产教融合背景下机器视觉课程教学改革与实践研究

关键词：产教融合；机器视觉；教学改革

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）36-0152-02"开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

1 研究背景与现状

1.1 研究背景

近年来，国家高度重视产教融合，出台了一系列政策措施，鼓励高校与企业合作，共同培养符合市场需求的高素质技术技能人才[1]。随着人工智能、智能制造等新兴产业的快速发展，对机器视觉技术的需求日益增长。国家政策也明确提出要加快人工智能等新兴技术的发展，培养相关领域的专业人才。机器视觉技术在工业检测、智能安防、医疗诊断、自动驾驶等领域得到广泛应用，技术更新迅速，对从业人员的知识和技能要求不断提高。企业对具备实际操作能力和解决实际问题能力的高素质技术技能人才需求迫切。传统的教学模式难以满足企业对人才的高要求，需要通过产教融合的方式，提高学生的实践能力和创新能力。机器视觉作为人工智能技术应用专业核心课程，需要深化产教融合，提升人才培养质量。

1.2 研究现状

广东开放大学机器人学院基于“岗课赛证”融通的机器视觉课程改革，构建出“一岗双师三面”的教学模式[2]；湖北工程学院物理与电子信息工程学院，基于产教研融合的机器视觉类课程进行探索与实践，提出一种将产业需求、教育教学以及教师科研三者相结合的教学方法[3]；西安工业大学，实施新工科背景下机器视觉课程的问题式教学法改革，提出了基于岗课赛证的机器视觉课程融合教学模式实践路径，为机器视觉课程的教学模式创新提供有益启示，通过岗课赛证的融合应用提升学生的综合素质，为其未来职业发展打下坚实基础[4]。

由于人工智能技术应用专业在高职院校开设起步较晚，2022年在高职院校得到普及。机器视觉课程产教融合改革与实施经验不足。鉴于以上问题，深化教育教学改革，加强产教深度融合建设机器视觉课程，对提升学生的岗位技术能力有重要意义。研究成功后，对省内相关课程的产教融合建设与实施具备显著的指导和示范意义。

2 机器视觉课程特点

课程具有跨学科性，涉及计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域，要求学生具备多学科知识；理论与实践结合，涵盖图像处理、模式识别等理论知识，并通过实训和项目训练提升学生的动手能力；实际应用广泛，涵盖工业检测、智能安防、医疗诊断等多个领域，培养学生的综合能力和解决实际问题的能力；技术前沿性，更新速度快，机器视觉技术发展迅速，紧跟最新的图像处理算法和深度学习框架，课程内容需要不断更新，引入最新的研究成果和技术进展。鼓励学生持续关注和学习最新的技术和工具，保持知识的更新。

3 当前机器视觉课程教学存在的问题

1） 理论与实践脱节。理论教学过多，实践资源有限；一些院校过度强调理论教学，缺乏与企业实际需求紧密结合的实训环节，导致学生理论知识丰富但动手能力不足[5]；部分院校的实训设备和实训室资源有限，无法满足所有学生的实践教学需求，学生毕业后难以迅速胜任相关工作。此外，课程内容更新滞后于行业发展，难以跟上机器视觉技术的日新月异。

2） 教学内容更新滞后。内容陈旧，案例缺乏；机器视觉技术发展迅速，但一些院校的课程内容更新滞后，未能及时引入最新的研究成果和技术进展。课程中使用的案例和项目往往缺乏实际应用场景，难以激发学生的学习兴趣。

3） 教师队伍参差不齐。师资不足，企业合作不足；部分院校缺乏具有机器视觉背景的专职教师，依赖于其他学科的教师进行教学，影响教学质量。部分院校与企业的合作不够紧密，教师缺乏实际项目经验，难以将最新的行业动态融入教学。

4） 学生基础参差不齐。数学基础薄弱，编程能力不足；机器视觉课程涉及较多的数学知识，部分学生的数学基础较为薄弱，影响学习效果。部分学生缺乏编程经验，难以快速掌握机器视觉相关的编程技术。

5） 教学方法单一。传统教学模式，个性化教学不足；一些教师仍采用传统的填鸭式教学方法，缺乏互动和实践环节，难以激发学生的学习兴趣。缺乏针对不同学生需求的个性化教学方法，难以满足所有学生的学习需求。

4 产教融合指导下的机器视觉课程改革设计

在产教融合的指导思想下，机器视觉课程的改革设计应当紧密围绕行业需求，整合企业资源，更新教学内容，创新教学方法，以培养学生的实践能力和创新精神。通过引入企业资源和最新技术，提升课程的实用性和前沿性提升教学质量；增加实践教学环节，提高学生的动手能力和解决实际问题的能力，增强实践能力；培养学生的创新意识和团队合作精神，提高综合素质，促进创新思维；确保课程内容与行业需求接轨，培养符合市场需求的高素质技术技能人才，满足市场需求。结合学院实际，产教融合背景下的机器视觉课程改革通过以下两方面实现。

4.1 建立三方协同、产教融合机制

学校与企业合作，调研行业需求，确保课程内容与实际应用紧密结合，开发，深度学习、工业应用等新的课程模块，确保课程内容的前沿性和实用性；招聘具有企业背景的教师，同时邀请企业专家担任兼职教师，分享行业经验和最新技术；定期组织教师到企业进行培训，提升教师的实践能力和教学水平；与企业合作共建实验室，提供先进的设备和软件，增强学生的实践操作能力。建立校内外实训基地，提供真实的项目环境和设备。建立企业项目库，提供多种类型的项目供学生选择。教师和企业专家共同指导学生完成项目，确保项目的顺利实施和质量。从项目成果、团队合作、个人贡献等多个维度进行评估。

企业实施技术反哺与资源共享，开放自身的技术资源，参与课程设计，提供实际案例和数据集供教学使用，赞助建设实训基地，让学生在真实的生产线上进行学习。通过技术讲座、工坊等形式，将一线经验带入校园，拉近理论与实践的距离。实现人才孵化与双向交流，企业设立奖学金、竞赛奖项，鼓励学生创新，选拔优秀人才加入企业实习计划，毕业后直通就业。同时，建立校企人才双向流动机制，让企业员工进入学校授课，学校教师赴企业深造，增进双方的相互理解和合作深度。

强化学生技能与自驱力培养，鼓励学生主动探索和学习，不仅要掌握基础理论知识，更要积极寻求实践机会，在企业项目中应用所学，通过实习、比赛等方式提升综合技能。同时，关注行业动态，自我拓宽视野，增强对未来趋势的敏感度。

通过以上具体做法，可以有效实现学生、学校、企业三方协同、产教融合，提升机器视觉课程的教学质量和学生的实践能力，培养更多符合市场需求的高素质技术技能人才。

4.2 深化“实战赋能，知行合一”的课程设计理念，构建课程体系

校企合作贯穿教学全程，联合多家人工智能技术相关企业共同制订人工智能技术应用专业人才培养方案，结合企业需求开发机器视觉课程教学标准，结合企业项目共建产教融合课程资源、共组“双师型”教师队伍、共拓AI基础应用教学基地，共建AI创新工作室。深化“实战赋能，知行合一”的课程设计理念，“实战赋能”主要体现在通过具体的企业项目，给学生带来实际操作的机会，让他们的能力在真刀真枪的环境下得以锻炼和提升；“知行合一” 则强调了理论知识与实践行动紧密结合的思想，主张在做中学，在学中做，使学生既能掌握扎实的理论基础，又能将其熟练运用于解决实际问题，达到学以致用的效果。

通过项目化教学构建实践环节，形成“基础认知—理论拓展—实践应用—综合提升”的层次化实践教学体系。“基础认知”阶段围绕机器视觉在自动驾驶、工业视觉、人机交互等领域的应用，培养学生信息归纳及概化能力，提升学习兴趣与内驱力。“理论拓展阶段”，将理论知识分解为若干子项，通过项目训练的形式将理论深化，明确机器视觉系统设计原则，硬件选型的依据与方法，掌握机器视觉识别中应用的颜色转换、图像二值化、特例匹配等算法的应用场景和参数设置方法，强化学生自主学习、特征观察能力。

“实践应用”阶段将企业实际工程项目“药瓶印刷缺陷检测系统设计”作为教学项目，通过项目化教学方式，逐步训练学生运用机器视觉理论解决实际的工程问题的能力，以企业研发流程实施教学流程，推进学生完成视觉硬件系统设计与缺陷检测算法，并结合项目结果进行方案改进，培养学生工程思维、团队协作能力。“综合提升”通过项目总结，培养学生知识迁移能力，养成项目协作开发思维，熟悉企业研发工作流程。

积极推进岗、课、赛融合，将课程项目延伸到竞赛环节，课程团队还通过高阶性的视觉检测项目实践筛选出部分能力突出的学生参与项目班和竞赛精英班和实战训练。近年来先后培养学生团队参与智能视觉检测课题，例如“USB孔定位检测系统”“金属缺陷检测”“字符缺陷检测”等项目；在四川省职业院校技能大赛“人工智能技术与应用”赛项中多次取得一等奖，金砖国家职业技能大赛奖项多项。

5 课程改革成效

1） 课程内容与行业需求高度契合，通过联合调研和课程设计，课程内容紧密贴合行业需求，涵盖了最新的图像处理算法、深度学习框架和实际应用案例。学生不仅掌握了扎实的理论基础，还了解了行业前沿技术和发展趋势。2） 实践能力显著提升，学校与企业共建实验室，提供了先进的实验设备和软件，学生能够在真实环境中进行实验和项目开发。通过企业提供的真实项目，学生在实践中应用所学知识，解决了实际问题，动手能力和解决复杂问题的能力显著提升。3） 师资队伍结构优化，引进具有企业背景的教师，邀请企业专家担任兼职教师，形成了“双师型”教师队伍。4） 教师的实践经验和教学水平显著提升，能够更好地指导学生进行项目开发和研究。5） 学生就业竞争力增强，企业提供实习岗位，安排企业导师指导学生，学生在实习期间积累了宝贵的工作经验。6） 毕业生的就业率和就业质量明显提高，受到企业的广泛认可。校企合作不仅提升了学生的综合素质和就业竞争力，也为企业输送了高素质的技术技能人才。学校通过与企业的深度合作，提高了教学质量和科研水平，实现了多方共赢的良好局面。

6 结束语

产教融合下的机器视觉课程教学改革通过建立三方协同、产教融合机制，深化“实战赋能，知行合一”的课程设计理念，构建课程体系；为其他工科专业提供了一个可借鉴的模式，展示了将理论知识转化为实践技能、提升教育效能的可行性路径。显著提升了课程的教学质量和学生的实践能力，培养了更多符合市场需求的高素质技术技能人才。