引言

机器人视觉是一门融合了图像处理、机器视觉、深度学习等技术的学科，在大学教育中将其作为机器人技术及应用专业的一门核心课程，使学生掌握以机器视觉为基础的机器人相关技术。该课程将机电集成技术和机器人技术有机地融合在一起，不仅可以使学生对所学的知识有一个全面的了解，而且还可以培养他们的创新能力、动手能力和团队合作精神。文章结合《机器人视觉》这门课程，对《机器人视觉》的教学设计和实施进行了论述。

一、机电一体化

机电一体化综合了机械、电子、计算机、自动控制等多个学科，结合了机械、电气、电子、控制、传感与检测、计算机软件等多个领域的高科技。它是一种集机械、电子、自动控制于一体的综合性产品，在工业生产中起着举足轻重的作用。机电一体化产品通常都是自动化水平较高、集成度较高、适应性较好、操作灵活、工作可靠、价格便宜等，在机械制造、电子设备生产、包装印刷等行业中得到了广泛的应用。随着科学技术的飞速发展，各式各样的机电产品层出不穷，它们的种类愈发多样化。这些设备不仅在功能上更加完善，而且其应用范围也变得越来越广泛，几乎渗透到了人类生活的方方面面。无论是工业生产、日常生活还是科研探索，机电设备都扮演着至关重要的角色。

二、机器人视觉课程教学现状

机器人视觉是机械类专业学生的一门专业必修课，也是机器人相关专业的一门核心课程。当前，我国各个院校均已开设此门课程，着重阐述视觉探测与追踪的理论和方法，并在机器人的视觉定位、导航和控制等领域中得到了广泛的应用。在这门课的教学中，在教学方式上，主要是采用了传统的理论讲授法，由老师根据自身的研究经历来讲授，从而使学生缺少了学习的积极性和动力；在考试方法方面，考试主要采用闭卷考试，不能有效地检测学生所学到的理论知识。在计算机、人工智能等领域的快速发展，特别是在计算机视觉系统中得到了越来越多的应用。该课程涉及机电一体化、机器人技术、人工智能、数字图像处理等多学科知识，具有较强的实践性和综合性，是一门综合能力要求很高的课程。当前，我国机器人视觉课程仍以课堂教学为主，以理论讲授为主、实验为辅，缺少系统性的实践性教学。同时，该课程在人才培养方案中属于核心课程，其教学大纲制定、教材编写等内容需要根据专业特点进行修订完善。在这一过程中，既要注意教学内容的设计与整合，又要注意教学方式的改革。

三、基于机电一体化的机器人视觉课程教学内容

该项目涉及图像处理、机器视觉和深度学习等多个领域，是机电一体化的一门学科。首先，对图象进行预处理，然后对图象进行平滑滤波，提取图象的边缘；机器视觉系统主要完成了摄像机的定标和定标；在特征抽取方面，主要是对特征的抽取与选取；机器人的轨迹规划主要分为两个部分：一是路径规划，二是运动控制。该课程注重“理论”和“实践”两方面的教学，使其具有较高的教学质量。^[1]

1理解机器人视觉系统的基本概念和工作原理

机器人视觉系统，简称“机器人视觉”，是机器人实现自主感知和导航的关键技术之一。它由两个核心概念构成：一方面是“视觉”，指的是一种能够捕捉和理解周围环境中视觉信息的能力；另一方面是“系统”，特指一个复杂的算法或软件框架，用于处理这些视觉数据并执行相应的视觉任务。这两部分共同确保了机器人在未知或变化的环境中能够准确地进行视觉识别与操作。机器人视觉是指人或其他生命体具有的一种视觉能力，是一种在工业生产中使用的无接触感知技术。所谓“机器人的视觉”，是指计算机所实施的一种智力，利用图像处理技术，对获取的图象信息进行分析、处理，获取待研究对象在空间上的位置、形态等信息，并将其与设计指标相对比，为机器人的控制、导航和位姿调节等提供参考。

通过了解基本概念和基本原理，使学生能够全面地应用所学到的机器人视觉理论知识，这对于了解和掌握本课程起到了至关重要的作用。

2学习图像处理和模式识别的基础理论

由于机器人视觉在实际应用中的应用范围非常广泛，例如，机器人的视觉系统在工业生产线上是不可缺少的，同时也是机器人实现自动控制的关键部分。所以，对图像处理与模式识别的基本原理的研究具有十分重要的意义。首先，要将数学形态学，边缘提取，二值，中值滤波等几种典型的图像处理方法引入到课堂教学中，在此研究的坚实基础之上，结合小波变换技术，通过这种先进的手段，能够对图像进行细致而精准的分割，从而实现更加高效和精确的信息处理。在此基础上，提出了基于 Nussian贝叶斯分类器， SVM，决策树和神经网络等几种常见的模式识别方法。

3掌握摄像头标定和三维重建的技术

通过该课程的学习，学生应具备摄像机模型、标定技术、三维重构技术等方面的知识，并且能够运用相应的软件编写相应的程序。在进行摄象机建模教学时，应先让学生知道摄象机的内部和外部参数，以及摄象机的失真系数，这些都是影响摄象机像质的主要因素；在校准技术中，重点介绍了如何对相机及透镜进行定标。对于三维重构的方法，需要先掌握怎样利用 Matlab来处理图像；接着介绍了三维重构的基本方法；在此基础上，开展相应的实验研究，包括精度和速度等。学生可以利用 Matlab软件对机器人的位姿进行计算，从而得到机器人的三维信息，这是学生很感兴趣的一个方面。^[2]

4熟悉机器人视觉在工业和服务机器人中的应用

在深入研究机器人视觉课程的过程中，学生们将逐渐掌握机器人视觉在工业机器人以及服务机器人领域的关键应用。这一课程不仅是理论知识的积累，更是一次实践技能和系统理解的提升机会。通过不断地学习，他们能够深化对机器人视觉系统运作机制的认识，提高解决实际问题的能力，并为未来可能从事的相关工作打下坚实的基础。除此之外，学生们还应深入理解机器视觉系统的结构组成及其运作机制，掌握图像处理技术的精髓以及特征提取算法的具体实现过程。他们需要了解这些知识如何在实际应用中发挥作用，以便能够熟练地将其运用到各种场景中去。通过这样的学习和实践，学生们可以建立起坚实的理论基础，为将来在相关领域的发展打下良好的基础。

四、基于机电一体化的机器人视觉课程教学路径

1结合多媒体资料，系统讲解机器人视觉的理论知识

在机器人视觉的教学过程中，应该利用多媒体材料，对摄像机模型，图像采集和显示，摄像机标定，立体视觉等方面的理论知识进行阐述。比如，在讲述相机定标的时候，用教学录像来解释相机的标定。在引入相机模型的过程中，必须先确定相机是一个与我们生活的真实世界毫无关联的坐标系统，我们所见到的一切都是肉眼所见。人眼所见的影像，是在相机座标系中转换而成的。利用这些多媒体材料进行说明，既可以让同学们更好地了解和掌握机器人视觉的理论知识，也可以提高学生们的学习兴趣。提高学生学习积极性和主动性。

2安排学生在实验室进行基本视觉系统搭建和调试，增强实践经验

在实习阶段，让同学们到实验室里去做一些简单的视觉系统的构建与调试，比如，使用相机拍摄的影像，经过影像处理，可以获得物体的颜色、纹理等特性，然后使用不同的方法，得到物体的轮廓线，然后由影像处理的方式来完成目标的辨识与定位。通过在实验室中建立初步的可视化系统，不仅锻炼了学生的动手能力，还锻炼了他们的实际操作能力，同时也锻炼了他们的团队精神。《机器人视觉》是一门专业基础课，对学生的动手能力提出了更高的要求，为此，应该积极地进行科研课题，使学生在机器人视觉的实际操作过程中得到充分的锻炼。^[3]

3通过小组项目开发，鼓励学生将所学知识应用于实际问题

在教学过程中，鼓励同学把所学的理论运用到工程实践中去，同时也鼓励同学们去探究新的问题与解决办法。所以，在课题的发展中，让学生自由地选取自己喜欢的课题来做研究，而不是把问题直接丢给学生，而是给予一些引导和意见，比如，在摄像机校准中，可以让同学们根据某种规则来确定摄像机和被测物体的相对位置关系。在此基础上，提出了一种新的方法，即在学生还没有完全掌握的情况下，通过对摄像机的简单校准，使其能够更好地完成对摄像机的标定。同时，使学生能够总结、归纳所学的知识，并将所学的知识运用于实际生活中。这样既能提高学生分析和解决实际问题的能力，又能使他们获得成就感、满足感。

4提供图像处理和机器视觉相关的软件工具进行实际操作练习

在机器人视觉系统中，图像处理是必不可少的一部分，在教学过程中，可以为学生们提供常见的图像处理和机器视觉的软件工具，例如 Matlab、 MATLAB等，以便让学生更好地了解和掌握图像处理和机器视觉有关的知识。本课程将让同学们对一般影像处理及机器视觉相关软体进行了解，并藉此训练学生的实务运用能力。在教学过程中，提倡将抽象的理论知识与具体的实践活动相结合，通过让学生亲手操作、参与实践，使他们在亲身体验中巩固和深化对所学内容的理解。这种方法旨在培养学生的动手能力和解决问题的技能，同时也促进了他们从理论到实践再回到理论的学习循环。在实践教学中，培养学生的动手能力，培养学生的学习兴趣，培养学生的创新能力，具有十分重要的意义。^[4]

5将机器人视觉系统课程融入机电一体化课程体系

首先，将机器人视觉系统整合到机电一体化专业的教学中，并将其引入到相关的教学内容中；其次，本课题以机器人视觉系统为研究对象，对所学理论进行了深入的研究；最后，通过强化实习，让学生对机械工程专业的机器人视觉系统有一个全面的认识，并将其运用于机电一体化专业，从而达到理论与实践的有机融合。另外，在教学过程中，老师要不断地提出问题，把学过的东西运用到实际中，并在此基础上，通过网络平台、机器人视觉系统技术论坛等进行研讨与交流。这样不仅可以激发学生的学习兴趣，而且还可以提高学生的学习积极性，从而提高教学效果。

6基于项目驱动，培养学生自主学习能力

本课程教学的最终目的是让学生能够在毕业设计中运用所学知识，因此在教学过程中，要以项目为驱动，让学生参与到项目的设计中来，通过项目驱动方式，让学生对所学知识有一个更好的掌握和理解。本课程的项目设计可以分为两部分，一部分是基本理论学习部分，另一部分是实际应用部分。基本理论学习部分的设计可以分为四个方面：图像采集、图像处理、识别、目标跟踪；实际应用部分可以分为三个方面：机器人定位、姿态估计和路径规划。

7开发在线课程平台，实现线上线下相结合的教学方式

为了顺应新时代对本科教育的高标准、严要求，应当在教育方法的探索与实践中，着重强调知识与能力的平衡培，建立一种以扎实的学术基础为核心，同时注重提升学生解决实际问题能力和创新思维的教学模式。^[5]这种模式应立足于对专业知识体系的深入理解，同时不断地将其应用于各种情境之中，确保学生能够灵活运用所学知识，有效应对复杂多变的社会挑战。通过这样的教学方法改革，培养出既有深厚理论基础，又具备高度实践技能的复合型人才。本课程在线课程平台的开发与建设，将有效提升课程的教学效果，实现线上线下相结合的教学方式。

结语

综上所述，基于机电一体化的机器人视觉课程教学设计与实践的教学改革已有阶段性成效，具体表现为：（1）针对机器人视觉的特性，结合机电集成技术专业的培养目标及人才需要，对课程进行了重设，突出了机器人视觉与机电集成技术专业之间的衔接。(2)针对高职高专教育的培养目标及人才需要，重新确定了高职高专教育的教学内容，明确了高职高专教育的培养目标及对人才的要求；(3)针对当前机器人视觉领域的发展动态，调整教学内容，使其与机电一体化专业紧密结合；(4)在教学内容方面，结合当前机器人视觉技术的发展动态，结合实际案例，将其与教学相结合；(5) 在教学方式方面，要注意培养学生的自主性、创造性。经过一年多的教学实践，表明：该课程既能使学生牢固地掌握基础理论，又能使其具有较强的自学能力和创造力。从而使学生能应用所学到的理论知识进行分析、解决实际问题，从而实现“厚基础，重实践”的人才培养目标。为本专业的后续课程及以后的专业课程奠定了良好的基础。

参考文献：

[1] 殷悦,杨斌,王临茹,等.面向机器人工程专业的机器视觉课程建设[J].科技视界,2021,(22):76-77.

[2]陈丽娜,李琪,冯嵩.机器人视觉技术课程的教学实践[J].电子技术,2023,52(10):78-80.

[3]刘相权,秦宇飞.基于ROS的服务机器人实训课程虚拟仿真教学研究[J].高教学刊,2024,10(05):73-77.

[4]郭崇光,邓三鹏,郑建华.基于任务驱动法的移动机器人视觉实训教学研究[J].装备制造技术,2019,(02):218-219+223.

[5]李宪华,徐玉杰,胡坤,等.基于视觉人体姿态识别的人机交互机器人课程教学研究[J].湖北第二师范学院学报,2024,41(02):77-83.