报告总结

作者与研究背景

本文档出自《Journal of Artificial Intelligence Practice (2024)》，其主要作者为Zhe Liu、Jie Jiang 与 Yahong Ma，作者所属机构为中国西安的西京大学电子信息学院。该文探讨了如何以“产教融合、学教融合、科教融合和思政融合”为理念，建设面向“智能制造”领域的国家一流课程《机器视觉》（Machine Vision），旨在为智能制造行业培养高水平技术及创新人才。

背景中提到，中国政府在“制造强国战略”的推进下，于2015年发布了“中国制造2025”发展战略，将智能制造视为战略性支柱产业之一。智能制造涉及诸多新兴科技领域，包括人工智能（Artificial Intelligence）、网络技术等，这些科技已经在世界范围内推动了新一轮工业革命。因此，培养适应智能制造发展的创新型技术人才是当前中国高等教育的一项重要任务。

研究背景与目标

文章指出，机器视觉技术是智能制造领域的核心支撑技术，被称为“智能制造的眼睛”。它通过为机器赋予“看”和“理解”外界的能力，在质量控制、工业自动化等领域发挥关键作用。机器视觉技术的高效性、智能性以及其在复杂工业场景中代替人眼完成检测、定位、测量和识别等功能，使其在提升生产效率与智能化水平方面具有不可替代的重要意义。

西京大学作为中国民办本科教育领先者，依托多次国家、省级科研项目和与企业的合作研究，积极响应国家战略需求，在机械设计制造及其自动化国家一流本科专业基础上，构建了一流的机器视觉课程。建设目标是通过创新课程开发和融合教学实践，培养服务于国家智能制造领域的高水平复合型人才。

课程建设路径及具体措施

1. 基于“学教融合”的课程内容体系设计

机器视觉课程框架包含导学课程（Pilot Courses）、核心课程（Core Courses）、扩展课程（Extension Courses）及学科前沿（Disciplinary Frontiers），通过多层次设计培养复合型人才。

• 导学课程：包括6门必修课程，为机器视觉核心学习奠定基础。
• 核心课程：覆盖机器视觉的基本概念、发展历程、理论基础及多类应用场景。
• 扩展课程与学科前沿：推动机器视觉与其他学科的交叉与融合，如与人工智能、数据挖掘、机械设计等学科的结合。这种模块化设计提供了灵活多样的教育方向，让学生根据兴趣实现个性化学习。
• 知识体系的串联：课程内容围绕行业实际需求从基础到高级依次递进，强调“需求—算法—应用”的教学链条，为学生搭建全景式学习框架。

1. 基于“产教融合”的实践课程体系

实践教学设计涵盖光学成像技术、图像处理、机器人控制等多个跨学科实验模块，团队结合85个基于企业真实项目的案例（如卫星电连接器缺陷检测、飞机发动机叶片缺陷检测）开发了多个综合性实验项目。例如：

• 综合实验：基于视觉的定位、尺寸测量、机器人抓取检测等场景。
• 智能工厂实验平台：构建工业4.0智能工厂实验环境，包括六轴机器人、智能视觉检测子系统、PLC控制等设备，支持在虚拟仿真实验中完成全部实践环节。

实践平台结合前沿技术与领先设备，为学生提供了一种“认知—实践—创新”一体化的培养体系。

1. 基于“科教融合”的课程项目

课程项目源于团队承担的高精度领域研究课题和企业协作项目，这些项目经过提升后成为教学内容的实践基石。主要涵盖以下领域：

• 高精度大视场测量
• 基于语义分割的小样本工件表面缺陷检测
• 高精度3D重建及非规则表面重建等

这些研究与国家重点需求直接相关，广泛应用于航空航天、轨道交通、半导体等行业。通过这些项目，不仅提高学生的研究能力与创新意识，也增强了他们解决现实问题的信心和能力。

1. 基于“思政融合”的课程育人设计

课程开发中，团队将思政元素有机嵌入教学内容与实践中。例如：

• 知识内容层面：通过讲解华为、海康威视等企业在机器视觉核心设备领域取得的突破，让学生体会“中国制造”的创新精神。
• 实践层面：与航空航天企业合作，使学生领悟航天精神，将科学理想与国家需求相结合，激发爱国热情和为国服务的责任感。
• 课程案例层面：通过分析国内外关键技术差距，让学生认识到核心技术的艰难性和自主研发的必要性，从而培养拼搏进取精神。

研究成果与意义

1. 提升创新创业能力

在过去五年中，该课程培养了200余名学生，学生参与各类学科竞赛和创新项目的总数达500多人次，累计获得10项国家奖与32项省级奖项。其中，2022年，中国“互联网+”大学生创新创业大赛取得了全国银奖及多项陕西金奖的突破。

1. 提高毕业生素质

在过去五年中，团队培养的毕业生中，实现了100%就业率，超过半数毕业生获得高质量职位，其薪资水平普遍高于行业平均水平。企业用人满意度达到95%，尤其在学生的实践能力和解决问题能力方面表现突出。

1. 未来发展方向

基于国家《新一代人工智能发展规划》的指导，文章指出未来课程建设需加强与人工智能技术的融合，推动教学手段与评价体系变革，进一步提升教学个性化与精准性。以“工业教育”向“智能教育”转变为目标，满足每一位学生发展需求。

研究意义与价值

本文以智能制造领域的人才培养为切入点，通过整合国家战略需求与高等教育改革目标，提出了一套系统性的课程开发与实践教学方案。论文的意义在于创新性地构建多维度融合的机器视觉课程体系，为中国智能制造行业提供理论指导与实践参考，同时也为传统工程课程的升级转型提供了模板。机器视觉课程中汇聚的行业需求、研究前沿以及学生个性化发展路径，展现了教学改革的深刻新意。

综合来看，该研究不仅强化了中国智能制造专业课程的一体化实践教学模式，也为培养适应未来智能工厂需求的高端技术人才作出了突出贡献。