机器视觉基础知识篇1
关键词模式分析计算机视觉教学改革
中图分类号：G643.2文献标识码：aDoi：10.16400/ki.kjdkz.2016.03.015
ResearchandpracticeonCourseGroupofpatternanalysisand
VisualprocessingforGraduatedStudents
SUnHan，CHenSongcan，LiUningzhong，HUanGYuanyuan，ZHUQi
（CollegeofComputerScienceandtechnology，nanjingUniversityof
aeronauticsandastronautics，nanjing，Jiangsu210016）
abstractByanalyzingtheteachingstatusofpatternanalysisandvisualprocessingcoursegroup，thispaperputsforwardthenewteachinggoal，whichincludesimprovingstudents'internationalvision，theabilityoflinkingtheorywithpractice，andpromotingtheengineeringpracticeabilityandinnovativeconsciousness.thenthispaperdiscussesthewholeprocessofcoursegroupreform.Firstlythestructureofteachers'groupisoptimized.andthentheknowledgesystemofcoursegroupissortedandtheteachingmodeisimproved.Finallythepracticesystemofcoursegroupisoptimizedandtheassessmentsystemisreformed.
Keywordspatternanalysis；computervision；teachingreform
1背景
我校模式分析与智能计算研究所师资团队是江苏省“青蓝工程”创新团队，主要研究领域包括智能数据分析、图像处理和机器视觉等方向，承担研究生和本科生的模式识别、机器学习、数据挖掘、智能信息检索、数字图像处理、计算机视觉等课程的教学任务。以往的教学过程中虽然积累了丰富的教学经验，但当前新知识不断涌现、新技术发展迅猛，对模式分析与视觉处理课程群的知识体系、实践体系改进提出了新的挑战。
近年来，国内外高校在该类课程教学上，已涌现出众多新理念、新方法。Coursera联合创始人andrewng推出的机器学习课程，开启了教育领域的mooC时代，引领了教育教学方法的新革命。①深圳大学、②江苏科技大学③分别进行了基于CDio工程教育理念的计算机视觉课程教学改革实践，实现多层次项目设计的教学模式改革，讲座式、讨论式、实践式教学方法的探索。国防科技大学④在计算机视觉课程中引入研讨式教学模式，通过案例教学、小组研讨的方式来替代传统的教学方式。华中科技大学⑤从教学内容国际化、教学方式国际化、教学成果国际化三个方面开展了计算机视觉课程的国际化建设。另外，也有高校进行了图像工程课程群建设，⑥基于图像分析与计算机视觉应用课程结合的项目协同创新能力培养实践。⑦
在分析上述国内外高校该类课程改革的基础上，我们重点以模式分析与视觉处理课程群的实践教学体系改革为切入点，优化师资队伍结构，梳理课程群知识体系，优化课程授课模式，完善课程群实践体系，改革实践考核模式，实现学生国际化视野、理论联系实际、工程实践和创新能力全面提升的目标。
2模式分析与视觉处理课程群特点
模式分析与视觉处理课程群涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、数字图像处理、计算机视觉等多门课程。该类课程存在以下特点。
（1）该类课程属于多学科交叉，涉及的知识面既广又深。由于该方向涉及计算机科学与技术、应用数学、自动化、电子科学与技术、信息工程等多学科内容，而学生在大学本科阶段很难学习和了解如此多的知识模块，这对研究生阶段学习来说，具有相当大的挑战。同时，对于每个知识模块，所要求的数学基础较高，理论具有相当的深度，理解和掌握不容易。
（2）该类课程既重视扎实的基础理论，也强调良好的工程实践能力。该类课程的基础理论教学一直受到各高校的重视。随着近年来产业界的迅猛发展，计算机视觉应用层出不穷，对学生的工程实践也提出了更高要求，需要能够在系统层次上有整体认知，同时要能对各功能模块进行优化，提升系统的整体性能。
（3）该类课程所面向的选修学生面广。该类课程既是多学科交叉，也面向计算机应用、电子科学与技术、自动化、应用数学等不同研究方向、不同水平层次的研究生开设。这对课堂教学和实验实践也带来更大挑战。
3模式分析与视觉处理课程群改革举措
针对上述分析的课程群特点，我们重点以实践体系改革为突破口，通过优化师资队伍结构，梳理课程群知识体系，优化课程授课模式，完善课程群实践体系，改革实践考核模式等举措，实现学生国际化视野、理论联系实际、工程实践和创新能力全面提升的目标。
3.1师资队伍结构优化
为了学生能够适应模式分析与视觉处理产业的快速发展，在课程群建设过程中更强调学生的工程实践和创新能力培养。这首先对师资队伍结构提出了新的要求。
近年来，课程教学团队引进海内外具有深厚理论功底和较强工程能力的高水平师资4名，大大充实了机器学习、数据挖掘、图像处理等课程的教学力量。对于现有教师队伍，鼓励教师跟产业一线企业广泛合作，目前已与华为、中兴等企业在视频检索、智能交通视觉处理等方面开展了实质合作。这些来源于产业界的高质量课题对科研和教学起到了良好的促进作用。
与此同时，通过研究生工作站、企业短期实习等渠道，鼓励企业高级研发人员参与到学生实践能力培养环节中，将实际项目进行适当切分或提炼，实现该类课程实践环节的模块化、专题化训练。
综上，通过引培并举，优化校内师资队伍结构；通过校企合作，积极吸引企业师资参与。良好的师资队伍为该类课程的实践体系改革提供了有力支撑。
3.2课程群知识体系梳理与授课模式改革
模式识别、机器学习、数据挖掘、智能信息检索、数字图像处理、计算机视觉等课程既有一定的逻辑关系，也存在相互交叉的混杂关系。一般认为，模式识别、机器学习是模式分析与视觉处理领域的基础理论课程，数据挖掘是建立在模式识别、机器学习和数据库基础上的应用类课程，智能信息检索则是数据挖掘基础上更为具体的应用实现。数字图像处理为计算机视觉课程提供了基础支撑，计算机视觉则是在综合利用模式识别、机器学习、数字图像处理、数据挖掘等知识模块基础上面向应用的系统实现。但是，这些课程也存在着知识点的交叉或重复。例如，模式识别和机器学习中都有贝叶斯参数估计、支持向量机模型等知识点，但视角和侧重点有所不同；图像处理、计算机视觉中都有颜色模型、成像模型等知识点，也同时存在与模式识别、机器学习交叉的知识点。
我们针对来自不同研究领域的学生群体，对该课程群的知识点进行系统梳理，既避免知识点的重复讲授，也防止重要知识点的缺漏。课程教师集体讨论，形成每门课程的核心知识集，和针对不同研究领域的选讲知识集。学生在学习课程时，在掌握核心知识集的基础上，结合自己的研究方向选择相关的选讲知识集学习。
在课程教材和参考书的选择上，注重挑选国际上有影响力的教材。例如，模式识别的参考书为Richardo.Duda等人编著的patternClassification；机器学习的参考书为tomm.mitchell编著的machineLearning和Christopherm.Bishop编著的patternRecognitionandmachineLearning；数据挖掘的参考书为JiaweiHan等人编著的Datamining：Conceptsandtechniques；数字图像处理的参考书为K.R.Castleman编著的Digitalimageprocessing；计算机视觉的参考书为D.a.Foryth编著的ComputerVision：amodernapproach和RichardSzeliski编著的ComputerVision：alogrithmsandapplications。这些教材已被国内外著名大学普遍采用。同时，每门课程都提供相关的国内外顶级会议和期刊的列表，供学生课后追踪研究领域的热点问题。
在课堂授课环节上，注意采用灵活多样的授课方式。对于核心基础知识模块，以教师讲授为主，同时提供国内外该类课程的热门mooC网址给学生参考。对于选讲知识模块，鼓励学生事先结合各自研究方向有目的自学，在学生报告的基础上进行课堂讨论方式进行。充分发挥学生学习的主体作用，也便于教师了解学生的水平和学习状况。
除此以外，不定期邀请国内外著名学者来校做学术报告，让学生充分了解该研究领域的最新前沿动态，并就热点问题进行专题讨论。
3.3课程群实践体系完善与考核方式改革
工程实践和创新能力的培养是该课程群改革的重要目标。我们在上述师资队伍结构优化、课程群知识体系梳理与授课模式改革的基础上，着力进行课程群实践体系的改革与完善。我们通过多层次菜单式的实验项目选择、项目牵引的创新能力训练、学生综合研究能力的全面考查等方面来实现。
首先，整合和优化课程群实践内容，实现多层次菜单式灵活选择。根据各研究领域的要求进行灵活搭配，根据学生个体的能力与水平选择适当规模和难度的实践内容，通过课程内的基础实验、课程间的综合实验、课程群的创新实验来选择和组合，如图1所示。
图1多层次菜单式实验内容示意图
基础型实验内容主要是各课程核心知识点的实验验证，主要包括模式识别，机器学习，数据挖掘，图像处理与分析，计算机视觉等课程的实验。要求选课学生对这些基础实验必做，打下良好的研究基础。
综合探索型实验在基础型实验基础上，既有单门课程内总的综合实验，也有课程间知识的综合应用。主要分为两大块，包括模式分析与机器学习方向的综合实验，以及图像处理与机器视觉方向的综合实验。实验目的主要是针对这两大块方向重点知识的综合分析和比较，能够熟练掌握和灵活应用。例如模式分析、机器学习、数据挖掘等方向都用到的线性判别分析、支持向量机、均值聚类等内容；图像处理与机器视觉中的图像特征抽取、视觉系统选型、目标检测、特定平台的算法优化等内容。学生可根据各自研究方向有目的的选择两块综合实验的大部分内容。
在综合型实验基础上，该课程群通过若干创新型实验来检验学生理论知识掌握程度和实践方法应用能力，为后续的研究课题开展打下良好的科研素养。主要内容包括人脸识别、二维条码识别、车辆属性识别、智能视觉监控、以及企业来源的关键技术等。这些项目实践既涉及用到图像处理与机器视觉的内容，也涉及模式分析与机器学习方向的知识。并且需要学生在综合运用相关知识的基础上有创新能力。
其次，重视各类项目牵引的创新能力训练。一方面，鼓励教师从国家自然科学基金、企业合作项目等研究中提炼出问题规模和难度适中的训练项目，作为课程群的综合能力训练项目。另一方面，鼓励学生参加挑战杯、全国研究生智慧城市技术与创意设计大赛等各类具有挑战性的竞赛项目，以赛代练，提升学生的工程实践和创新能力。同时，也鼓励学生利用百度、微软等相关研究领域的企业实习机会，参与产品一线的工程实践能力训练。
再次，注重考核环节，实现科研素养和实践能力的全面考查。只有严格、公平、公正的考核，才能保证实验实践的质量和水平，才能提升学生的科研素养和实践能力。我们主要在手段、方式方法上进行了改进。在题目选择上，根据学生个体水平和研究领域要求的差异，在选题上有适当的难易区分度，让每位学生都有锻炼和提升的机会；在考核方式上，采用结题书面报告来检验学术论文的写作能力，采用程序演示检验系统的设计与实现水平，采用上台汇报的方式检验学生的表达能力，多管齐下全面检查学生的综合科研素养；在考核成绩评定上，采用现场教师和学生共同评分的方式，公平合理；最后，通过网站展示、发表学术小论文、专利、软件著作权等方式展示和公开优秀成果，激发学生的学习热情，并由此形成积累，有利于学生实验实践氛围的传承。
4结语
本文在分析国内外高校模式分析与视觉处理类课程群改革现状的基础上，以学生国际化视野、理论联系实际、工程实践和创新能力全面提升为目标，重点开展了师资队伍结构优化、课程群知识体系梳理、课程授课模式改革、课程群实践体系完善和实践考核模式改革等工作，取得了良好的效果，并为校内其他课程群的教学改革作为示范推广。
注释
①https：///learn/machine-learning/
②郭小勤，曹广忠.计算机视觉课程的CDio教学改革实践.理工高教研究，2010.29（5）：98-100，148.
③史金龙，白素琴，庞林斌，钱强.研究生机器视觉课程的CDio教学改革实践.计算机教育，2013.9：40-43.
④陈芳林，刘亚东，沈辉.在《计算机视觉》课程中引入研讨式教学模式.当代教育理论与实践，2013.5（7）：112-114.
⑤王岳环，桑农，高常鑫.计算机视觉课程的国际化教学模式.计算机教育，2014.19：101-103.
机器视觉基础知识篇2
【关键词】课程计算机视觉图像检索
1.课程设置、建设与改革自述
1.1综合基础与应用，精选教研内容
从专业学位教育的高层次应用型人才培养目标出发，我以学生专业应用能力的培养作为教研的重点，同时，考虑到“计算机视觉”是一门数学要求较高、理论性较强的专业基础课程。课程的基础理论教研十分重要，我在规划教案时，综合安排基础理论与应用实践的教研内容。
1.2强调学生应用能力，优化教研方法
将启发式教研方法融入到整个教研过程中，将课堂讲授的重点放在问题由来、概念形成、研究思路与方法上，并通过介绍人工智能与计算机视觉学科交叉中出现的最新研究与应用。把新理念、新思路、新方法和新问题引入课堂，调动学生学习的积极性和主动性，拓宽他们视野和思路。
通过较为熟悉的分析，“计算机视觉”课程中的教研方法较为新颖，使他们从一开始就建立了所学理论与实际工程控制问题的联系。
按“计算机视觉”的基础理论和知识内容分环节来实施教研，每个环节以实际工程问题开始，以理论学习为基础，各教研环节之间既是工程问题的系统化深入，也是理论知识体系的循序推进。
按“计算机视觉”的基础理论和知识内容分环节来实施教研。每个环节，以理论学习为基础，以提出和解决实际实验案例中的识别问题为结束，各教研环节之间既是三维重建问题的系统化深入，也是理论知识体系的循序推进。
他们都十分赞同我以强调学生自主学习和应用能力为目的的启发式和交互式教研方法。尤其是以论文报告和答辩形式提交作业。强调了理论和应用的结合。每一次的作业贯穿整个教研环节，使他们对问题的发现、理解和解决成为一个逐渐明确、细化和深入的过程，因此。虽然作业要求较高、工作量较大，但做起来并不会感到压力和困难。同时，他们大多之前没有撰写科研论文和报告的经历，通过作业也可以使他们在这方面的能力得到锻炼和提高，最后考试结业。
与此同时。研究生们也畅谈了他们对课程教研中一些问题的看法.研究生们十分重视专业应用能力和实际动手能力的培养与提高。也非常看重扎实理论基础的必要性，都认为理论学习与专业应用能力培养应该没有矛盾，但在有限的2年时间内，如何实现两者的全面提高，他们大多存在疑虑。同时，他们也认为目前大多数的课程教研具有明显的理论或实践的偏向性，缺乏科学合理的平衡。
针对我在教研中所提出的案例和问题，学生们反映，尽管十分熟悉，但对问题的本质和要求仍只是停留在理性认识上。无法建立与实际对象的对应关系。另外，他们提出，案例仅从单一课程角度讲授，在有限课时内难以从多学科的角度介绍滤波，三维重建，运动恢复，图像检索案例，虽然是实际科研项目，但课堂不可能展示整体实物，学生缺乏工业现场的实际感受。使得学生对案例的整体理解难以跳出课堂的思维界域。
针对此，我计划在加强现代化教育手段方面进行一些建设与探索，努力向学生提供信息容量大、表现形式丰富的综合性辅助认识手段。考虑到“计算机视觉”通常需要运用计算机技术解决工程问题，我们将在以后教研中，增加计算机辅助教研的功能。如利用matlab工具对所学内容及实际视觉问题进行可视化仿真演示。我们也将用虚拟仪器工具搭建案例的虚拟系统，试图通过这样的虚拟系统，向学生提供有利于启发思维的灵活的认识与实践环境。增强学生的感性认识；同时，尽管采用了多媒体教研。计划在以后的教案中增加更多的现场视频材料以及图形和图像资料，使学生更容易理解和记忆，增强抽象理论的可接受性。这些工作都需要我们在教研和科研工作之余投入大量的热情和精力。
2.教研手段（课程建设中积极营造数字化、信息化环境和外语教研环境，网络教研和网上教研资源的开发与建设情况）
2.1本课程的主要特色
体现机器视觉与机器听觉融合。①机器视觉：图像处理、图像与视频压缩、模式识别和机器学习、生物特征识别、三维视觉信息处理。②机器听觉：听觉计算模型、语音信号处理、口语信息处理。此外还在同济大学开设计算机视觉，和图像处理方面课程，该课程构成本课程基础，及对大量应用实例介绍设计方法，系统性能，并对结果进行祥细分析和点评。学生通过听课可以跟随教师本人了解和掌握计算机视听觉。充分领略数字技术用于语音通信这一广阔的领域神奇魅力。脑、机接口的研究有广阔的应用前景，正成为脑科学、康复工程、神经工程及人机交互（puterinterface，HCi）领域的一个研究热点。
2.2本课程的建设总目标和成果
以后开展图像，图形，语音处理，多媒体的内容的检索，三维景物物体的重建，自然语言理解的研究方向：视觉与听觉的生理学和心理学基础，从生理与心理学的角度探索视觉与听觉的感觉和知觉机理，为视觉与听觉信息处理提供基本理论和方法，完成同济大学研究生精品课程建设。以近几年为研究生讲授“计算机视觉”课程讲义的电子教案为基础，结合开发科研项目，并参考相关文献资料和最新动态编写计算机视听觉电子教案，和教材。
机器视觉：图像处理、图像与视频压缩、模式识别和机器学习、生物特征识别、三维视觉信息处理。
机器听觉：听觉计算模型、语音信号处理、口语信息处理、自然语言处理、智能人机交互。
2.3本课程的建设分年度目标和步骤
教材内容：针孔摄像机，辐射学术语；局部影调模型，点，线和面光源，光度学体视；颜色；线性滤波器，平滑抑制噪音，边缘检测；纹理，用滤波器输出表示统计量，纹理量，纹理合成，由纹理推断形状；基本的多视角几何，立体视觉；用聚类实现分割；拟合直线与曲线，用最大似然率进行拟合，鲁棒性；隐变量与em；用卡尔曼滤波来跟踪，数据相关；摄象机标定；使用特征对应和摄像机标定的基于模型的视觉；使用分类器的模版匹配；基于关系的匹配；在数字图书馆中检索图像，基于图像的绘制。
准备离散时间语音信号处理的原理，介绍语音信号处理研究及其应用方面的最新动态，其中包括语音处理，语音时频分析以及非线性声学语音产生模型，而这些讲授内容在以往任何一本语音信号处理教科书都不曾提及，深入介绍以下内容：语音编码，语音增强，语音综合，说话人识别，语音信号恢本复，动态范围压缩语音信号处理基础，语音的时域的分析语音信号频域分析，语音信号线性预测分析，矢量量化，语音编码，语音合成，语音增强，说话人识别。
3.构建研究实践型模式，探究研究生指导
通过研究生指导模式的学习，两种指导方式之一是对传统面对面的与基于网络两种指导方式的混合。师生之间定期与不定期面对面的交流对于保证研究生指导质量提高有着重要关系。互联网突破时空限制为高校师生提供一个开放的、共享、个性化、多维交互的教与学的平台。我提供优秀研究资源，学生也可以通过网络共享研究资源。师生都可以web对于优化研究资源的共享、促进师生之间的社会互有着重要作用使得研究生指导模式充分发挥面对面指导。研究生指导主要注重科研素养培养。研究生培养根本目标发展能力。课程学习对于系统提高研究生对专业关心课程学习状况必要，要为学生提供学习方法指导与建议，要鼓励学生结合课程学习进行相关讨论。
基于自主与协作的探究性学习是研究生学习的主体地位，发挥作用。我在教研中培养研究生发现问题、分析问题、解决问题的能力正是为了支持研究目标在于获得亲身参与研究探究体验：培养“教研模式中”包括个人理解专业研究领域相关问题的内涵与特征。旨在使学生能够切实掌握专业与研究领域所涉及基本原理与能够利用这些原理与方法分析确定方案实施、“know“know是相互交织相互作用的层面，主要是为了增强指导以便根据不同层包括若干个问题常常需投人较多的精力与时间。应该安排较长时间且要充分利用网络技术平台支持。提升研究质量有效地避免传统指导误区。在指导时过于强调研究生所获取学术成果而忽视指导过程体现在两方面：一目标评价标准单一往往给研究生层面：①面向研究生个体的“个别指导”；②面向小组集中：③自主调控评价，必须与教师、同伴、专家进行交流、协作才有可能真正地提高效率，实现学习目标，培养学团队意识，其次要帮助研略，在各层面都有明确的目标相应指导内容，并要注意这三个层面整合。使之过程得到全面发展。养成科学态度和科学道德。“科研能力发展、轻综合素质培养”，研究生导师不但应该是研究生的指导者。指导教师可以按“科研项目一要问题一具体任务”的层次。以教师的、助学促学”尽可使每个研究生都能达到预期培养目标。评价要更关注总结性评价”与“过程性评价”工具以丰富研究生指导过程中教研交互的教育学中社会互。传统环境下的社会互往往是面对面的交互。网络平台可以利用构建社会网络支持社会交互。强调的研究科研成果而深层次交流方式不同指导目标、不同指导层次整合，指导教师角色转变，变革评价方式，丰富指导教师来促进“自主一协作”探究学习，对研究生“混、他评”与“自混评关注教研评价的。”教研模式下网络技术与内涵表现在：①利用技术促进教研资源的整合，优化教研资源管理，教研资源共享，促进师生与教研内容的交互；②利用web工具，有效地整合现实交互空间虚拟交互空间另外还地加速或加强人际联系，帮助师生了解探究式应用实践探索。
研究生是否发表了高水平的科研成果，研究生入学初期，以web的应用为核心的互联网络不但为高校师生的交流提供了新的沟通与互动方式。以独特高校师生的思维方式生存方式发生了系列改变。也成为高校师生教研与生活中的重要信息工具为研究生指导提供了丰富的资源与多维立体环源。网络平台也用于共享、深化面对面交流中所总结形成相关观点与资料。要求其他每位学生都至少要提一个问题所提出问题进行进一步的讨论。了解专业研究领域的基本问题、核心问题与前沿问题研究生自己在调研基础上提出研究进行独立自主的探究。所以除了关注在专业领域内研究能力的发展之外还要注意教育科研能力的培养引导学关注“专业发展”。用于规划了解学生的已有基础，以帮助后期制定更为合理个别指导计划：第二，通过召开定期的讨论会、师生个别交流，包括两种类型：①旨在提高新生适应研究生学习与生活的适应性：②面向科研任务的研究小组。面向任务方式冲击着高校师思维方式与文化理念，非常重视网络平台研究指导中的应用，建立了向团队公用资源平台教研主要采用研究式教研方法，要求研究生自学其基本原理，然后利用实际数据，由导师提供或从期刊文献中获取，完成数据预处理、计算、结果表达、解释的全过程，并以论文形式提交给教师，同时在课堂上向大家介绍自己的研究成果。这样做一方面提高了学生应用知识的能力以及研究成果的文字组织和语言表述能力。另一方面，研究生的每篇习作就是一个很好的实例，教师可以从中发现学生对知识理解的偏差，及时予以纠正，使学生对方法的掌握更加准确和牢固。将网络共享平台中上传所有研讨记录训练，将研究分个层面：①选择专业研究内的基本问题或重要问题或热点问题对之进行深入探究。掌握本专业领域基本研究方法；②以自己课体依托，在课题下设置子课根据研究与研究兴趣跨年级构建小组，每个小组负责不同的子课题与任务③鼓励研究途径。一年级开始参与课题研究，二年级学期要求开始提出自己一些问题或鼓励结合确定毕业论文选题使他们在更大程度职业能力发展；推荐专业相关资料；对（共8人）进行指导，效果较明显。在学习方面，24名本科生通过毕业答辩。研究生八人以学生身份公开发表学术科研论文。他们在这方面的能力得到锻炼和提高。
通过"混合型-探究式"研究生指导模式的学习实践三个维度的"混合"：对传统面对面的与基于网络的两种指导方式的整合，对提升研究生课程学习绩效、促进研究生科研能力发展、促进研究生职业能力发展三个指导目标的整合，对个别指导、小组集中指导、团队集中指导三个指导层面的整合；说明了该模式中三个层面的"探究"：对专业问题的探究，对专业与研究领域内基本原理的探究，对综合科研任务的探究；同时介绍了在实践层面应用"混合型-探究式"研究生指导模式的实际效果。以重点学科为依托，吸取国内外大学研究生培养经验，对创新型研究生培养模式方法进行探索，在研究生培养模式改革中，提出“四个转变”的指导思想，即变“单人指导”为“团队指导”，变“单一培养模式”为“多元培养模式”，变“以教师为中心”为“以学生为中心”，变“面向培养结果”为“面向培养过程”。形成以研究生为中心的培养模式，突出研究生探索精神、科学思维、创新意识的培养。切实行的措施引导究生遵守科学道德，保持科学冲动，增强创新意识，提高科学能力。
考虑到“计算机视觉教研探究研究生指导”通常需要运用计算机技术解决工程问题，我将在以后教研中，增加计算机辅助教研的功能。如利用matlab工具对所学内容及实际视觉问题进行可视化仿真演示。我也将用虚拟仪器工具搭建案例的虚拟系统，试图通过这样的虚拟系统，向学生提供有利于启发思维的灵活的认识与实践环境。增强学生的感性认识；同时，尽管我采用了多媒体教研。我计划在教案中增加更多的现场视频材料以及图形和图像资料，使学生更容易理解和记忆，增强抽象理论的可接受性。
参考文献：
[1]Davida.ForsythandJeanponce，ComputerVision-amodernapproach
[2]贾云得.机器视觉.电子工业出版社，1999
[3]thomasF.Quatieri离散时间语音信号-原理与应用，电子工业出版社，2004
[4]Shapiro.L.Gandstockmen，G.C，计算机视觉.北京-机槛工业部，2001
[5]Haralick，R.，1992/1993ComputerandRobotvision，volumeiandii
[6]张雄伟，陈亮等.现代语音处理技术及应用.机械工业出版社，2003
[7]thomasF.Quatieri离散时间语音信号-原理与应用，电子工业出版社，2004
[8]郑燕林等“混合型-探究式”研究生指导模式的构建与实践，学位与研究生教育，2010
机器视觉基础知识篇3
艺术学院简介
艺术学院创办艺术专业教育始于1983年，是陕西省最早开办艺术专业的教学单位之一。现有音乐表演系、音乐教育系、视觉传达设计系、美术学系、公共艺术系、数字媒体艺术系、戏剧影视文学系7个教学单位。学院招生范围涵盖陕西、山西、江苏、福建、河北、山东、湖南、广西、河南、甘肃十个省份，第一志愿录取率连续四年为100%，毕业生就业率保持在90%以上。2017年在校生共计1555人。
学院现有教职工108人，专任教师96人，其中教授8人，副教授21人，讲师48人;博士3人，硕士52人。教学仪器设备总值一千余万元。拥有11个实验室、3个专业展厅、4个排练室、1个音乐厅、1个虚拟演播厅以及12个教学实践基地和6个产学研基地。
视觉传达设计专业为“陕西省特色建设专业”“省级人才培养模式创新实验区”“校级重点建设专业”。
学院还与泰国斯巴顿大学和香港理工大学建立了办学及学术交流合作关系,并在美国蒙格马利大学举办画展。学院先后有90多人次获得国内外艺术奖项137多个(入选国际性专业展览22件次)、国际国内声乐和器乐大赛奖87余项。
招生专业介绍
设计学类
设计学类包含公共艺术、数字媒体艺术、视觉传达设计三个专业，按大类招生、大类培养。
公共艺术
培养目标:本专业培养理论与实践相结合、有创意能力，能在室内外公共空间中进行艺术创造与视觉设计以满足相应的城市环境美化与人文关怀需求的专门艺术设计人才。本专业学生主要通过艺术造型能力与视觉设计能力的训练，掌握现代城市的公共景观、公共场所等领域空间造型规律，学习与培养艺术工程、艺术化设施、陈设艺术品等设计、制作及施工能力。本专业要求学生分别对公共艺术理论知识、实践知识进行学习和研究，涵盖公共艺术本体形态、艺术形式、创作形式、创作观念、方法、技巧及审美意识等综合内容。
专业方向:陶瓷雕塑方向、现代壁画方向。
主要课程：公共艺术概论、公共景观设计、公共展示设计、公共设施设计、材料与工艺、中国民间美术史、当代艺术思潮、数码图形处理、雕塑基础、陶瓷基础、雕塑表现、陶瓷表现、壁画基础、浮雕基础、壁画表现、浮雕表现等。
实践环节：陶瓷雕塑方向主要有：陶瓷材料雕塑、传统与现代艺术性陶艺、日用陶瓷、陶瓷工艺品等;现代壁画方向主要有：壁画设计与制作、壁画材料应用、壁画综合表现等。
就业方向：毕业生可到各级市政规划局、交通部门、建筑和规划部门、各类设计院所、专业设计机构等政府部门和企事业单位从事创作、设计、研究、教学及艺术工程管理等工作。
数字媒体艺术
培养目标:本专业旨在培养掌握数字化信息与传播领域的基础理论与方法，具备数字媒体类产品设计、开发、制作、传输、处理的专业知识和技能，同时具备相应的审美能力与艺术素养，能利用所学知识与技能在审美与技术两个层面综合分析和解决实际问题，能在计算机技术、网络技术和数字通信技术领域、传统的广播、电视、电影领域、电脑动画、虚拟现实等新一代的数字传播媒体领域、专业设计机构、企业、传播机构、院校、研究单位从事数字媒体方面的设计、教学、研究和管理工作的复合型应用型人才。
专业方向:数字游戏3D设计方向、Ui与游戏原画设计方向。
主要课程：3D模型基础、专业造型基础、专业设计基础i、专业设计基础Ⅱ、动画设计、数字影像技术、3D动画设计与引擎测试、Ui设计、动态图文设计、视觉表述。
实践环节：风景写生、毕业考察、职前定岗实习、行业考察、行业实习。
就业方向：动漫或游戏原画设计师、3D游戏设计与制作岗位、app设计师、游戏Ui界面设计师、商业插画师、多媒体制作师。
视觉传达设计
培养目标:视觉传达设计专业旨在培养具有良好的职业素养、创新精神，具有较宽的视觉传达理论知识，基本理论和专业技能，掌握设计方法并具备创新能力，能够适应地方文化创意对应用型人才的需要。能以“平面设计”作为信息沟通和表达的形式，针对社会机构通过系统有效的方式传递信息、价值或表达某种体验，服务地方经济和文化发展的。培养学生的“创意+”能力，并熟练掌握现代化设计手段的应用型设计人才。
专业方向:平面设计、插图设计。
主要课程：视觉传达设计专业开设的核心课程有：视觉传达基础、视觉表述、文本设计、包装设计、广告设计、插图综合设计、影像与设计、综合媒介设计、企业形象设计、丝网印技术、插图与设计、图形创意等。
实践环节：风景写生、毕业考察、企业实训。
就业方向：媒体的版面设计、创意设计、企业的形象设计及导入、广告设计、包装设计、出版社编辑设计师，书籍装帧设计师、杂志编辑设计师、信息设计师、广告创意策划、公共区域导视设计、平面媒体的插图设计、绘本设计、公共图形、时尚设计和多媒体应用设计等。
美术学
培养目标:本专业坚持“知能并重、开放兼容”的人才培养目标，走内涵式发展道路，注重学生“知识、能力、素养”的个性发展，培养“一专多能”的应用型人才。让学生具备从事中小学美术教学、科研、美术评论和编辑、艺术文博等工作能力。
专业方向:中国画方向、自由视觉表现方向。
主要课程：教育学、教育心理学、美术教学方法论、中国美术史、西方美术史、美术概论、油画、版画、设计、摄影、美术评论、自由绘画、综合艺术实践、民间造型艺术研究、工笔技法、写意花鸟技法与写生、写意山水技法等课程。
实践环节：风景写生、民间美术考察、毕业考察、教育见习、教育实习等。
就业方向：可从事美术教育、美术创作、美术研究、艺术文博等方面的工作。
音乐表演
培养目标:本专业培养德、智、体全面发展，传承地方传统音乐、适应现代音乐发展现状需求，具备音乐表演(演唱、演奏)等方面的系统专业知识和能力，以地方区域经济建设和社会发展需求为导向，能够在各级各类艺术演出院团、教育单位、文化传播和演艺公司、基层文化馆、文化艺术培训机构、电台、电视台、媒体、文教事业单位、企事业单位工会等部门从事音乐表演、音乐教学、艺术辅导、社会培训、音乐采编、音乐活动策划等有关文艺工作的高素质应用型专业人才。
专业方向:民族乐器演奏专业方向：二胡、竹笛、古筝、扬琴、琵琶、打击乐(排鼓、中国大鼓)等;声乐表演专业方向：民族唱法、美声唱法、流行唱法;西洋乐器演奏专业方向：钢琴、小提琴、大提琴、双排键、打击乐(军鼓、爵士鼓)等专业。
主要课程：声乐、钢琴、器乐、基本乐理、视唱练耳、中外音乐史、和声学、曲式与作品分析、歌剧、声乐艺术史、合唱与指挥、形体、重奏、合奏、钢琴即兴伴奏、电脑音乐制作等课程。
实践环节：西安鼓乐排练、歌剧排练、声乐排练、民族器乐排练、专业比赛、校外演出项目组织策划、毕业音乐会管理与实施等。
就业方向：社会文艺演出院团、教育单位、文化传播和演艺公司、基层文化馆、文化艺术培训机构、电台、电视台、媒体、文教事业单位、企事业单位工会等部门从事音乐表演、音乐教学、艺术辅导、社会培训、音乐采编、音乐活动策划等有关文艺工作的高素质应用型专业人才。
音乐学
培养目标:本专业旨在培养德、智、体全面发展，掌握音乐学科基本理论、基础知识、基本技能，具有创新精神与一定研究能力，掌握现代教育思想、教育理论、教育方法以及一定的表演能力，具备声乐演唱、钢琴演奏和伴奏、合唱指挥、中外器乐演奏以及舞蹈的基本技能;能主动适应社会发展需求的中小学音乐教师、教育机构工作者、艺术工作者。
专业方向:中小学音乐教师教育。
主要课程：声乐、钢琴、中外乐器、舞蹈、乐理、视唱练耳、和声、曲式与作品分析、中西方音乐史及作品赏析、合唱、合唱指挥常识、歌曲编配与弹唱、电脑音乐创编以及教师教育类理论课程和技术应用类课程。
实践环节：教育实习、教育见习、声乐及器乐作品排练、专业比赛、校内外演出项目组织策划与实施、毕业音乐会等。
就业方向：培养具有多种能力的中小学音乐教育教师，社会培训机构教师、教育管理、文艺表演人才。
戏剧影视文学
培养目标：本专业旨在培养基础扎实、知识面广、能够适应戏剧影视快速发展需要的德、智、体、美全面发展的高级复合应用型专业人才，能在影视制作公司、文化传播领域、相关企事业单位等部门，从事影视剧项目策划、审核、创作，影视剧拍摄和制作，戏剧影视评论和理论研究等方面的实际工作。
专业方向：影视策划与编剧、影视拍摄与制作。
主要课程：中国电影史、世界电影史、艺术概论、影视概论、影视美学、视听语言、经典影片读解、影视导演基础、影视摄影、影视剪辑、影视编剧理论、新媒体推广与营销、文化产业概述等。影视策划与编剧方向课程：剧本策划与创意、剧本分析、剧本写作、新媒体创意与策划、文案基础写作。影视拍摄与制作方向课程：短片创作、后期特效、纪录片创作、录音基础、新媒体技术与运用。
实践环节：专业采风、行业考察、专业实习，影视短片创作、编剧、小剧场工作室实训项目以及影视自主创新训练项目等。
就业方向：在影视制作公司、文化传播领域、相关企事业单位等部门，从事影视剧项目策划、审核、创作，影视剧拍摄和制作，戏剧影视评论和理论研究等方面的实际工作。
报考条件与录取原则
报考条件：符合2018年生源省份高校招生考试报名条件。
录取原则
1.专业课成绩的使用：我校所设考点省份的考生文化课成绩合格且专业课通过生源所在省份专业课统考并合格后，使用我校校考成绩;我校未设考点省份的考生文化课成绩合格且专业课通过生源所在省份专业课统考并合格后，使用生源所在省份专业课统考成绩。
2.录取原则：除在陕西省编导类专业课统考过线，按文化课成绩择优录取外，其他各专业均按照文化课成绩过线，按照专业课成绩择优录取。
校考考试内容
1.美术类：科目：素描、色彩。总分：200分。考试时间各科3小时。
2.音乐类：音乐学、音乐表演专业在湖南组织校考，考试内容如下：
3.戏剧影视文学：在河北使用河北大学校考成绩;认可河北大学考试内容。在湖南组织校考，考试科目为：专业基础知识。时间为3小时。
机器视觉基础知识篇4
随着传感设备的普及和小型化，现代机器人产业逐渐向基于传感反馈控制的方向发展。例如基于视觉传感器，移动机器人可以规划路径避开障碍物；基于力传感器，机器人可以向物体施加持续的力而不至损坏物体；基于触觉传感器，多指机器人可以抓住易碎物体。
但基于多传感器信息的反馈控制并不普及，因为不同类型的传感器信息难以融合，甚至不同传感器的反馈控制会相互干扰，导致机器人轨迹失控。本文通过视觉和力反馈的方法，控制德国KUKa公司生产的七自由度旋转关节型机器人实现跟随物体和切割物体的任务。KUKa机器人支持关节空间控制和笛卡尔空间控制，可以向机器人输入关节转角位置或机器人末端的空间位置，并且可以输入假定的末端受力，机器人会产生相应的力以此来抵消受到的来自外部的力。
近年来大批研究者进行了关于机器人视觉的研究，并取得很多成果。台湾国立交通大学宋开泰等人通过立体相机，联合SiFt（ScaleinvariantFeaturetransformation）算法和SURF（SpeedUpRobustFeature）算法，对比数据库中的物体特征与实拍物体特征，从而实现辨识和定位物体。德国慕尼黑工业大学maldonado等人通过time-of-flighttoF相机获得无模物体的景深和轮廓，从而确定物体形状和方位。对于已知模型的物体，可以通过单个相机来定位和跟踪物体，法国Lagadic实验室的marchan，Chaumette等人用单相机实现了基于物体三维模型的实时跟踪算法。在视觉方面，本文将采用marchand的方法，用单个ieee1394marlin型相机来定位和跟踪物体。在力反馈方面，本文采用pi控制来达到收敛。
本文的结构如下：第二节讨论如何实现基于视觉反馈的控制。第三节介绍混合型视觉、力反馈控制和外部混合型视觉、力反馈控制两种控制方法，实现两种传感器信息融合并控制机器人。第四节通过在KUKa七自由度机器人平台上进行实际操作，采用混合型视觉、力反馈控制法则获得并分析试验结果。最后一节总结。
基于视觉反馈的控制
将视觉反馈控制的任务定义如下：利用视觉传感器，移动机器人末端到物体表面。用数学模型表达是令机器人末端相对物体表面坐标系的传递矩阵变为单位矩阵，即二者重合。
如前文所述，marchan，Chaumette等人用单个相机实现了实时跟踪已知模型的物体，并返回物体相对相机坐标系的方位。固定照相机，使其视野包含机器人和物体。通过对机器人末端和需要跟踪的物体建模，可以利用相机获得机器人末端相对物体的相对方位，其中传递矩阵可以利用矩阵乘法传递。
从相对方位中提取特征值，其中[px，py，pz]表示坐标系零点位置的相对位移，由直接得到；[ux，uy，uz]是单位向量，绕该方向旋转θ弧度后，两坐标系方向重合，θ和[ux，uy，uz]由通过下式得到：
（1）
（2）
定义误差e=S-S*，S是当前的特征值，S*是误差为0时刻的特征值，是元素全为0的向量。令误差指数收敛，即，λ是一个表示收敛速度的正实数，λ越大，收敛速度越快。有下式
（3）
其中，分别表示机器人末端相对物体的速度和角速度，Lω（u，θ）是变换矩阵
（4）
是向量u的反对称矩阵。下式表示不同坐标系下速度的转换关系
（5）
综合式（3）和式（5），可以得到
（6）
其中，分别表示机器人末端相对基础坐标系的速度和角速度，0Rb是机器人基础坐标系到物体坐标系的旋转矩阵，可以从传递矩阵0tb中获得，其中
。定义以下关联矩阵L
（7）
1.控制在关节空间
关节空间控制向机器人输入每个关节转角的位置，为了获得关节空间的控制量，需要获得机器人末端速度和每个关节转角速度的关系。从机器人动力学模型可以知道
（8）
其中bJ是根据机器人每个关节转角速度计算机器人末端速度的雅可比矩阵，可以通过机器人的几何结构和关节类型建立出来。最终通过反解，我们可以获得关节空间内每个关节转角的速度，如下式，其中（LbJ）+是（LbJ）的伪逆矩阵。
（9）
最终通过积分，可以求得当前关节转角的位置。
2.控制在笛卡尔空间
笛卡尔空间控制向机器人输入当前机器人末端的位置。通过反解式（12），可以直接获得机器人末端相对机器人基础坐标系的速度和角速度bVe，bωe。
（10）
但角速度不能作为控制量直接输入给机器人，因此必须将其转换为旋转矩阵的速度。
。（11）
最终将速度积分并归一化，可以获得当前的机器人末端的位置Χ。
基于视觉和力反馈的控制
将视觉和力传感器信息融合的难点在于如何将二者转换成控制量，同时确保它们不会相互干扰，基础的方法是使视觉反馈控制的方向垂直于力反馈控制的方向。接下来只考虑在笛卡尔空间的控制，即控制机器人末端的位置。同时力反馈用pi控制达到收敛，控制法则如下：
（12）
其中fd是想要达到的力，f是从力感应器测量的力，fext是向机器人输入的控制量Kp，Ki，分别是pi控制的参数。
为了能在视觉控制的过程中实现力控制的任务，下面提出两种方法：混合型视觉、力反馈控制和外部混合型视觉、力反馈控制。
1.混合型视觉、力反馈控制
这种控制方法通过选择矩阵S以及它的补集（1-S），将视觉控制量和力控制量划分到两个垂直的空间。这样视觉反馈控制的方向不会有力反馈的影响，反之亦然。图中VCL表示视觉反馈控制法则，X是机器人当前末端位置，FCL表示力反馈控制法则，表示机器人向外界施加的力。FRi（FastResearchinterface）是斯坦福大学机器人组开发的针对KUKa机器人的接口软件，能够向KUKa机器人控制器输入底层的控制量，例如关节转矩和关节转角位置。FRi通过下列控制法则控制机器人
（13）
其中ι是关节转矩，Kc是阻抗系数，D（dc）是FRi内置的表示阻尼的项，通过设置dc可以改变机器人运动的动态特性，dc越大，机器人运动越僵硬，dc越小，机器人运动越灵活。FRi通过向机器人输入关节转矩，从最基础的层次控制和移动机器人。如图2所示。
2.外部混合型视觉、力反馈控制
这种控制方法将力反馈回路集成到视觉反馈回路。力的误差将补偿到视觉特征的误差中。当机器人末端接触到任意水平平面，并且欲垂直于平面继续向下移动dX距离时，由于不可移动，平面会对机器人末端产生一个应力，该应力与机器人控制法则中的阻抗系数kc和欲产生的位移dX成正比。反之，根据正比关系，可以将产生的力转换到欲产生的位移中。例如，如果希望机器人末端向水平平面施加垂直向下方向10牛顿的力，阻抗系数Kc在垂直方向的分量Kc（z）=1000n/m，那么机器人直接施力的作用等同于机器人末端移动到水平平面下0.01米处，但是实际中平面是不可移动的，假定机器人欲移动到平面下0.01米处，结果机器人末端接触到平面后会产生一个10牛顿等同的力。
结果分析
实际操作在KUKa七自由度机器人上进行，机器人末端配备一个力传感器，允许测量空间方向上的力和力矩，同时在机器人旁边固定一个ieee1394marlin型相机，相机视野包含机器人和物体。通过FRi快速接口软件，外部计算机集合视觉和力传感器采集的信息，并向机器人返回控制变量。在试验中，外部计算机集成法国Lagadic实验室开发的ViSp视觉仿真平台来定位和跟踪物体。通过对机器人末端和物体建模，ViSp视觉仿真平台分析采集的图片，返回二者相对照相机的相对方位。
试验采用混合型视觉、力反馈控制法则，即视觉控制和力控制的方向相互垂直。第一种情况，设置力反馈回路的pi控制参数Kp=1，Ki=0.2，机器人末端移动至水平物体表面，在保持向物体表面垂直方向施加10牛顿力的情况下，末端沿物体表面直线运动。如图（5）所示，26秒时刻，机器人末端移动至物体表面，同时竖直方向施加10牛顿的力，接下来末端在水平y方向继续移动，至32秒时刻达到预定位置，在此期间竖直方向保持施力，水平方向由于摩擦因此受力不为0，在图中以扰动的形式出现。对于收敛性，由图（5）中可以看出笛卡尔空间的位置误差最终收敛于0，而受力变化显示当机器人末端接触物体后能够施加所需的力。
第二种情况设置力反馈回路的pi控制参数Kp=0.5，Ki=0.1，运动方式和第一种情况一致。由图（6）所示，笛卡尔空间的位置误差最终收敛于0，当机器人末端接触物体表面的时候，竖直方向上施加的力大致保持在10牛顿左右，但跟随效果不好，因此力反馈回路的pi参数应该挑选使力反馈的跟随特性保持到良好精度。
分析总结
本文通过单个相机和力传感器，实现了在KUKa七自由度机器人平台上基于视觉和力反馈的控制。根据混合型视觉、力反馈控制法则，视觉反馈控制的方向和力反馈控制的方向相互垂直，它们产生的控制量互不干扰，并合并成最终的系统控制量。在视觉反馈控制方面，通过提取物置特征，建立机器人末端速度与位置误差的关系，并使位置误差渐进收敛的方式，计算出机器人末端下一步所在的位置。在力反馈控制方面，建立pi控制，使力收敛到所需值。整个系统集成了斯坦福大学开发的FRi平台和法国Lagadic实验室开发的ViSp视觉仿真平台，使得外部计算机能够控制机器人以及采集传感器信息。试验结果显示机器人能够通过视觉反馈到达物体表面位置，保持在物体表面的运动，并通过力反馈向物体上施加一定的力。这为切割、抬取、绘画等一系列操作做出铺垫。在通信同步方面，由于视觉系统采集图片和跟踪算法辨识定位物体所需一定的计算时间，以及控制法则的计算消耗，实际操作中系统的循环时间为40毫秒，基本达到实时效果，但是仍需继续改进，提高系统的动态特性。
机器视觉基础知识篇5
关键词：职业教育《电工技能与练习》课程教学
一、《电工技能与练习》课程的主要内容
《电工技能与练习》课程是教育部全国中等职业学校电子电器专业规划教材。它与《电工技术基础》教材相互配套，但各有侧重而又自成体系。主要内容有：安全用电常识、电工基本操作工艺、电气照明与内线工厂、常用电工仪表、常用电压电器、三相笼型异步电动机、单相交流异步电动机等。
二、《电工技能与练习》课程的特点
1、教材的实用性面向现代，在保证必要的基础技能练习和教材体系的基础上，在不超过大纲的前提下，加强了新技术、新工艺和新材料的教学和练习，删去了较为陈旧的知识和工艺内容。
2、坚持以能力为本位，重视实践能力的培养根据电工类专业毕业生所从事职业的实际需要，确定学生应具备的能力结构与知识结构，突出职业技术教育特色。
三、采用灵活多样的教学方法
单一的教学方法容易使学生出现听觉，视觉和感觉的疲劳，降低教学的效果，灵活多样的教学方法如给学生注入新鲜的血液，适合于年轻人的感知特点，易于被学生接受，对培养学生的感觉技能具有不可忽视的作用。
（一）充分利用多媒体教学，提高技能训练效果
多媒体教学具有直观真实的教学效果，充分利用这种教学手段，能把抽象变具体，使教学内容变得更加直观。如安全用电、操作规程、电机和变压器的制作工艺流程等内容，通过屏幕展示，只需用几分钟或几十分钟的时间就可以系统地、科学地把原来需要几十个小时才能完成的内容展示完毕，并收到更好的效果。我们经过认真研究讨论，针对专业的特点选定了一批适合《电工技能与练习》技能训练内容的多媒体课件，加上教师动手制作的一批多媒体课件，总共约20个学时，就能完成内容涉及安全用电、操作规程、操作工艺、电气照明、电工仪表、低压电器、变压器、电动机、电力拖动与机床电路等课题，使学生能较快地对《电工技能与练习》技能训练内容有一个全面的了解，这种教学方法增强了学生的感性认识，提高了教学效果，可谓一举多得。
（二）实行模块化教学，讲练两相结合
技能训练是针对本专业技术知识的实践性教学，其操作技能的正确性、科学性一般都有其理论依据。传统的教学方式，是将专业技术知识、工艺知识与技能训练分开上课的相对独立的教学方式，实践证明，实行模块化、一体化教学，是适合维修电工技能训练的教学方法。所谓模块教学，是指把操作技能与工艺课合并在一起，按知识结构分为几个模块，在进行操作技能练习时，讲授相关的工艺知识，或者是讲完某一工艺技术知识后，紧接着进行相关课题操作练习的教学方式。
在《电工技能与练习》教学过程中，应时刻注意讲练结合。电工设备和电工电路烦琐、复杂，只讲不练，会导致纸上谈兵，收效甚微。为此，在讲解理论时，笔者让学生提前准备好实物或用实物简图代替实物，进行模拟技能训练。让每一个学生都动手练习，然后互相讨论和分析，找出不正确的地方，并通过个别指导和集体讲评，找出解决问题的方法。
例如：在给学生上电动机正反转控制电路时，边讲边让学生进行电路安装，并在教师指导下通电试验。当学生看到交流接触器动作情况及电动机转动方向后，其电路工作原理便一目了然。这样，既有利于技能训练操作与理论的相互衔接，又有利于学生较好地掌握理论知识和操作技能、技巧。同时，学生学起来有兴趣，能够积极主动地学习理论知识和操作技能。
（三）强化直观教学，变抽象为具体
抽象的东西容易使人产生多种联想，不利于理解《电工技能与练习》技能训练的内容，因为维修电工要求准备无误，不得有半点马虎，错误的联想或者想象如果用在操作中，将会造成不良的后果。因此，变抽象为直观，有利于电工技能训练的教学。如《电工技能与练习》中有许多如变压器、电动机及控制电器等实用电工的内容，了解这些设备的结构，掌握其各部分的功能，是操作和使用的前提。在各种设备的结构与功能教学中，应认真贯彻直观性的原则。首先，注意充分运用实物教学。将实物发到学生手中，让学生通过触摸、观察、介绍结构名称，形成表象。利用一些废旧设备、电器让学生进行拆卸、安装，接触其内部结构，并介绍其功能，讲解其工作原理。其次，重视多媒体教学手段的应用。利用投影仪投影自制的结构示意图，并介绍其功能。将设备或电器在工作中有代表性的状态制成幻灯片，正确运用多媒体将各个状态演示投影到屏幕上，加强工作原理的理解。如在讲解旋转磁场的产生时，可将整个过程分为五个状态，将每一个状态分析讲解后，可将五个状态的幻灯片按工作顺序连续演示，给学生一个完整、系统、形象的认识，从而理解旋转磁场的原理。在教学中，还特别注意发挥微机辅助教学的优势，将理论部分的教学内容直接安排到微机室内进行现场教学，让学生直接在计算机上边听讲边演示。
（四）充分运用启发式教学，增强学生可持续发展能力
机器视觉基础知识篇6
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步地说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉包括集成的视觉系统与真实世界视觉的应用建设。创建三维模型的过程是相当困难的，需要机械测量摄像机的位置或手动对准一个场景的局部三维视图。通过使用相应的算法，它可以通过集合中一个场景的立体图像，然后自动生成一个逼真、几何精确的三维数字化模型。
全书分为三大部分，共14章：1.引言：立体图像和深度知觉、三维视觉系统、三维视觉应用的介绍；2.视觉的研究简史；3.二维和三维视觉的形成；4.图像匹配中低层次图像处理：包括卷积滤波、离散平均、离散分化、边缘检测、结构张量、角点检测等内容；5.尺度空间的视觉：包括图像尺度、高斯尺度空间、微分尺度空间、多分辨率金字塔等内容；6.图像匹配算法：包括各种匹配措施、计算方面的匹配、立体匹配方法的多样性、基于区域、弹性、梯度的匹配等内容；空间重构及多视图集成：一般的三维重建和多视图集成方面的内容；8.具体案例：临床和兽医应用、电影重构等具体实例的分析；9.射影几何基础；10.图像处理的张量微积分基础：包括线性算子和变坐标系统的基本概念、度量张量、简单的张量代数等内容；11.图像中的失真和噪声：包括噪声模型、产生噪声的测试图片、正态分布生成随机数；12.图像变换程序：包括结构的变形系统、坐标变换模块、像素值的插值、经典实力等内容；13.编程技术，图像处理和计算机视觉：包括其设计与实现、统一的建模语言、设计模式、处理平台等内容；14.图像处理库。
作者BogusawCyganek于1993年获得电子计算机科学学位，于1996年获得了赫尔辛堡科技大学博士学位。近年来，他还与许多科学中心合作，在计算机视觉系统的发展方面做出了贡献。作为一个软件开发经理和高级软件工程师，他有着多年的实际工作经验。他目前在波兰克拉科夫aGH科技大学（aGHUniversityofScienandtechnology）电子部任研究员和讲师，研究兴趣包括计算机视觉、模式识别、以及对可编程器件和嵌入式系统的开发。他还是电子电气工程师协会（ieee，instituteofelectricalandelectronicsengineers）、国际模式识别学会（iapR，internationalassociationforpatternRecognition）、工业和应用数学学会（Siam，Societyforindustrialandappliedmathematics）成员。
本书提供了对三维计算机视觉方法，理论和算法的全面的介绍。几乎每一个理论问题都使用C++和matlab的伪代码或完整代码进行实现，并且提供下载的软件网站、案例研究和练习。本书是相关学者、程序员的有益参考，也适合对计算机科学、临床摄影、机器人领域、图形和数学感兴趣的学生或研究人员阅读。
李亚宁，硕士研究生
机器视觉基础知识篇7
【关键词】传感器；机器人；视觉传感器；力觉传感器；触觉传感器
1.传感器的工作原理及典型应用
传感器在工业中的应用非常的广泛，是当今科技产业是新技术革命和信息社会的重要技术基础，是当今世界极其重要的高科技，一切现代化仪器、设备几乎都离不开传感器。它广泛应用于各种新型技术领域中，下面列举几种常见的传感器：
应变式传感器：有应变效应、压阻效应的原理而来。力传感器、压力传感器液体重量传感器、加速度传感器是它的典型应用；
电感式传感器：利用电磁感应(自感、互感)来工作，主要应用于测量位移、振幅、转速和无损探伤等；
电容式传感器：将非电量转换为电容量，它的核心部分是可变参数的电容器。把被测的机械量，如位移、压力等转换为电容量变化的传感器；
压电式传感器：是基于压电效应应用的传感器，它的核心部件是压电材料。应用于测量力和能变换为力的非电物理量；
磁电式传感器：利用电磁感应来工作，适用于动态测量，例如霍尔传感器；
热电式传感器：基于热电效应的原理而制造出来的传感器，利用温度的变化来进行测量，一般用于温度测量、管道流量测量等；
光电式传感器：基于光电效应的传感器，将光电信号转换成电信号输出，来测量位移、速度、温度等，例如CCD固体图像传感器、光纤传感器等；
红外传感器：红外辐射，被动式人体移动检测仪红外测温仪、红外线气体分析仪；
微波传感器：反射原理、吸附效应，微波液位计、辐射计、物位计,微波温度传感器、无损探测仪、多普勒传感器；
超声波传感器：压电效应、磁致伸缩效应，测量物位、流量、厚度、探伤；
数字式传感器：光栅原理、光电效应，机床定位、长度和角度的计量仪器；
2.传感器在机器人中的应用
机器人能智能探测发现工作对象及对工作对象进行处理加工，都是因为在机器人相应部位装备了传感器，机器人才具备了类似于人类的视觉功能、运动协调和触觉反馈。智能机器人能对工作对象进行检测或在恶劣环境中工作是因为装备了触觉传感器、视觉传感器、力觉传感器、光敏传感器、超声波传感器和声学传感器等，有了传感器的应用才大大改善智能机器人知觉功能和反应能力，使其能够更灵活、更妥善地完成各种复杂的工作。
根据传感器在机器人中应用的不同可分为机器人内部检测传感器和机器人外部探测传感器。
（1）机器人内部传感器
是用于检测机器人自身的工作状态（如调整前进速度）的传感器。多为检测速度和角度的传感器。
（2）机器人外部传感器
检测机器人外部工作环境（如是什么工作对象，离工作对象的距离的远近等）及工作状况（如机器人手臂的抓取是否成功）的传感器。具体有工作对象识别传感器、工作对象探测传感器、距离感应传感器、力觉传感器，声控传感器等。
2.1视觉机器人传感器
二十世纪五十年代后期出现，是机器人中最重要的传感器之一。二十世纪七十年代以后，实用性的视觉系统出现了。视觉一般包括三个过程：图像获取、图像处理和图像理解。
2.1.1超声波传感器
超声波传感器是视觉传感器的一种。它的主要用途：
（1）实时地检测自身所处空间的位置，用以进行自定位；
（2）实时地检测障碍物，为行动决策提供依据；
（3）检测目标姿态以及进行简单形体的识别；
（4）用于导航目标跟踪。
2.2力觉传感器
机器人力传感器就安装部位来讲，可以分为关节力传感器、腕力传感器和指力传感器。
通常我们将机器人的力传感器分为三类：
（1）装在关节驱动器上的力传感器，称为关节力传感器。用于控制中的力反馈。
（2）装在末端执行器和机器人最后一个关节之间的力传感器，称为腕力传感器。
（3）装在机器人手爪指关节（或手指上）的力传感器，称为指力传感器。
2.3触觉传感器
作为视觉的补充，触觉能感知目标物体的表面性能和物理特性：柔软性、硬度、弹性、粗糙度和导热性等。对它的研究从20世纪80年代初开始，到20世纪90年代初已取得了大量的成果。一般认为触觉包括接触觉、压觉、滑觉、力觉四种，狭义的触觉按字面上来看是指前三种感知接触的感觉。
2.3.1接触觉传感器
接触觉传感器可以分为：
（1）开关式触觉传感器；
（2）压阻式阵列触觉传感器；
（3）光学式触觉传感器；
（4）电容式阵列触觉传感器等。
2.3.2压觉传感器
压觉传感器又称为压力觉传感器，可分为：
（1）单一输出值压觉传感器；
（2）多输出值的分布式压觉传感器。
3.3.3滑觉传感器
机械手一般采用两种抓取方式：硬抓取和软抓取。硬抓取（无感知时采用）：末端执行器利用最大的夹紧力抓取工件。软抓取（有滑觉传感器时采用）：末端执行器使夹紧力保持在能稳固抓取工件的最小值，以免损伤工件。
2.4接近觉传感器
研究它的目的是是使机器人在移动或操作过程中获知目标（障碍）物的接近程度，移动机器人可以实现避障，操作机器人可避免手爪对目标物由于接近速度过快造成的冲击。
3.结束语
传感器技术是综合了测量技术、半导体技术、计算机技术、信息处理技术、微电子学、光学、声学、精密仪器、仿生化学、材料工程等众多学科相互交叉的高新技术密集型前沿技术之一，是现代新技术革命和信息社会的重要基础，是自动化检测与自动控制技术不可缺少的重要组成部分，是中外公认的具有广阔发展前途的高新技术，所以也得到各大高校重视和投入资金开展项目研究。
参考文献
[1]赵长富,李千新.传感器在工业机器人中的应用[J].组合机床与自动化加工技术,1987-01-31.
[2]孙进喜.机器人用触觉传感器[J].传感器技术,1992-06-29.
[3]张洪亮.多机器人编队技术的研究与应用[D].2009年,北京工业大学.
机器视觉基础知识篇8
（2019-2021）
为深入贯彻落实《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）和《山东省新一代信息技术产业专项规划（2018-2022年）》（鲁政字〔2018〕247号），抓住人工智能产业发展机遇，加快推动崂山区新一代人工智能创新发展，制定本行动计划。
一、总体要求
（一）发展思路
全面贯彻党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实总书记对山东省提出的“走在前列”的要求，深入实施创新驱动发展战略，聚焦人工智能重点核心领域，建立以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的人工智能技术创新体系，加速人工智能产业化进程，重点推进以神经网络芯片、核心算法、大数据和云计算等为支撑的人工智能与我区制造业、医疗健康等优势产业深度融合应用，围绕智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等应用方向，加速产业集聚，推动产业发展，将崂山区打造成为具有全国影响力的产业聚集区。
（二）基本原则
--市场主导，政府助推。充分发挥市场配置资源的基础性作用，坚持企业的市场主体地位，面向市场需求谋划产业发展。同时，注重发挥政府的调控引导、规划指导和政策支持作用，营造良好综合环境，促进人工智能产业快速健康发展。
--需求驱动，应用为本。坚持与人工智能应用市场开发相结合，立足需求，抓应用促发展，主动适应经济和社会发展的需要，积极培育和创造新的市场，深化人工智能的推广应用。
--强化创新，提升能力。强化技术创新、产品创新、管理创新和业务创新，通过创新驱动产业发展，提高核心竞争力和综合服务能力，为人工智能产业发展提供更有力的支撑。
--特色发展，差异竞争。立足崂山比较优势和产业实际，在强化整体实力的基础上，坚持差异化竞争，因地制宜确定人工
智能具有国际国内领先水平的行业优势。
（三）发展目标
--人工智能产业创新体系基本确立。引进及培育5-10家人工智能创新企业，建设3-4个人工智能创新平台，建设人工智能工程（技术）研究中心、企业技术中心和重点实验室，基本形成开放协同的人工智能创新体系。
--人工智能关键核心技术取得重要进展。人工智能基础理论、计算机视觉、自然语言处理等关键核心技术取得重大突破，形成具有标志性的重大科技成果10个以上。
--人工智能重点领域的产品规模化发展。在交通、医疗、家居、安防、教育、制造等重点领域形成一批人工智能标志性产品，在相关领域获得广泛应用。力争到2021年，全区人工智能核心产业规模达到100亿元。
--人工智能产业支撑不断完善。建设青岛联通国际通信业务出入口局，使宽带接入速率和时延满足人工智能产业发展需求。落实崂山新旧动能转换战略，依托崂山产业云图平台，改善营商环境，建设智慧崂山，加强人工智能产业布局总体规划，构筑崂山人工智能产业新优势。
二、重点任务
（一）实施分类培育，构建更具活力的产业体系
实施人工智能骨干企业培育工程，建立大中小微型企业培育梯队，建立崂山区战略性新一代人工智能产业企业数据库，实施分类培育计划。培育出一批自主创新能力强、主业突出、掌握核心关键技术、拥有自主知识产权和品牌优势的巨人、小巨人企业。支持中小企业走“专精特新”发展之路，加快培育一批成长潜力大、商业模式新、产业特色鲜明的细分领域的“独角兽”企业、“瞪羚”企业。支持符合重点产业发展导向的高成长性初创企业和产业链上下游企业加快发展，壮大产业发展后备力量。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）
（二）紧盯前沿领域，构建面向未来的产业优势
坚持紧盯前沿、打造生态、沿链聚合、集群发展，启动“未来产业”培育计划。以智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等战略性新兴产业为重点，加大招商引资力度，开展精准招商、产业链招商和以商招商,创造企业入驻良好条件，引进一批创新能力强、行业地位突出、竞争优势明显的人工智能龙头企业，形成区域产业集聚态势，加快推进人工智能重点产业链项目建设，壮大产业规模。
（责任单位：区发展和改革局、区科创委有关部、区工业和信息化局、区行政审批局、区市场监管局、崂山税务局）
（三）强化创新驱动，构建开放共享的产业平台
崂山区将在人工智能产业及其支撑领域与国内外尖端技术企业建立长期、全面的战略合作关系，建立长效机制，助推新兴产业生态建设及新旧动能转换赋能，集中力量打造部级人工智能产业示范区、虚拟现实产业中心、教育数字化转型示范区。依托微软“基于微软人工智能及虚拟现实技术的公共服务平台”等项目，建设人工智能产业公共服务平台和技术创新平台，围绕关键共性技术开展技术攻关。整合政产学研用等资源,推动公共服务平台、领军企业和创新型企业加强合作,汇聚人工智能创新创业资源,提供相关研发工具、检验测评、数字安全、标准化、知识产权、情报咨询等专业化的创新创业服务。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区发展和改革局、区电子政务和大数据发展管理中心、区市场监管局）
（四）优化基础设施，构建智能高效的产业支撑
加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发和应用，大力推进青岛联通国际通信业务出入口局项目落地，使崂山区宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求。利用北方三大对外光缆在崂山登陆和我区信息技术服务业集聚的有利条件，激发运营商积极性，以联通云计算中心为重点，形成50万台服务器的服务能力，依托滨海数据机房等4个数据中心的6300组机柜，打造崂山区为人工智能产业北方最为重要的数据高地之一并辐射全国。同时以强化人工智能研发基础支撑为重点，完善崂山产业云图平台、“三建联动”、国土资源“一张图”等平台，形成一定规模的高质量标注数据资源库，进一步完善崂山区人工智能产业发展环境。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区电子政务和大数据发展管理中心、区委网信办、区自然资源局、区城市管理局、区综合行政执法局、区社会治理指挥中心）
（五）发挥前瞻思维，集聚人工智能的高端人才
崂山区主要有中国海洋大学、青岛大学和青岛科技大学3所重点高校，每个高校均开设3-4个人工智能相关专业，拥有多位在科研领域成绩斐然的学科带头人和大量经验丰富的骨干教师，平均每年共向社会输送2000余名人工智能专业人才。依托三大高校的人才培养机制，以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持领军人才和青年拔尖人才成长。支持国内外人工智能优势企业、高等学校、科研机构等开展合作，搭建开源技术创新平台，探索开放式协同创新模式。鼓励企业设立首席数据官、人工智能首席专家等岗位，依托国际虚拟现实创新大会等各类平台载体，积极引进人工智能产业发展急需的高端人才。统筹利用崂山区现有人才政策，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。对经认定的人工智能及大数据行业领军人才、高端管理人才、专业技术人才等，根据认定结果和服务本区情况，参照本区人才政策的有关实施办法，授予相应人才奖励及补贴。
（责任单位：区人力资源和社会保障局、区财政局、区教育和体育局）
三、实施路径
立足国家发展全局，遵循省市发展目标，准确把握人工智能产业发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和民生应用智能化水平。崂山区将从以下几个方面进行实施：
（一）夯实基础支撑
1.智能传感器
智能传感器是实现人工智能的核心组件，是用于全面感知外界环境的最核心原件，各类传感器的大规模部署和应用是实现人工智能不可或缺的基本条件。紧抓智能传感器市场需求爆发增长、技术创新高度活跃的战略机遇期，聚焦移动终端、智能硬件、物联网、智能制造、汽车电子等重点应用领域，突出创新发展主线，紧紧围绕产业链协同升级和产业生态完善，布局基于新原理、新结构、新材料等的前沿技术、颠覆性技术，做大做强一批深耕智能传感器设计、制造、封测和系统方案的龙头骨干企业，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台，有效提升中高端产品供给能力，推动崂山智能传感器产业加快发展，构建我区新一代人工智能产业体系。
专栏1
智能传感器产业发展工程
围绕智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能家居、智能医疗等领域，依托本地海尔集团、歌尔智能传感器、pico、融汇通等重点企业，海尔云谷、歌尔科技产业园、歌尔长光研究院、北京邮电大学人工智能研究院，重点开展安防类传感器、微型麦克风和压力传感器二合一模组、声压磁气流气体集成toF、火像智能识别传感器等创新项目，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台。
国外重点企业：at&t、iBm、索尼、高通、maradin、博世、爱普生、卡西欧、UtaC、星点高科技、acurtronic、亚德诺半导体、应美盛、楼氏电子、意法半导体、英伟达、苹果、三星等。
国内重点企业：高德红外、歌尔声学、士兰微、中芯国际、台积电、华虹半导体、同欣电子、瑞声科技、红光股份、京元电子、共达电声、上海华岭、敏芯微、飞智、速位科技、深迪半导体、小米、海思、君正、华为、中兴、联想等。
2.神经网络芯片
神经网络芯片是人工智能的核心，人工智能产业得以快速发展，得益于海量激增的数据和不断提升的计算能力，而无论是海量数据的获取和存储还是计算能力的体现都离不开硬件载体，即芯片。因此，神经网络芯片就成为当前激烈的人工智能产业比拼中颇具战略地位的一个环节，也是近两年投向人工智能众多资金中最为关注的领域之一。崂山区在神经网络芯片领域的资本与研发投入方面、产业发展现状与国内领先水平仍然存在较大差距，尚处于奋力追赶的落后局面。我区应正视与其他人工智能产业发达地区技术基础和技术水平上的差距，在神经网络芯片领域，冷静判断外部机遇和挑战，客观认识自身优势和弱点，厘清发展关键问题和相应对策，推动我区神经网络芯片产业做大做强、实现整个人工智能产业高质量发展。
3.数据及计算服务
数据及计算服务包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务，及为人工智能开发提供云端计算资源和服务。结合大数据应用开发流程，对数据处理环节进行抽象形成数据智能服务，包括数据集成、数据治理、数据分析和数据可视化等服务；通过提供功能完备的大数据生态服务，帮助完成大数据应用开发，真正的发挥数据的价值。崂山区利用北方三大对外光缆在崂山登陆的有利条件，依托中国联通等项目加快推进云计算中心建设，形成50万台服务器的服务能力，加快推进数据采集和传感设备的研发和产业化。促使联通国际出入口局项目落地，并加强与信通院（青岛）科技创新中心有限公司的合作，开发崂山区5G项目，创新人工智能产业布局。同时依托海尔、海信网络、大快搜索等重点企业，鼓励数据整理、分析、挖掘等模型的研究，将大数据连接、交互、决策融入产品的设计制造和企业的经营管理，提升智能家电、智能交通、智能安防等产业的发展水平。
专栏2
数据及计算服务产业发展工程
围绕数据整理、分析、挖掘等关键数据分析技术与计算支撑能力，重点依托海尔集团、海信网络、中国联通青岛分公司、中科曙光、聚好看、网信科技、大快搜索、民航凯亚、特锐德、赛飞特、融汇通、博云视觉、宇方机器人等，重点围绕大数据中心、城市智能大脑、人工智能训练与测试平台等方面进行项目推进。
国外重点企业：iBm、微软、teradata、Cloudera、awS、tableau等。
国内重点企业：百度、阿里云、腾讯、搜狗、华云数据、今日头条、百分点科技、世纪互联、金山云、数据堂、明略数据、天眼查、海云数据、Social
touch时趣互动、美林数据等。
（二）突破关键技术
1.人工智能基础理论算法
人工智能基础理论算法是让机器自我学习的算法，包括路径规划、机器学习、深度学习、增强学习等。随着人工智能行业需求进一步具化以及对分析要求的进一步提升，围绕算法模型的研发及优化活动愈发频繁。算法创新将是未来人工智能行业发展的必然趋势，深度学习、强化学习等技术的出现使得机器智能的水平大为提升。业内科技巨头纷纷以深度学习为核心在算法领域开展布局，谷歌、微软、iBm、Facebook、百度等相继在图片识别、机器翻译、语音识别等领域实现了创新突破。崂山区应紧跟产业发展潮流，大力发展人工智能核心算法，同时推动算法开源化、服务化，鼓励企业发展针对性整体解决方案。
2.计算机视觉技术
计算机视觉技术是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉技术日益成熟，应用场景不断拓展，自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均离不开计算机视觉技术，市场发展空间巨大。计算机视觉行业巨大的发展前景决定其具有高成长性特点，但行业发展同时伴随高风险性，行业竞争需要比拼企业技术算法能力、资金能力、以及人才资源，同时考验企业能否实现技术迅速落地，对企业综合实力要求高，综合实力不具备优势的企业在行业内将难以生存。依托海信网络、中科曙光、歌尔声学等重点企业，引导企业既注重前沿算法研发，同时兼顾现阶段商业落地与市场拓展。专栏3
计算机视觉技术突破工程
围绕图像视频识别、生物特征识别、目标检测特征定位及提取、模拟训练、即时定位与地图构建（SLam）等重点方向，重点依托海信集团、海信网络、海信医疗、中科曙光、歌尔声学、pico、聚好看、黑晶科技、融汇通、民航凯亚、赛飞特、中译语通文娱科技、博云视觉、宇方机器人等企业，中科曙光人工智能产业园、中译语通人工智能视频创新产业基地、国际创新园、天宝国际、交通谷创客工厂等园区，推进机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用、CaS计算机辅助手术系统、视频特征提取分析、医疗医学影像分割、智能家电领域的类生物图像识别系统机器人视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等项目。
国外重点企业：谷歌、Facebook、苹果、Synaptics、Rethink
Robotics、aBB等。
国内重点企业：百度、阿里巴巴、京东、腾讯、商汤科技、美图秀秀、云从科技、旷视科技Face++、中科慧眼、超多维、图麟科技、码隆科技、依图科技、深兰科技、格林深瞳、诺亦腾科技、速感科技、海云数据、陌上花科技、触景无限、图森未来、体素科技、图普科技等。
3.自然语言处理技术
自然语言处理技术是人工智能最具挑战的技术领域之一，主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、语义理解和问答系统等。在大数据、移动互联网、云计算以及其他技术的推动下，自然语言处理技术产业已经步入快速增长期，未来将带入更多实际场景。但自然语言处理技术具有较高的行业技术壁垒，众多国际知名企业如苹果、微软、科大讯飞等均重点攻克自然语言处理技术，推出大量相关产品。依托大快搜索、中科曙光、歌尔声学、海尔科技等重点企业，鼓励相关企业在自然语言处理技术领域攻坚克难，促进企业间沟通交流，共同进步。
专栏4
自然语言处理技术突破工程
围绕机器翻译、语音识别、语义理解、自动问答、语音合成等重点方向，重点依托海尔科技、中科曙光、中译语通文娱科技、歌尔智能传感器、pico、黑晶科技、大快搜索、冠义科技、赛飞特等本地企业，推进语音识别及语音交互系统、字幕识别系统、智能翻译学习系统等项目。
国外重点企业：微软、苹果、三星、亚马逊、nuance等。
国内重点企业：科大讯飞、阿里巴巴、搜狗、云知声、凯立德、捷通华声、思必驰、汉王科技、叮咚音响、i.am+、智齿客服等。
（三）培育创新应用
1.智能交通
崂山区交通智能化水平正在持续提升，互联网与交通融合的步伐也在加快，智能交通已经成为我区智慧城市建设需要突破的重要领域。在城市交通智能管理方面，我区已经研制出多项成熟产品投入市场。依托海信网络科技、中科曙光等企业，强化智能交通等智能系统，以云计算、大数据、深度学习技术为基础构建人工智能交通平台，掌握ai核心，打造人工智能交通生态链。
2.智能医疗
智能医疗是我区人工智能驱动的规模最大，增长最快的领域之一，涌入了大量的投资，相关创新覆盖临床研究、机器人医疗助手、大数据分析、基于基因组学和精密医学的个性化治疗等。基于人工智能的自动检测，将可疑病例筛选，供医生确诊，缩小医生检查范围，提高了医生的诊疗效率。大力发展智能医疗企业如海信医疗等，满足精准医疗、个性化医疗的发展趋势，推动我区智能医疗产业发展。
3.智能家居
依托海尔科技公司、海尔智能家电等重点企业，推动人脸识别、语音识别、自然语言处理、智能搜索、自动控制等技术在智能家居产业的广泛应用。利用传感器和通讯设备对人居环境进行监测形成的数据流，通过云计算和深度学习建立相应模型，依托家用物联网对室内电器设备乃至整个建筑的实时控制，提升家居产品智能化服务水平。
4.智能安防
智能安防业务主要涉及视频监控和多种传感器预警，涉及数据传输、场景图像识别。智能消防业务主要涉及智能传感器应用，火像智能识别。区内主要代表企业有中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特等，我区应发挥人工智能安防领域的技术优势，加快智慧城市公共安全技术防范系统产业化、人脸识别综合解决方案研制。研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品，构建公共安全智能化监测预警平台，提高我区防灾减灾救灾能力。
5.智能教育
人工智能技术与学校教育融合成为一种未来趋势，为个性化学习和个别化学习的实现提供技术保障，成为教育发展的重要推动力。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法变革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。依托青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等智能教育行业领军企业，结合市场需求，提升教学质量，促进我区未来教育事业发展。
6.智能制造
牢牢把握制造业数字化、网络化、智能化的发展方向，重点发展轨道交通配套设备、智能仪表与检测设备、船舶配套设备、工业智能机器人等产业。智能制造对自动化、智能化的需求越来越高，依托海尔集团、宇方机器人等重点企业，加强专业人才引进和培养，加强产学研合作，推动智能生产线、智能工厂、无人数字化车间等智能制造产业的发展。
四、保障措施
（一）加强组织领导
加强统筹协调和部门协同，建立人工智能产业发展共建机制。推动政府主动服务，建立重点企业与政府和技术行业专家的定期联络机制。加强资源统筹利用，推动建立崂山区人工智能产业发展联盟和产业协会，发挥各类企业、机构、组织的支撑作用。加强重点任务监督检查，严格督查考核，统筹推进人工智能产业发展各项重点任务顺利实施。
（二）完善政策支持
出台推进人工智能产业发展扶持政策，加大财政资金支持力度，落实资金保障，加大对人工智能产业链重点企业、主要环节、关键设备的补贴力度。大力引进和培育人工智能企业、促进人工智能相关产业集聚、优化投融资服务、加强人才队伍、基础建设和应用示范。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区财政局）
（三）优化产业布局
将人工智能重大项目优先列入崂山区重点项目计划，优先保障用地用房需求，营造良好的创新创业环境，保障产业发展空间。打造一批人工智能细分领域“单项冠军”，推动龙头企业在崂山建立区域总部、创新中心、孵化基地。整合空间资源，优化产业布局，设立人工智能产业园区，建设国内一流的人工智能产业平台。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）
（四）维护知识产权
支持企业加强人工智能重点技术和应用领域核心专利培育，力争形成一批高质量的核心专利。探索建立人工智能领域的专利合作授权机制和专利风险防控机制，推动人工智能领域知识产权成果加速转化，带动人工智能产业化。不断健全和完善知识产权保护机制，加强人工智能领域知识产权保护力度。
（责任单位：区市场监管局）
（五）加大宣传力度
加大对我区人工智能领域的优秀企业家、领军企业、创新创业项目、新技术新产品等的宣传力度。支持协会、园区、企业及各类机构组织开展各类人工智能创新论坛、人才交流、产品推介、项目招商等活动，推动企业与企业之间、企业与社会组织之间开展广泛交流，及时研究提出推动人工智能产业发展的对策、措施和建议，营造人工智能创新发展的良好氛围。
（责任单位：区委宣传部、区工业和信息化局）
附件：人工智能关键应用领域发展路线
附件
人工智能关键应用领域发展路线
一、智能交通
重点方向
智慧城市、智能驾驶、车联网、智慧公交等。
重点企业
海信网络、中科曙光、民航凯亚、特锐德等。
重点项目
海信城市智慧心脏、公安实战平台“海信战狼”、大型活动交通警卫保障系统、智能驾驶辅助系统、“车智网”智慧公交系统、自适应信号机、智能车载视频监控调度终端、视频特征提取分析服务器、双目智能驾驶辅助系统；中国海洋大学信息科学与工程学院智慧港口大型机械状态监测与分析系统；中科曙光大规模视频智能分析（Sai）；民航凯亚a-CDm系统、自助安检系统、智能交互系统、无线站坪调度系统、青岛新机场运营；特锐德平台系统定制服务、大数据修车、动态定价等。
创新平台
海信公安实战平台“海信战狼”、智慧心脏2.0、公交都市3.0、实战平台2.0、视频大数据系统1.0；民航凯亚航班运行指挥平台、特锐德特来电大数据人工智能平台等。
重点园区
海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、特锐德工业园。
国外重点
企业
西门子、iBm、阿特金斯、柏城、美国Zoox、美国aeYe、美国mightyai等。
国内重点
企业
爱驰亿维、蔚来汽车、车和家、智车优行、驭势科技、奇点汽车、景驰科技、极豆车联网、图森未来、纵目科技、清智科技、北京易华录、银江股份、南京莱斯、海康威视、赛为智能、宝信软件、皖通科技、川大智胜、中海网络、浙江大华等。
二、智能医疗
重点方向
智能健康管理、辅助诊疗、智能影像识别、智能影像等。
重点企业
海信医疗、中科曙光等。
重点项目
海信CaS计算机辅助手术系统、SiD外壳智能显示系统、智能医学影像分割、智能病灶检测及分类、骨折自动筛查、给予人工智能的超声术中导航项目；青岛科技大学信息科学技术学院智慧医疗与大数据系统、基于云计算和mapReduce的区域预料大数据分析关键技术研究（国家自然科学基金面上项目）等。
创新平台
企业研发中心。
重点园区
海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、崂山湾国际生态健康城等。
国外重点
企业
直觉外科、英特尔、iBm、微软、Google、美国aiCure、美国Flat-
iron
Health、美国Recursion
pharmaceuticals、美国tempus
Labs等。
国内重点
企业
华大基因、依图科技、九爱科技、森亿智能、推想科技、碳云智能、思派网络科技、零氪科技、健培科技、泰格医药、银江股份、宜通世纪、延华智能、和佳股份、迪安诊断等。
三、智能家居
重点方向
智能冰箱、智能电视、智能空调等家电；智能音箱、智能手表等智能硬件；智能窗帘、智能衣柜、智能卫浴等智能家居。
重点企业
海尔科技、海尔智能家电、海信集团等。
重点项目
海尔全屋智能系统、物联网安全操作系统、数据驱动的智能生活服务平台；海信机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用；中国海洋大学信息科学与工程学院智能家电领域的类生物图像识别系统等。
创新平台
海尔智慧家庭人工智能开放平台、大数据云脑开放平台；中国海洋大学海洋物联网协同创新中心等。
重点园区
海尔云谷等。
国外重点
企业
施耐德、霍尼韦尔、Control4、快思聪、aBB、西门子、威易、罗格朗、科道等。
国内重点
企业
海尔集团、京东微联、华为、阿里智能、米家、美的、杜亚、河东、柯帝、霍尼韦尔、瑞讯科技、roboo智能管家、叮咚音响、公子小白、古北电子、智云奇点、涂鸦科技、小葵智能等。
四、智能安防
重点方向
视频监控、传感器报警等。
重点企业
中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特、博云视觉等。
重点项目
中科曙光大规模视频智能分析（Sai）;赛飞特危险化学品载体区块链芯片研发项目、智能隐患排查系统、智能咨询、智能安环专家系统、智能应急培训系统、智能应急处置系统；博云视觉未名智瞳监控视频大数据搜索分析系统等。
创新平台
中科曙光大规模视频智能分析（Sai）一体化视频作战平台、赛飞特智能安环家安全托管云平台。
重点园区
中科曙光全球研发总部基地、中科曙光人工智能产业园、天宝国际等。
国外重点
企业
索尼、松下、三星电子、派尔高、安定宝、诶比、亚安、霍尼韦尔、博世安保、三洋、美国智能、HiD、美国西屋、捷顺、门吉利
、科松、披克、apoLLo、艾礼富、视得安、加拿大枫叶、博世安保、安居宝、来邦、aiphone、立林等。
国内重点
企业
tCL商用信息科技、爱谱华顿、安居宝、安康银盾、安威士、保千里、北京天大天科、博云视觉、昌图智能、辰安科技、达实智能、大华股份、云从科技、商汤科技、依图科技、旷视科技Face++、图麟科技、中星微电子、寒武纪科技、海康威视等。
五、智能教育
重点方向
VR教室、多媒体互动课堂、aR娱教等。
重点企业
青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等。
重点项目
卫安智能教育机器人；黑晶VR超级教室、神卡王国、aVR定制系列、aR互动体验；智海云天多媒体互动课堂、VR教育软件技术研发、aR娱教、VR多维课堂、StarUR多维创客等。
创新平台
商汤科技人工智能教育研究院、北京邮电大学人工智能研究院、中国海洋大学、黑晶研究院等。
重点园区
青岛智能教育装备产业园等。
国外重点
企业
谷歌、美国osmo、Knewton、elemental
path、DreamBox
Learning、Smart
Sparrow、Cognitoys；英国whizz
education；瑞典Sana；爱尔兰immersive
VR
education等。
国内重点
企业
roboo智能管家、作业盒子、又学教育、英语流利说、微视酷、贝尔科技、小知科技、数字时间、幻景传媒、哆维网络科技等。
六、智能制造
重点方向
智能工厂、智能生产线控制系统、生产线信息化系统和生产线大数据分析、北斗导航芯片和终端产品，智能电表、大气监测仪器仪表、智能工业在线测量分析、油气存储运输设计、船舶压载水等。
重点企业
海尔集团、宇方机器人、海天炜业、宏大纺机、杰瑞自动化、德国菲尼克斯、高科通信、乾程电子、海克斯康、盛瀚色谱、博睿光电、海通机器人、海工英派尔、双瑞海洋、海德威、海泰新光等。
重点项目
海尔互联工厂、宇方机器人智能生产线控制系统、生产线信息化系统、生产线大数据分析、智能aGV
系统、激光aGV叉车、视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等。
创新平台
海尔工业互联网平台（CoSmo）、数字家庭网络国家工程实验室；特锐德山东省智能变配电设备工程研究中心、青岛市智能变配电设备工程研究中心；海信网络青岛市智能交通工程研究中心；天时海洋工程及石油装备研究院、企业技术中心等。
重点园区
高端装备机械产业集聚区（株洲路周边）等。
国外重点
企业
瑞典aBB、德国KUKa、日本FanUC、川崎机器人、americanRobot、西门子、霍尼韦尔等。
国内重点
机器视觉基础知识篇9
一、强化专业基础课学习和实训
在讲授《电工技术与技能》、《电子技术与技能》时，我针对学生的基础实际，补充初中电学的相关知识，做好初、高中知识的衔接，便于学生接受新知识；技能实训时，选取在日常生活中最常见、应用最广泛的日光灯、万用表、智能稳压充电器、收音机等项目，使学生掌握元器件的识别、检测和判别，理解放大、整流、滤波、稳压等电路的工作原理，培养学生装配和焊接工艺，学会使用常用的电子仪器（如万用表、示波器等），从而激发学生的学习兴趣，熟悉基本电路的检修方法，为彩电的学习奠定基础。
二、重视彩电原理学习和技能培训
彩电原理抽象复杂，学生基础参差不齐，我采用了多媒体技术、实物投影技术、虚拟实验室技术等现代化的教学手段，分析透彻课本上的各种机型电路组成与信号流程，让彩电原理变得深入浅出，直观形象，通俗易懂。这样不仅激发了学生的学习兴趣，提高了教学效率，还优化了教学过程，拓宽了知识面，激活了创新思维。
为深化原理学习，提高技能水平，我重点做了两方面工作：
1、进行关键点测试和故障模拟，为检修铺路。
为进一步熟悉彩色电视机的基本结构、原理，掌握专用元器件的检测及维修方法，我们利用现有实训设备，每学完一章理论就进行相应电路的测试与故障模拟。这样不仅让学生加深了彩电原理及故障现象认识，还能培养他们熟练使用维修工具的能力，做好维修数据的积累，为检修实训奠定基础。
2、检修实训，提高排除彩电故障点的精确率。
在电视机的排故障实习过程中，我采用了项目教学法，即先让学生熟悉电视机中某一模块的工作原理，再进行故障排除的分析与指导，然后进行排故障练习，最后根据检修过程写出实习报告。
（1）筹备有序，提高实训设备利用率。
农村职业学校教育资金短缺，设备落后，现有的实习条件很难保证每人一台实训彩电。为此，实训前我都要统筹安排：即给每台彩电编号，设不同故障点，小组合作人人动手，采用排故障练习与写实习报告相结合的方法，即在规定的时间里每找到一个故障点，必须马上写出实习报告，经实习教师检查验收并打分后，再安排下一个故障机的检修。另外为保证故障机的利用率，检修过程中要求只查不排，凡是思路不清的不允许上机实习。有竞争就有动力，极大地调动了学生学习的自觉性和积极性，上机实习积极踊跃。
（2）检修指导，确保实训的高效性。
电视机维修是通过分析、判断、检测等方法确认电视机故障产生的原因。我设置故障遵循从简单到复杂、先单元后整机、从明显到隐蔽的原则，循序渐进，引导学生学会观察，学会检测，学会思考，学会判断，力求通过学生自己的努力，理出检修思路，找出故障原因，做好检修记录。每当学生修好一台故障机后，学生都会情不自禁地表现出一种成就感，我与学生共享这胜利果实的时候，都要求学生及时反思，总结检修过程，找出检修规律性，撰写有价值的检修报告和小论文。这样学生就会进一步理清了检修思路，强化了检修印象，提高了学生的维修技能。
（3）及时总结，巩固实训效果。
在实习过程中，教师要及时批改实训报告，做到因材施教，重视课堂小结：对正确、有创造性的检修思路，教师要给予肯定和表扬；对错误和不完善的检修思路，教师要引导学生找出思维的障碍和所学知识的缺陷，并提出今后努力的方向。这样，通过实习报告的反馈使教师更加明确教学改进的方向，加深学生彼此了解。同时我还对个别学生存在的问题进行及时引导。这种集中与个别相结合的指导方式，可以全面提高学生分析故障、排除故障的能力，激发学生探索维修技术的兴趣。
（4）引导学生多途径学习和查找资料。
现在科技日新月异，电视机的性能和高新技术含量不断提高，品牌多，机型多，更新换代日趋频繁，利用相关的工具书和互联网查找资料进行学习检修已成趋势。为此，我常常布置一些课外作业，引导学生多途径学习和查找资料，培养学生排除疑难故障的能力和自学能力。
三、培训比赛，强化教师专业技能
职业学校的教师不仅要有较强的理论知识，还要有很强的动手能力，能不断地跟踪新技术、新知识。这就要求我们教师要主动学习，勤维修多实践，不断积累经验，积极参加上级组织的培训和比赛。为了丰富课堂教学，我将平时维修更换下来的组件贴上标签并归类，标明故障现象和检修过程，然后结合所学内容，把我的维修经验传授给学生，这样学生在听课时有亲临其境的感觉，有利于知识的掌握和技能的提高。
四、课外辅导，锻炼学生独立维修能力
机器视觉基础知识篇10
关键词：视唱练耳；民族音乐；融入；教学
一、视唱练耳教学融入民族音乐的可行性探讨
视唱练耳是通过对学生视唱技能、音乐审美听觉及音乐素质的全面训练，帮助学生全面提高音乐文化艺术修养，掌握音乐文化诸要素，增强对音乐的表现与理解能力。它不仅包括音乐技术的层面，也体现出音乐文化的层面，有什么样的教育模式，就形成什么样的听觉习惯和审美情趣。随着世界多元音乐文化教育意识的兴起和发展，人们已深刻体会到对西方音乐的盲目推崇及对本民族音乐的固步自封所造成的种种弊端，寻求本民族文化资源，成为国家和民族谋求生存和发展的基本策略[1]。但不可否认，就视唱练耳学科而言，还是以西洋音感为基础、用西方音乐语法来理解中国音乐。民族音乐思维训练在学科中仍处于附加模式与弱势地位。
没有继承，就没有发展。明天决不属于不会保存自己文化传统的民族。因此，努力探求本民族的音乐语言，构建具有本民族特性音调和音感的、较为独立和系统的教学模式，使学生的民族听觉得到充分锻炼，形成良好的民族音长感、音强感、音高感、音色感、调性感、调式感、结构感及民族多声思维感等是十分必要的。这也是当前视唱练耳学科思考和改革的一个重要问题。而这个民族基本音感的基础就是民族传统音乐文化，只有这种音乐才是“运用本民族固有方法、采取本民族固有形式创造的、具有本民族固有形态特征的音乐作品。”[2]也只有这种形态思维概念的音乐才是中华民族音乐文化的传统之根，它理应成为民族音乐思维视唱练耳教学的基础。
二、民族音乐在视唱练耳教学中的体现
（一）视唱
1、民族音乐的特殊调感
我国的民族音乐大都是建立在以五声调式为基础的调式体系上，音的进行大都是以“三音回旋”的方式为基础而进行的，音的倾向性不同于大小调体系。因此，在视唱时，不要将音的进行唱得那么生硬，前后音的关系要相对柔和些，并掌握一定的合适语法，力求做到民族音乐风格上的准确表达。
2、民族音乐的特殊音高要求
民族音乐特别是一些民歌，大都来自民间往往都有浓厚的音调特点，虽被“记录在谱”，但由于现代记谱法仍有一定的局限性，仅按照谱面上唱出来的有时会感到“不对味”，失去了原作的一些魅力。因此，必须根据不同的民族音乐特点加以灵活的处理。
3、民族音乐的特殊节奏要求
一些山歌风味的民歌，其节奏有一定的自由性，要处理得体才不会失去原有的风格，因此，在视唱教学中要特别注意培养学生的这种山歌风味的民歌视唱感觉。
4、民族音乐的特殊律制的要求
在视唱课堂上，我们的教学大都采用钢琴作为定音和伴奏的乐器，这就决定了视唱只能采用十二平均律。因此，钢琴系学生除了会十二平均律以外，还可补充了解其它律制的民族音乐。一方面，有比较才能更好地诠释西方钢琴音乐；另一方面，在演奏中国或其它民族的音乐时才能有较深刻的理解。同样，若让民乐系学生只掌握与民乐密切相关的知识，就容易形成教学上的偏差，学生知识结构面的不平衡也难免会导致他们演奏上出现一些困难等。所以我建议作为专业院校的学生应较全面地了解首调与固定调；掌握不同律制的不同风格，培养学生能够分辨十二平均律、五度相生律、纯律、中立音的细微差别，而不是狭义地只专注于自己专业的东西。以解决好视唱民间曲调对民族音乐风格的把握，以及教学上如何适应我国国情来促进民族音乐的发展，如何使得教学规范化等问题。随着时代的进步，高科技电子行业得到迅猛的发展，日新月异。现在制造这种乐器已不会像以前那样受到技术方面的限制了，就拿制作音乐的合成器来说，它已经能调出多种律制，并能够生动地模仿出各种乐器的不同音色及不同风格的润腔。
（二）民族音乐听觉训练的含义及手段
民族音乐听觉是在长期的、有意无意的外部音响刺激下所形成的内在民族音乐形象的积累，是通过大脑对旧有音响形象经过再加工改造，形成新的音响形象的发现过程。
1、准确地鉴别民族音乐的能力是通过训练得到提高的。例如，让不懂希腊语的人听别人高声朗读希腊神话，那么他们的耳朵中有“声音”在回响，但是声音表达了什么意义，他们却全然不知。为了听懂这些“声音”里包含的微妙的意义和优美的韵律就必须在此之前学会希腊语。民族音乐的鉴别能力也只有通过努力学习才能不断提高。
2、应该使学生对民族音乐产生正确的反应，以促进他们民族音乐听辨能力的提高。听觉往往是通过知觉增进，而知觉又是由于外界刺激引起的。例如，当看到外界景色，即使是同一景色，地质学家和植物学家、军事家、登山运动员等由于他们的职业不同，他们注意力和侧重面都完全不同，这意味着知觉是根据外界刺激而引起的。所以我们必须经常造成与民族音乐内容有关的各种刺激，并通过这些刺激，促进学生对民族音乐听辨能力的提高。
3、为了使学生注意听觉训练，必须灵活地运用各种音乐手段。（1）默唱。不出声地再现乐曲或音响的能力，最初的形式是默唱与出声唱交替进行。其方法可以从乐句、乐段开始逐步过渡到整首乐曲。为了调动学生的兴趣，默唱与出声唱还可采取个人与个人唱、个人与集体唱的形式交替出现。（2）演奏乐器。事实上，演奏乐器对听觉训练有及其重要的意义，例如，拉小提琴进行听觉训练时，除了音高、音色等方面的差别外，还有演奏乐器时的复杂技巧方面的问题。（3）与欣赏进行有机的结合。听觉训练是为了使学生们能将融合在一起的形形色色音响，转化为有规律的，使人得到美的享受的民族音乐组织，如果在进行听觉训练的同时忽视了聆听、演奏（唱）和创作三个环节来体会民族音乐的情趣，那么就会歪曲了听觉训练的作用和本质。
（三）民族音乐的乐句与旋律理解
民族音乐并不是简单的音符连缀，正如同诗歌不是简单的文字排列一样，为了使学生们尽可能更准确地听懂民族音乐，最基本的要求是提高他们理解乐句和旋律的能力，认清旋律乐句是一个整体。在唱歌教学中来正确指导学生理解旋律和乐句是十分重要的。要让学生学会正确的换气方法，自然地感觉民族乐句的整体性，从中领会旋律的美感。
（四）民族音乐的听觉表象
培养学生的听觉表象和思维是进行听觉训练的最终目标。许多大作曲家在他们的创作过程中，也总是不断地强调表象，他们认为听觉表象不仅对作曲工作大有益处，而且与作曲工作紧密相连[3]。在学校视唱练耳教学中，要十分注意培养学生的听觉表象。这种学习不是机械的训练，而是提高学生民族音乐素质不可缺少的活动。如果没有丰富的听觉表象，那么无论在歌唱或演奏乐器时都不可能有敏锐的注意力
在正式视唱之前，作好视唱准备要让学生围绕乐句进行思考，注意新的音型，即让学生观察乐谱的民族音乐逻辑。这种视唱准备工作，对于视谱学习极为有利。
三、视唱练耳教学融入民族音乐的具体实践
视唱练耳采用分组授课制，新教材在结构安排上考虑在原有小组的基础上采用大课讲授与分组辅导相结合的方式进行。按传统标准班40人分两组授课的时间安排，每周四个学时分为三个时间段，各个时间段都有针对性地解决某些问题。因为传统音乐的学习涉及到民族音乐风格的把握问题，光靠自己唱找不到应有的韵味，必须还有一个跟唱、揣摩的过程，因此每个时间段间隔开来，留给学生学习和思考的余地。第一时间段留出一学时时间作为统一理论讲解和实例赏析，音响听觉积累，大课中主要讲授所教单元里的传统音乐知识，包括音乐类型、音乐特点、音乐风格及形成该音乐音调、节奏的历史成因，如地理环境、民俗文化、劳动方式、地方方言、审美习惯等，还可以补充一些记忆与思考题，帮助巩固理论知识，更好地把握音乐风格。音乐是一个民族情感性格的一种表达方式，不能只把它当成是一种情绪、声音去听、去唱，更重要的是应把它当成一种文化现象，从民族传统文化的视角进行审视，了解中国传统文化的自然环境、哲学观点、宗教信仰、文学内涵、民族性格等，解决学生对传统音乐知识面过窄的问题。播放有关音乐类型的音像资料、图片、文字说明等，增加学生的感性认识，从自身对音乐作品的直观体验出发去逐步认识区分音乐作品[4]。学习时采用精唱与泛唱相结合的方式，尽可能多地接触同一类型的音乐作品，积累听觉审美经验。第三时间段还是集体授课，给学生相互交流、合作的机会，主要以创造性实践为主。内容上可以有更灵活的形式，可以把它作为前两个时间段音乐体验的补充，或者是巩固，或者是创造性。
在选材和教学观念上，应突破欧洲大小调式的局限，深入挖掘我国少数民族民间音乐中丰富多样的调式资源，不以欧洲大小调式的音级功能去套用或诠释独具个性的五声调式和特性调式举例来说，如果将我国七声徵调式中的宫音(音阶的Ⅳ级音)看作“下属”音，就不能正确认识宫音在徵调式中的特殊地位和功能。在拓宽选材面和解放教学观念的基础上，视唱练耳教师最重要的工作，笔者认为应该是透过大量生动的视唱实例，对民族传统文化中原生态民间音乐典型音调的学习及音调感的培养，绝不是一个空泛的目标，这一命题几乎可以涵盖视唱练耳课全部的教学内容。例如音高练习中的律制问题，我国许多少数民族的民间音乐，不受十二平均律规范的“中立音”现象十分普遍，即兴演唱中的微升、微降和上下滑音，常是其风格的有机组成部分；又如节奏练习中的散板、摇板和不规则的节拍变换，也是我国民族传统音乐中常见的现象。再如多声部音乐的听觉练习，据统计，我国至少有23个民族保存和流传着具有相对稳定形态的多声部民歌[2]？。这些民歌的多声结合特点，是不能以建立在大小调式基础之上的欧洲和声学理论体系所能套用的。这些丰富多样而又十分独特的民族传统音乐形态，可极大地充实视唱练耳课的教学内容，亦是多元文化视野下视唱练耳二重性教学目标实现的基本保证。
四、结语
总之，视唱练耳这门基础课应本着古为今用、洋为中用的宗旨，重视并积极引导民族文化特别是民族音乐对这一领域的渗透和补充。这无论是就这一课程本身的提高，还是对学生全面音乐素质的培养，都将大有益处。
参考文献：
[1]张天彤。论高师民族音乐教育，中国音乐，2004
[2]王耀华。中国传统音乐概论第1页，福建教育出版社，1999