shù)據(jù)依據(jù)，通過參加這樣的大賽進一步激發(fā)學生探究未知世界的內(nèi)在動力。在圖像處理課程教學中引導(dǎo)學生利用不同的圖像處理手段解決同一個實際問題，通過小組比賽的形式評比出最合理和高效的圖像處理方式，使原本枯燥的理論知識變得生動有趣，同時增加了課堂的活躍氣氛。

2.4 合理的成績考核指標

圖像處理課程實踐性較強，采用平時考勤和期末考試的方式不能準確地評價和衡量學生掌握知識的情況。由于采用以任務(wù)驅(qū)動的方式講解圖像相關(guān)算法，采用20%為平時成績（包括出勤率和完成課后作業(yè)情況），50%為實驗結(jié)果展示（以PPT小組匯報的形式），30%為試卷考試（主要考察圖像處理的基本知識），這三部分成績構(gòu)成最后的學生成績。其中平時成績著重考察學生完成作業(yè)情況，結(jié)果展示考察學生講解圖像算法的基礎(chǔ)知識以及語言表達能力，最后的考試是考察學生掌握基本圖像算法原理的情況。通過這種綜合評價機制促進學生全方位素質(zhì)的提升。

3 結(jié)論

本文通過以任務(wù)驅(qū)動的方式對機器人工程專業(yè)中的數(shù)字圖像處理課程進行改革探索。結(jié)合新疆理工學院的區(qū)位優(yōu)勢，以解決實際農(nóng)業(yè)領(lǐng)域問題為課程導(dǎo)向，對課程內(nèi)容、實踐環(huán)節(jié)以及成績評價指標等方面進行積極探索。將復(fù)雜枯燥的理論推導(dǎo)融入實際鮮活的生活案例中，不僅培養(yǎng)了學生發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力，而且激發(fā)了學生的學習興趣和參與課堂教學活動的主動性，提升了學生的創(chuàng)新能力，促進教師的教學質(zhì)量提高。