機器視覺在自動控制教學中的應用方法研究

潘岱 熊才高

摘 要 現代計算機技術、數字圖像處理技術不斷發展，傳統自動控制教學在教學方法上也不斷創新，將機器視覺技術與自動控制系統結合的教學方法應運而生。本文從機器視覺技術在自動控制教學中的應用背景著手，給出了教學目的與教學實施方案。該教學方法在湖北商貿學院機電與信息工程學院的項目式教學改革中取得了初步的教學效果。

關鍵詞 機器視覺 模式識別 自動控制 教學方法

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.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

視覺識別技術是通過計算機強大的運算能力對圖像進行適當處理，提取所需信息的一門技術，一個完整的視覺識別系統中能夠自動的采集圖片或者視頻信息并進行預處理，包括復原、去噪、加強等手段，然后對經過預處理的信息進行選擇或變換，提取最能反映分類本質的特征，最后對特征進行分類并根據判別規則對信息進行處理。

在當前的教育背景和時代背景要求下，高等院校的教學更加強調實踐和創新能力，智能控制技術已經深入到了自動控制教學的方方面面，在以往的教學過程中，傳統的智能機器人項目比如基于單片機智能循跡避障小車、機器人足球、四軸飛行器等，都能激發學生濃厚的學習興趣，動手實踐參與度增高，能將控制理論與實踐結合，加深理論知識理解。

1 機器視覺技術在自動控制教學中的應用背景研究

視覺是人類的主要感官，是人腦理解環境的重要信息來源，機器視覺技術作為一門利用計算機輔助來替代視覺工作的技術就是讓機器“長出眼睛”，能夠對周圍事物產生視覺，感知環境的變化。隨著現代科技的發展，人工智能在近年來引起了大家的廣泛興趣，自動化控制系統與視覺識別技術的融合能夠很好地改善系統的自動化水平，讓機器更智能，更好地為人類服務。

但是目前在單片機實踐課程中學生在進行智能機器人的學習和制作時，并未應用到圖像處理技術，而是通過傳感器來獲取外界信息。例如最常見的循跡避障小車，它的“視覺”是通過小車車身攜帶的紅外傳感器來檢測地面上的黑色軌跡，通過紅外接收裝置來判斷小車是否循跡或是偏離車道，從而對小車的行駛軌跡進行控制，利用紅外傳感器來實現小車的循跡避障功能原理簡單易懂，方便實現且成本低廉，但是紅外傳感器對于外界環境要求極高，任何光線的變化都可能導致傳感器無法正常工作，后期的調試工作任務繁重，系統魯棒性差，無法滿足復雜多變的環境要求。

機器視覺與模式識別是信息工程類專業的一門重要課程，該課程涉及多門基礎學科，是一門多領域的綜合性學科，高校通常在計算機信息類專業開設該課程，在自動化控制類專業中開設該門課程的高校較少。在長期的自動控制類教學過程中，偶爾的提及該技術，學生都表現出了強烈的學習欲望，因此，筆者認為在自動化控制教學中有必要結合模式識別理論來加深學生的直觀感受，提高學生的實踐水平。

2 機器視覺技術的教學目標

基于以上的背景，對于高校的自動控制類課程，有必要將機器視覺加入到實踐教學中，讓學生接觸前沿科學技術，了解和學習相關領域的知識，通過該技術更好地進行智能機器人的設計，提高學生的創新能力。

將機器視覺技術運用到自動控制類課程的教學過程，實質就是將機器視覺應用到控制類的嵌入式開發項目中，通過選取合適的教學案例，編寫圖像或視頻處理算法來實現機器的視覺功能，根據圖像理解結果來實現控制，是一種軟硬件相結合的教學模式。因為機器視覺屬于交叉性學科，內容涉及廣，在編寫圖像處理算法時有一定的復雜性，因此，在實際教學過程中采用以機器視覺與模式識別理論為導向，實際應用為主的教學理念。盡量避免算法中繁瑣復雜的數學公式，讓學生在掌握視覺概念的基礎上能培養出學習興趣，發散思維，主動結合所學的控制理論知識來進行更深入的智能機器人設計。

3 機器視覺在自動控制教學中的實施方案介紹

在實際自動控制教學中，采用以實際應用為導向的教學方法，通過基礎的圖像處理案例分析讓學生掌握基本的機器視覺技術中的算法，并且能夠舉一反三，選擇合適的研究方向進行深入學習研究。

教學實施過程分為三個階段，第一階段以實驗演示為主，第二階段設置基礎性實驗分析，第三階段為提高性實驗拓展。

3.1 演示實驗

實驗演示階段主要給學生演示機器視覺中的圖像處理和模式識別技術，包括圖像的基本概念，像素的基本概念以及常見的圖像處理手段和算法，在教學過程中選擇MATLAB作為圖像處理的軟件平臺，因為MATLAB為使用者提供了大量的圖像處理基本函數，學生在使用過程中只需按照函數格式調用即可，為初學者節約了大量的時間?；A性實驗由淺入深，其內容設置如下：

實驗1：MATLAB軟件介紹： MATLAB是集矩陣運算、圖形處理、程序語言設計等功能于一體的軟件，利用MATLAB提供的圖像處理工具箱和可視化的圖形用戶界面能實現對圖像的處理。

實驗2：MATLAB圖像處理工具箱基本操作介紹：教師在MATLAB平臺上演示簡單的圖像處理操作，學生進行觀察。

實驗3：視頻演示車牌識別應用：車牌識別是模式識別的經典案例，車牌形狀、文理、內容字體都十分規則，從圖像中識別車牌簡單、穩定，該技術現在已經廣泛應用于智能交通系統。

3.2 基礎性實驗

通過給學生演示機器視覺實驗，學生對機器視覺技術已有一定的概念，此時，教師可根據學生實際情況設置一些基礎的圖像處理實驗。

基礎性實驗的設置原則上要包含一定的圖像處理技術，但是不宜采用過于復雜的圖像算法，學生在這一階段剛剛對圖像技術有了一定的感性認識，復雜的算法會讓學生學習的重點偏離基礎性實驗目的，在學生接受程度較好的情況下可讓學生自行鉆研復雜算法。一般情況下設置的基礎性實驗內容如下：

實驗1：熟悉MATLAB平臺。打開MATLAB平臺，建立一個完整的工程，并在工程下新建m文件，在m文件中編程實現以下功能：（1）打開圖像和顯示圖像（2）旋轉并保存圖像（3）對RGB格式的三通道彩圖進行灰度和二值化處理要求學生能夠熟練掌握imread、rgb2gray、rgb2bw、rotate、plot等函數的調用格式，觀察處理后的圖像效果，明白圖像處理的意義。

實驗2：圖像邊緣檢測。使用MATLAB自帶庫函數對圖像進行邊緣檢測，包括Sobel算子、canny算子、Laplace算子，設置不同的閾值觀察檢測效果，加深對邊緣檢測算法的理解。

實驗3： RGB三通道彩圖的灰度處理。要求學生在采用灰度公式Gray=0.2989*R+0.5870*G+0.1140*B在MATLAB中通過編程的方法對RGB彩圖實現灰度化。

3.3 機器視覺與自動控制綜合性實驗

設置綜合性實驗目的在于強化基礎知識，提升應用能力。在學生完成了基礎性實驗的基礎上，就可以獨立完成一些綜合性的實驗，將模式識別應用到自動控制系統中，實現人工智能。

實驗以小組形式進行，學生根據自身興趣，自選項目，通過查閱資料、整理資料、搭建硬件電路、進行軟件編程、調試等一系列項目實施過程來完整的實現某一項目，教師在項目實施過程中只進行協助指導而不直接參與項目的制作，小組成員間相互協作共同實現項目。綜合性實驗的設置可以如下例所示：

實驗1：車牌號碼自動識別系統。學生通過數碼相機采集車牌號碼圖片，編寫算法實現車牌號碼的識別?？稍贘ava或C#平臺上搭建應用軟件，相機采集到的圖片自動處理，最終輸出該照片對應的車牌號。

實驗2：基于機器視覺的自動循跡小車。該實驗主要模擬汽車上的車道線檢測裝置，小車不再用傳統的紅外傳感器來實現循跡功能，而使用更高級的圖像處理方法，使小車能夠沿著指定的軌跡行進，在出現偏移時能夠報警并對行進軌跡做出相應的調整。

以上為教師提供的參考性實驗，學生可以發揮自己的想象力和創造力，在能力范圍內，讓機器視覺技術與自動控制系統合二為一，實現智能化。

4 總結

近年來，機器視覺已經被越來越多的應用到各個領域，對于自動化專業的學生而言，要想順應時代要求，在自動化領域有所突破，掌握基本的機器視覺技術已經迫在眉睫。大學作為培養應用型人才的搖籃，將機器視覺應用在自動控制教學中，能夠充分調動學生的求知欲望和學習模式識別技術的興趣，在試驗中充分發揮出學生的主體作用，減少算法等抽象理論知識的講授，著重培養學生動手能力，加深學生的理解，增強學生的記憶。當然，在機器視覺應用到自動控制教學的過程中，如何做到更好還要不斷地探索與實踐。

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