面向工程教育认证的数字图像处理课程改革——以自动化专业为例

李坤乾，周丽芹

（中国海洋大学工程学院，山东青岛 266100）

0 引言

中共十九大报告指出要“推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展，主动参与和推动经济全球化进程，发展更高层次的开放型经济，不断壮大我国经济实力和综合国力”，为我国工业发展和建设指明了方向。工程教育质量是评价和衡量工程教育能否适应国家战略需求的重要指标。在这一背景下，工程教育认证作为构建工程教育质量监控体系，推进工程教育改革，提升我国工程技术人才国际竞争力的重要手段，正发挥着重要作用。自动化专业作为典型的工科专业，以工程教育专业认证为要求进行专业建设、课程规划是提升本专业工程教育质量的必由之路。

数字图像处理课程作为自动化专业的重要支撑课程，旨在教授学生掌握图像处理的基本概念、原理和方法，使学生具有在计算机上进行图像处理程序编写与调试的能力。该课程有以下显著特点：

（1）理论知识要求高。数字图像处理是一门多学科交叉课程，理论内容涵盖数学、物理、电子、信息等多个学科，预备知识既包含线性代数、概率统计、随机过程等数理基础内容，又涵盖信号与系统、数字信号处理、神经网络等专业知识，理论知识的深度与广度要求可见一斑。

（2）课程应用范围广。数字图像处理是一门应用十分广泛的课程，且具有明显的专业、行业需求差异性。以中国海洋大学自动化及测控系开设的数字图像处理课程为例，该课程为自动化专业选修课，共32 学时，课上时长相当有限。若采用广泛涉猎形式的课程内容设置，一方面无法适应有限的课时要求，另一方面也不利于学生针对性地学习专业、行业相关技能。

（3）前沿技术更新快。2012 年以来，随着以深度学习为代表的人工智能技术的快速发展，数字图像处理相关技术也迎来了跨越式发展阶段。数字图像处理课程内容除预备与基础内容外，其他内容已较难满足用人方对毕业生的技能需求水平。

（4）动手实践要求高。对于数字图像处理课程，纯理论讲授式的教学设计形式难以满足用人单位对于本专业毕业生应用实践能力的要求。缺乏基于实践训练的理论强化，容易使本课程最终变为纸上谈兵。因此，结合用人单位实际需求，设计面向真实应用场景的课程实践案例，充分调动学生课外学时进行工程实践应用，是讲好理论课程的重要补充，也是以满足行业、社会需求为目的人才培养必由之路。

《中国工程教育质量报告（2013 年度）》将工程教育的社会需求适应度作为一条重要的分析指标用于衡量工程教育质量，为课程体系建设提出了明确导向。然而，通过上述分析可见，现行通用的数字图像处理课程体系因缺乏具有专业针对性的教学内容设计与较为滞后的内容更新，很难适应当今自动化行业的实际应用需求。因此，面向自动化专业的工程教育认证要求，对数字图像处理课程进行教学改革具有重要意义。

1 相关研究

针对数字图像处理课程教学改革问题，国内外学者、教育者进行了一系列探索。郑静等［1］和梁志贞等［2］分别就面向专业和面向行业的数字图像处理课程设计与改革进行了研究。郑静等［1］提出，在教学中根据学生专业背景知识的差异性，采用与专业背景相融合的教学方法，摒弃单一化的教学内容和教学模式，因材施教，针对不同专业学生设计不同的理论和实验内容，更能充分激发学生学习兴趣，为未来学生的学习和工作提供帮助；梁志贞等［2］结合中国矿业大学的行业特点，论述了融入行业特色的数字图像处理课程教学改革方案。然而，上述改革实践仍集中于授课方式方法的改革，对于课程内容的改革与更新尚未深入探讨。

王旭初［3］、罗兵等［4］分别就具体应用驱动的数字图像处理课程教学模式及改革进行了论述。研究结果表明，通过增加工程应用的课程设计，增强了学生对已有开放资源的了解、使用，学生能够更好地掌握开发工具和编程语言。然而，遗憾的是相关应用课题设置仍然不是以专业需求为导向，学生掌握的相关内容往往无法直接应用于未来就业与科研工作。

在教学内容设置的创新性方面，也有学者展开了相关研究。例如，刘君［5］结合目前人工智能技术热点，更新与完善教学内容，以计算机视觉领域中经典任务为切入点，结合当前数字图像处理领域人工智能技术最新热点与应用案例，激发学生兴趣。此外，张颖［6］强调在数字图像处理课程内容设置上更加重视培养学生的创新意识与能力；张重等［7］强调前沿科技论文讲解在数字图像处理课程中应占有一定比例，从而引导学生涉猎最新研究进展；在教学模式方面，石蕴玉等［8］提出了以BOPPPS 模式推进数字图像处理课程教学，强调教学反思和加强互动；陈颖频等［9］在数字图像处理课程中探索“层次化实验教学”方法，分别从课程层进式教学改革、实验层进式教学改革、反转课堂3 个层面进行了阐述。此外，Li 等［10］、Zhang 等［11］均进一步强调了在教学中以“研究”促进“教学”这一模式的重要性。然而，上述研究仅提出“研究驱动教学”的方法，考虑到自动化专业的多方向性，“科技创新驱动”的改革任务和模式探索仍具重要研究价值。

综上，本文聚焦工程教育认证背景下的数字图像处理课程内容重构与改革，创新性地提出了一套教学目标、教学内容与毕业要求相配合的完整教学体系，并采用“创新驱动”方式，探索了前沿研究、工程案例及持续改进相结合的教学模式。

2 自动化行业数字图像处理技能需求分析

以中国海洋大学自动化及测控系为例，经过30 余年的发展，其在自动化人才培养方面实现了以专业为本体、海洋为特色的培养模式。专业课程及研究方向涵盖智能仪器仪表、监测检测技术、机器视觉、机器人、智能信息处理与智能控制等领域，逐渐成为涉海学科的重要支撑学科。随着消费级、工业级高性价比影像采集设备的普及，视觉感知作为一种直观、便捷的信息采集手段，在伺服控制、环境感知、智能监测等领域受到愈来愈多的关注，逐渐成为自动化技术的重要支撑。数字图像处理技术作为视觉感知的重要技术手段，是自动化行业的主要技术需求增长点之一。

美国工程教育学会提出工程教育必须改革以适应社会需求，重视工程实际以及工程知识的系统性。作为典型工科专业，自动化专业的课程体系及课程内容构建也应按照上述要求进行重构，以适应行业社会用人需求［12］。具体到数字图像处理课程目标，行业需要相关从业人员具备面向视觉感知任务的工程性经验，针对具体工程问题，具备借助数字图像处理技术设计系统性解决方案的能力。因此，培养学生利用图像处理技术分析系统工程问题的能力，使他们能够对系统问题进行分解与提炼，进而具备用数字图像处理技术构建系统性解决方案的能力，是该门课程在工程教育认证背景下的核心目标。

3 前沿技术创新驱动的课程教学改革与持续改进

3.1 面向人才培养目标的课程目标与教学内容设置

在工程教育认证框架下，院校应制定合理的、适应社会经济发展需要的人才培养目标，并制定与之对应的毕业要求及指标点。相应地，课程目标的设定应体现对于毕业要求的贡献，并贯彻到教学内容设置上。以中国海洋大学自动化专业为例，表1 展示了面向人才培养目标的课程目标、教学内容及其与毕业要求的对应关系，将课程目标对毕业要求的支撑、教学内容对课程目标的支撑进行了直观阐述。

3.2 自动化专业背景下的教学内容重构与工程实训

作为自动化专业选修课，在有限的课时内，采用平铺式的宽范围涉猎教学方式，很难高质量地开展数字图像处理课程教学。因此，有必要对数字图像处理课程繁茂的理论体系进行有的放矢地精简，提炼核心框架。表1 中，课程目标1 所对应的教学环节、内容，以数学理论对照具体应用的形式，对数字图像处理技术理论框架进行了核心提炼。

此外，在为学生构建基本数字图像处理技术体系的前提下，有必要根据工程实践中的相关性对具体教学内容进行高度整合，并结合案例式的教学模式，实现向“授人以渔”教学方式的转变。通过教授系统性工程实践问题的解析方法，解决方案的架构手段，使学生具备举一反三、由点及面的问题解决能力。以自动化专业学生毕业后所投身的主要行业及领域为例，主要有智能仪器仪表、监测检测技术、机器人、智能信息处理、智能控制以及与数字图像处理密切相关的模式识别等几大类。上述领域对数字图像处理技术的需求均可由典型案例进行覆盖，并能够引导学生构建完整的系统工程解决方案。例如，表1 中课程目标2所对应的教学内容，在智能仪器仪表及监测检测技术领域，可设置工业场景中的自动化仪表数值读取案例。在该案例中，设定仪表成像质量较差，需进行图像增强，以提高有效信息的辨识度，并融合形态学图像处理与分割技术，实现仪表数据读取。又如水下机器人领域，可设置复杂水下环境的视觉增强及信号传输案例，利用图像增强算法提高水下图像成像质量，结合水下信号传输困难的现状，引入图像压缩技术及用于视觉信号分辨率恢复的图像超分辨技术。又例如在机器人控制领域，可设置机器人视觉模块的目标检测与目标深度估计任务，实现初步的场景与语义感知功能。

Table 1 The relationship between course objectives，teaching con⁃tents and graduation requirements表1 课程目标、教学内容与毕业要求对应关系

针对上述以专业需求为导向的典型课程案例，以课内与课外相结合的工程实践形式引导学生进行编程实现，培养其动手实践能力并加深对代表性算法理论知识的理解。

3.3 前沿科技创新驱动的课程内容持续更新

现阶段，数字图像处理是一个发展非常活跃的研究领域，每年都有众多新理论与新方法被提出。数字图像处理课程面向应用与实践，吸纳新成果、新技术，跟上前沿科技创新的步伐既是进行课程内容建设的必然要求，也是培养行业需求人才的需要。

因此，基于前沿科技创新驱动的课程内容持续更新至关重要。在具体实施过程中，应建立动态更新机制，在每年度制定课程教学大纲时，应系统回顾近年来该领域内的重要研究成果，作为待更新的候选内容。进而通过评价该成果影响力、课程相关度、成果类型（理论创新、应用创新），衡量其对于该专业学生培养目标的支撑度，最终决定是否引入课程。在表2 中，本文整理了近年来数字图像处理领域的代表性技术革新成果，在进行课程内容持续更新过程中，可预先开展卷积神经网络、对抗生成网络等公共前沿基础知识教学，然后引入前沿技术拓展，以开阔学生视野。在部分系统实践案例中，也可结合下列一到两组最新技术进行综合开发实训。

Table 2 Representative research results in the field of digital image processing in recent years表2 近年来数字图像处理领域代表性研究成果

此外，在数字图像处理课程核心理论内容框架的基础上，可尝试以目前备受关注的研究问题为例，介绍科研发展进程，使学生了解新技术与新理论产生的原因，培养其科学思维与精神。此外，对于课程内未涉及的数字图像处理技术，可采用课外开放课题或进行领域综述的形式，引导学生掌握科技检索能力，具备通过自行调研方式掌握最新技术的能力，从而实现由“授人以鱼”向“授人以渔”教学模式的过渡与转变。

3.4 教学质量评价与持续改进

“建立教学过程质量监控机制”是工程教育认证的主要要求之一，对具体课程而言，该要求的核心是面向产出的课程质量评价。为了保证本课程的教学成效能够支撑毕业要求与培养目标，最终培养出行业需要的自动化专业人才，应建立全环节的教学质量评价体系，并根据评价结果对课程教学进行持续改进，不断提高课程教学质量。

课程评价应采用教学、行业专家评价与学生表现评价相结合的方式。教学专家评价方式旨在对授课方式和课堂教学效果进行专业化评价，从教学能力、教学技巧方面给出课程质量评价，提高教师教学水平认可度。行业专家评价旨在对课程内容设置、技能需求覆盖程度等方面进行评价，衡量课程能否满足现阶段行业人才培养需求，这一评价采用专家座谈等形式定期开展。根据数字图像处理课程内容改革规划，课程教学主要涵盖数字图像处理理论体系构建、系统工程案例介绍、案例工程实训、理论课程考核等教学环节。其中，理论课程考核与案例工程实训可较为全面地反映学生对于课程理论的掌握情况及动手实践能力，将作为学生表现评价的主要依据。

通过上述多种方式相结合的教学质量评价，可动态地了解课程讲授模式的有效程度、课程内容设置的合理程度以及学生对于讲授内容的接受程度，这也为教学质量的持续改进提供了依据。对上述3 个方面的针对性改进，也势必有效弥补课程教学短板，形成评价、改进、提高的课程优化闭环。

3.5 改革成效

通过课程教学改革，有效地激发了学生对于数字图像处理技术的学习兴趣，学习该课程的四年级本科生中，约有25%的学生选择数字图像处理及相关应用作为本科毕业设计选题方向，且选题内容在本课程的教学内容设置中均有涉及。在选择继续深造的本科毕业生中，约有20%学生的未来研究方向与计算机视觉、数字图像处理相关。此外，对于低年级选修该课程的学生，通过参与智能车竞赛、海洋航行器设计大赛等途径，将课程涉及的诸多数字图像处理技术进行了实践与应用，例如水下图像增强、图像校正、循迹、目标识别等。经与海信等本地知名企业的相关技术团队交流，其普遍反映上述改革后的课程设置内容与用人单位需求更为契合，实现了人才培养与人才就业的有序对接。

4 结语

课程建设作为专业建设的重要环节，适配新形势下的工程教育模式至关重要。数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课，但其讲授内容在行业中有着广泛的应用和技术需求。课程现状与现阶段人才培养需求的主要矛盾在于缺乏以专业需求为导向的课程理论架构以及系统性的工程实践环节。为此，充分调研自动化行业应用需求，针对性地对课程架构进行精简，同时形成典型的系统级工程实践案例以串联理论知识体系并培养学生实践能力，是进行数字图像处理课程改革的必然要求。发挥数字图像处理技术更新快的优势，形成对课程内容的持续更新，保证课程内容紧贴行业需求。在教学质量保障环节，通过教学专家评价、行业专家评价以及学生表现评价，形成对课程的全方位评价，并对薄弱环节进行持续改进，有力保障行业人才培养质量。