机器视觉在自动控制教学中的应用方法研究

摘 要 现代计算机技术、数字图像处理技术不断发展，传统自动控制教学在教学方法上也不断创新，将机器视觉技术与自动控制系统结合的教学方法应运而生。本文从机器视觉技术在自动控制教学中的应用背景着手，给出了教学目的与教学实施方案。该教学方法在湖北商贸学院机电与信息工程学院的项目式教学改革中取得了初步的教学效果。

关键词 机器视觉 模式识别 自动控制 教学方法

中图分类号：G424 文献标识码：A DOI：10.16400/ki.kjdkx.2016.06.031

Abstract With modern computer technology， digital image processing technology development，traditional automatic control teaching methods need continuous innovation. The machine vision technology combined with automatic control system teaching method arises at the historic moment. In this paper， we start with the background of the application of machine vision technology in automatic control teaching， give the teaching purpose and teaching implementation scheme. This teaching method in project teaching reform has obtained the preliminary effect of teaching in Hubei Business College of Mechanical and Electrical and Information Engineering College.

Key words machine vision； pattern recognition； automatic control； teaching method

视觉识别技术是通过计算机强大的运算能力对图像进行适当处理，提取所需信息的一门技术，一个完整的视觉识别系统中能够自动的采集图片或者视频信息并进行预处理，包括复原、去噪、加强等手段，然后对经过预处理的信息进行选择或变换，提取最能反映分类本质的特征，最后对特征进行分类并根据判别规则对信息进行处理。

在当前的教育背景和时代背景要求下，高等院校的教学更加强调实践和创新能力，智能控制技术已经深入到了自动控制教学的方方面面，在以往的教学过程中，传统的智能机器人项目比如基于单片机智能循迹避障小车、机器人足球、四轴飞行器等，都能激发学生浓厚的学习兴趣，动手实践参与度增高，能将控制理论与实践结合，加深理论知识理解。

1 机器视觉技术在自动控制教学中的应用背景研究

视觉是人类的主要感官，是人脑理解环境的重要信息来源，机器视觉技术作为一门利用计算机辅助来替代视觉工作的技术就是让机器“长出眼睛”，能够对周围事物产生视觉，感知环境的变化。随着现代科技的发展，人工智能在近年来引起了大家的广泛兴趣，自动化控制系统与视觉识别技术的融合能够很好地改善系统的自动化水平，让机器更智能，更好地为人类服务。

但是目前在单片机实践课程中学生在进行智能机器人的学习和制作时，并未应用到图像处理技术，而是通过传感器来获取外界信息。例如最常见的循迹避障小车，它的“视觉”是通过小车车身携带的红外传感器来检测地面上的黑色轨迹，通过红外接收装置来判断小车是否循迹或是偏离车道，从而对小车的行驶轨迹进行控制，利用红外传感器来实现小车的循迹避障功能原理简单易懂，方便实现且成本低廉，但是红外传感器对于外界环境要求极高，任何光线的变化都可能导致传感器无法正常工作，后期的调试工作任务繁重，系统鲁棒性差，无法满足复杂多变的环境要求。

机器视觉与模式识别是信息工程类专业的一门重要课程，该课程涉及多门基础学科，是一门多领域的综合性学科，高校通常在计算机信息类专业开设该课程，在自动化控制类专业中开设该门课程的高校较少。在长期的自动控制类教学过程中，偶尔的提及该技术，学生都表现出了强烈的学习欲望，因此，笔者认为在自动化控制教学中有必要结合模式识别理论来加深学生的直观感受，提高学生的实践水平。

2 机器视觉技术的教学目标

基于以上的背景，对于高校的自动控制类课程，有必要将机器视觉加入到实践教学中，让学生接触前沿科学技术，了解和学习相关领域的知识，通过该技术更好地进行智能机器人的设计，提高学生的创新能力。

将机器视觉技术运用到自动控制类课程的教学过程，实质就是将机器视觉应用到控制类的嵌入式开发项目中，通过选取合适的教学案例，编写图像或视频处理算法来实现机器的视觉功能，根据图像理解结果来实现控制，是一种软硬件相结合的教学模式。因为机器视觉属于交叉性学科，内容涉及广，在编写图像处理算法时有一定的复杂性，因此，在实际教学过程中采用以机器视觉与模式识别理论为导向，实际应用为主的教学理念。尽量避免算法中繁琐复杂的数学公式，让学生在掌握视觉概念的基础上能培养出学习兴趣，发散思维，主动结合所学的控制理论知识来进行更深入的智能机器人设计。

3 机器视觉在自动控制教学中的实施方案介绍

在实际自动控制教学中，采用以实际应用为导向的教学方法，通过基础的图像处理案例分析让学生掌握基本的机器视觉技术中的算法，并且能够举一反三，选择合适的研究方向进行深入学习研究。