基于文献的总结报告

作者及发表信息

本文的作者是Jose Macedo、Kurt Colvin和Daniel Waldorf，均隶属于美国加利福尼亚州立理工大学圣路易斯奥比斯波校区（California Polytechnic State University, San Luis Obispo）的工业与制造工程系（Industrial and Manufacturing Engineering）。此文发表于2005年第三期的《Journal of Manufacturing Systems》（Vol. 24/No. 3）期刊上。

学术背景与研究目的

本文聚焦于一个为制造工程专业本科生开发的机器视觉与先进自动化课程，并阐述了课程具体设计内容及教学目标。随着计算机视觉（Computer Vision）领域在过去几十年的迅猛发展，其在工业领域的实际应用激增，特别是在提升生产效率和产品质量方面，机器视觉（Machine Vision）已成为现代制造业的重要工具。根据自动成像协会（Automated Imaging Association, AIA）的统计，仅2004年北美售出的机器视觉系统已超过53,000套，总价值达19亿美元，并预计至2008年增长至72,000套，年均增速超过10%。这种增长源于制造企业对机器视觉技术在自动化生产中的成功成本效益的认识提升。

为了满足未来制造业对微型和纳米部件制造中光学方法的需求，以及非制造领域（如字符识别、生物识别、安全监控等）对机器视觉日益增长的需求，作者开发了此课程，旨在为高年级本科制造工程学生提供理论和实践教学，使他们掌握数据采集与仪器技术、机器视觉、运动控制等领域的核心知识。

课程设计及实施

教学结构与教学目标：

1. 教学设计：这门为期10周的课程由社会制造工程师学会（Society of Manufacturing Engineers, SME）资助合计7,200美元，并结合行业代表的建议进行开发。课程包括每周两小时讲授加上三小时实验，共6个实验工位，学生以两人一组的小组模式进行。
2. 课程目标：学生在课程结束时应能够描述机器视觉系统的组成部分及其功能，熟悉工业中常用的图像处理算法，识别可利用机器视觉改进的系统并设计集成方案。

课程内容：

1. 理论部分：涵盖机器视觉系统综述、相机技术与选择、光学镜头与成像设置、图像捕获与处理、信号I/O整合以及案例应用。
2. 实验部分：实验主题依次为LabView软件编程、数据采集基础、视觉系统硬件设置（相机、镜头、照明）、图像处理技术（包括坐标系、边缘检测、颜色处理等）、视觉校准、运动控制及其与视觉系统的集成。本课程基于“做中学”理念，开发了一系列有层次递进的实验任务，例如利用相机识别M&M糖的颜色和数量并实时呈现结果，任务完成后学生可“奖励”自己糖果。

实验设备：

实验室使用基于National Instruments (NI)技术的系统，包括IEEE 1394接口CCD相机、LabView软件以及其他专用模块。实验室配置成本约1,200美元每站（不含计算机及软件）。装置包括带可调光控制的灯具、C-Mount镜头、镜头延长环及相机支架。

学生项目实践

学生被要求通过团队合作，自主选择基于机器视觉和相关系统的课题并在课程末提交演示和展示。一些项目示例如下： 1. 消防定位系统：学生使用直升机红外相机捕捉的图像，通过图像处理程序对火灾进行自动识别，甚至成功将该原型呈现给实际的森林防火公司，促成其采纳NI系统。 2. 三维扫描与测量：学生制作了基于激光结构光的高度测量装置，利用激光投影和摄像机校准，实现毫米级精度。 3. 硬件包完整性验证：开发了一个系统，通过对装配零件的图像与数据库中的物料清单进行对比，验证硬件组件包的完整性。 4. 手语识别：学生开发了基于American Sign Language (ASL)的指尖识别系统，能够识别用户的手势并逐字显示在屏幕上。

学生与课程反馈

匿名调查显示，几乎所有学生对课程给予高度评价。学生在学习“识别与选择机器视觉组件”和“将机器视觉设计融入制造系统”的目标上尤其表现出最佳自信。在具体技能部分，结合LabView编程和掌握图像处理算法的评价得分最高。此外，学生普遍认为自由选题的方式激发了强烈的自主学习兴趣，但也暴露了一些因选题延迟导致的课题开发时间不足的挑战。

课程未来改进方向

1. 增添NI运动助手软件，加深运动与视觉的集成。
2. 增加课程广告，扩大非制造工程专业学生的参与，提升课程跨学科吸引力。
3. 开发实验手册及教材，以便对校外学术团体开放资源共享。

结论与意义

该课程通过结合理论讲授和动手实践的教学方法，有效提升了学生对先进自动化技术，特别是机器视觉这一关键领域的理解与应用技能。课程成果显示，学生能够成功将理论知识应用到自选课题中。本课程的成功实施证明了其教学设计的有效性，以及在培养制造领域复合型专业人才方面的潜力。

亮点与创新性

1. 实践教学理念：“Learning by Doing”模式突出了动手能力的重要性。
2. 设备选择合理化：IEEE 1394接口相机无需昂贵帧采集卡，适配性强。
3. 创新学生项目：每一项目均结合实际应用场景，展示了学生在集成视觉系统方面的创造力。

这种课程模式不仅为本科教育奠定了一个典范，且为其他高校开发应用型课程提供了宝贵经验。