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摘要：随着计算机应用与信息技术的快速发展，现代计算机技术与数字图像处理技术已经能够应用于机械的视觉系统上，并能够通过合理的技术迁移实现在自动控制教学上的应用，机器视觉技术与移动控制系统的结合为信息工程类教学提供了更多可能，因此本文就以机器视觉在自动控制教学上的应用进行分析，通过对其应用的背景與教学目标的阐述，从而为机械视觉下的自动控制系统教学提供有效的参考与推进作用。
关键词：机器视觉;模式识别;自动控制;教学方法
机器视觉就是通过图像收集与计算机强大的运算能力对物体进行识别处理的技术，一方面对所识别对象的信息提取是具有一定要求，一个完整的视觉识别系统需要它能够对识别的信息进行选择与变换，所提取到的信息能够充分反应识别对象的本质特征，这样后期的算法处理才能达到精准无误。另一方面在完成图像收集后就进入到计算机的算法处理阶段，让设备控制能够实现自动化操作，在教学过程的应用能够更好的加强学生的动手时间能力，让自动控制的教学真正进入到学习的方方面面。加强教学效果的同时让学生对于控制理论的学习中有了更深的理解。
1、机器视觉技术在自动控制教学中的应用背景研究
视觉是人类感知世界最主要的感官点，大脑信息的主要来源就是视觉系统的收集，而自动控制自控的实现自然也需要机器视觉技术作为辅助，也就是让计算机辅助下的图像收集与信息处理成为机器的眼睛。能够及时感知所处理对象的信息变化，当前随着现代科技的发展人工智能已经成为大家对未来科技发展的统一认同点，并且借助传感器、扫描器等设备自动控制系统已经能够实现视觉识别技术。所以机器视觉技术与自动控制系统的结合已经变得不那么遥远，对于未来的人类服务也会创造出更多可能。
但是从目前自动控制系统的课堂教学来看，智能机械的学习与操作中并没有充分应用到图形图像的处理技术，教学机器主要开始通过老式传感器来获取外界信息。比如经常会使用到的循迹避障小车案例，其教学技术并不是真正的机器视觉技术。而是通过在小车周围携带红外传感器来感知与检测地面上的黑色轨迹，然后再通过红外接收装置来确定小车契合度偏离车道，虽然有一定的技术原理，但这种红外传感器技术对环境的要求很高，任何光线的变化都会对影响到传感器的反馈结果。这样的自动控制系统教学并不具备足够的稳定性。所以需要一种更为规范、专业的机器视觉技术来提升自动控制系统的教学效果。
2、机器视觉技术的教学目标
根据以上教学背景与教学要求的分析，高校对于自动控制系统课程的设置应该要以实践教学为主，通过将机器设备有效引入教学环境让学生接触前沿科学技术，对于当前的机器视觉技术与自动控制系统有更深入的理解。同时新技术在教学课堂中的应用也能够很好的提升学生创新能力，以更加开阔的眼光去观察世界，在真正的技术氛围下养成全面的求知、创造能力。
机器视觉技术与自动控制类课程的结合，其实更倾向于对控制类系统的开发项目教学，主要内容还是如果通过技术迁移实现视觉算法在机器控制中的应用。根据图像理解的结果来实现机器视觉技术与自动控制系统软硬件的有效结合。这种交叉性学科由于设计内容广，在实际教学中一定要采取机器视觉学理念进行教学，避免由于繁琐的算法问题而影响到学生正常的学习兴趣。从机器学习与智能技术的角度主动结合所学的控制理论知识来进行教学。
3、机器视觉在自动控制教学中的实施方案介绍
机器视觉教学最好能够采用以实际应用为导向的教学方法，结合具体的案例分析让学生掌握到基本视觉技术与自动控制的结合原理，选择一些有代表性、技术完善的教学案例。在实际教学中可以分为三个阶段：实验演示、基础实验、技术拓展。分别从自动控制从研究到应用的整个流程有一个全面的了解。
3.1、演示实验
实验演示主要是让学生对于机器视觉中所使用的图像处理与识别技术有一个应用过程的认知，包括对于图像、像素的基本概念、常用处理算法，让学生人知道自动控制与视觉技术结合原理，目前高校主要使用MATLAB作为图像处理的软件平台，一方面MB为使用者提供了大量的图像处理函数。学生可以采用调用方式节省计算机算法编制的工作时间。另一方面也符合教学中倾向对于学生控制实践的教学要求。由浅入深、富有乐趣的进行自动控制学习，例如教师可以安排视频演示车牌识别应用实验。车牌识别是机器视觉应用比较经典也比较简单的案例，由于车牌形状、字体颜色都十分规范明显，所以这项机器视觉技术非常适合在课堂上进行教学，而且该技术在平常的交通管理中也有着非常重要的作用。
3.2、基础性实验
通过给学生演示机器视觉实验后学生对机器视觉技术已有一定的概念，此时教师可以根据学生的能力设置一些基础的实验教学，让学生在动手的过程中实现对自动控制的感性认识，有效回避自动控制教学中的复杂算法的影响，采用实验教学让学生自动控制学习有更清晰的认知。一般情况下基础性实现需要有一个完整的工程流程，教师可以让学生在MATLAB平台实现以下几项功能，首先要求系统能够自动打开文件并显示图像。其次能够对图像进行缩放、旋转、剪裁、保存功能，最后采用简单的通道图像处理法进行灰度和二值化处。结束后观察图像明白进行灰度处理的根本意义所在。
3.3、机器视觉与自动控制拓展教学
开展拓展教学的目的一方面能够强化学生对于技术的认知，让学生对于技术内容有一个更全面的了解。其次提升学生的基础应用能力，在对机器视觉技术的学习后能够有一定的应用能力，比如在基础实验的基础上举一反三完成一些其他的实验项目。可以采用实验小组的形式进行教学，学生在实施过程中可以采用基础实验的一些框架，比如根据上述车牌号码识别系统，直接通过交通运动视频进行编写算法实现车牌号码的识别，可在Java或C#平台上搭建应用相机采集到的图片自动处理，最终输出该照片对应的车牌号的自动控制系统的实现。
4、总结
综上所述，自动控制系统作为信息工程类专业的一门重要课程，教学中会涉及到计算机技术、机械控制、数据处理等内容，是一门综合性非常强的理工学科，高校一般都会会再在计算机与机械控制相关连的专业下开设这门课，通过机器技术与自动控制的结合教学实现学生综合能力的发展。所以在自动化控制教学中有必要结合模式识别理论来加提高学生的实践水平。
参考文献：
[1] 陈妍冰.机器视觉技术在实践教学中的应用方法研究[J].电脑知识与技术，2014.10（27）：6487-6489.
[2] 赵俊红.机器视觉与智能检测创新实践教学模式的探索[J].实验室研究与探索，2012.31（5）：144-146.
[3] 满江月.人脸识别技术应用与发展趋势[J].中国公共安全（综合版），2014（10）：124-127.
（作者单位：河北农业大学）
关键词：机器视觉;模式识别;自动控制;教学方法
机器视觉就是通过图像收集与计算机强大的运算能力对物体进行识别处理的技术，一方面对所识别对象的信息提取是具有一定要求，一个完整的视觉识别系统需要它能够对识别的信息进行选择与变换，所提取到的信息能够充分反应识别对象的本质特征，这样后期的算法处理才能达到精准无误。另一方面在完成图像收集后就进入到计算机的算法处理阶段，让设备控制能够实现自动化操作，在教学过程的应用能够更好的加强学生的动手时间能力，让自动控制的教学真正进入到学习的方方面面。加强教学效果的同时让学生对于控制理论的学习中有了更深的理解。
1、机器视觉技术在自动控制教学中的应用背景研究
视觉是人类感知世界最主要的感官点，大脑信息的主要来源就是视觉系统的收集，而自动控制自控的实现自然也需要机器视觉技术作为辅助，也就是让计算机辅助下的图像收集与信息处理成为机器的眼睛。能够及时感知所处理对象的信息变化，当前随着现代科技的发展人工智能已经成为大家对未来科技发展的统一认同点，并且借助传感器、扫描器等设备自动控制系统已经能够实现视觉识别技术。所以机器视觉技术与自动控制系统的结合已经变得不那么遥远，对于未来的人类服务也会创造出更多可能。
但是从目前自动控制系统的课堂教学来看，智能机械的学习与操作中并没有充分应用到图形图像的处理技术，教学机器主要开始通过老式传感器来获取外界信息。比如经常会使用到的循迹避障小车案例，其教学技术并不是真正的机器视觉技术。而是通过在小车周围携带红外传感器来感知与检测地面上的黑色轨迹，然后再通过红外接收装置来确定小车契合度偏离车道，虽然有一定的技术原理，但这种红外传感器技术对环境的要求很高，任何光线的变化都会对影响到传感器的反馈结果。这样的自动控制系统教学并不具备足够的稳定性。所以需要一种更为规范、专业的机器视觉技术来提升自动控制系统的教学效果。
2、机器视觉技术的教学目标
根据以上教学背景与教学要求的分析，高校对于自动控制系统课程的设置应该要以实践教学为主，通过将机器设备有效引入教学环境让学生接触前沿科学技术，对于当前的机器视觉技术与自动控制系统有更深入的理解。同时新技术在教学课堂中的应用也能够很好的提升学生创新能力，以更加开阔的眼光去观察世界，在真正的技术氛围下养成全面的求知、创造能力。
机器视觉技术与自动控制类课程的结合，其实更倾向于对控制类系统的开发项目教学，主要内容还是如果通过技术迁移实现视觉算法在机器控制中的应用。根据图像理解的结果来实现机器视觉技术与自动控制系统软硬件的有效结合。这种交叉性学科由于设计内容广，在实际教学中一定要采取机器视觉学理念进行教学，避免由于繁琐的算法问题而影响到学生正常的学习兴趣。从机器学习与智能技术的角度主动结合所学的控制理论知识来进行教学。
3、机器视觉在自动控制教学中的实施方案介绍
机器视觉教学最好能够采用以实际应用为导向的教学方法，结合具体的案例分析让学生掌握到基本视觉技术与自动控制的结合原理，选择一些有代表性、技术完善的教学案例。在实际教学中可以分为三个阶段：实验演示、基础实验、技术拓展。分别从自动控制从研究到应用的整个流程有一个全面的了解。
3.1、演示实验
实验演示主要是让学生对于机器视觉中所使用的图像处理与识别技术有一个应用过程的认知，包括对于图像、像素的基本概念、常用处理算法，让学生人知道自动控制与视觉技术结合原理，目前高校主要使用MATLAB作为图像处理的软件平台，一方面MB为使用者提供了大量的图像处理函数。学生可以采用调用方式节省计算机算法编制的工作时间。另一方面也符合教学中倾向对于学生控制实践的教学要求。由浅入深、富有乐趣的进行自动控制学习，例如教师可以安排视频演示车牌识别应用实验。车牌识别是机器视觉应用比较经典也比较简单的案例，由于车牌形状、字体颜色都十分规范明显，所以这项机器视觉技术非常适合在课堂上进行教学，而且该技术在平常的交通管理中也有着非常重要的作用。
3.2、基础性实验
通过给学生演示机器视觉实验后学生对机器视觉技术已有一定的概念，此时教师可以根据学生的能力设置一些基础的实验教学，让学生在动手的过程中实现对自动控制的感性认识，有效回避自动控制教学中的复杂算法的影响，采用实验教学让学生自动控制学习有更清晰的认知。一般情况下基础性实现需要有一个完整的工程流程，教师可以让学生在MATLAB平台实现以下几项功能，首先要求系统能够自动打开文件并显示图像。其次能够对图像进行缩放、旋转、剪裁、保存功能，最后采用简单的通道图像处理法进行灰度和二值化处。结束后观察图像明白进行灰度处理的根本意义所在。
3.3、机器视觉与自动控制拓展教学
开展拓展教学的目的一方面能够强化学生对于技术的认知，让学生对于技术内容有一个更全面的了解。其次提升学生的基础应用能力，在对机器视觉技术的学习后能够有一定的应用能力，比如在基础实验的基础上举一反三完成一些其他的实验项目。可以采用实验小组的形式进行教学，学生在实施过程中可以采用基础实验的一些框架，比如根据上述车牌号码识别系统，直接通过交通运动视频进行编写算法实现车牌号码的识别，可在Java或C#平台上搭建应用相机采集到的图片自动处理，最终输出该照片对应的车牌号的自动控制系统的实现。
4、总结
综上所述，自动控制系统作为信息工程类专业的一门重要课程，教学中会涉及到计算机技术、机械控制、数据处理等内容，是一门综合性非常强的理工学科，高校一般都会会再在计算机与机械控制相关连的专业下开设这门课，通过机器技术与自动控制的结合教学实现学生综合能力的发展。所以在自动化控制教学中有必要结合模式识别理论来加提高学生的实践水平。
参考文献：
[1] 陈妍冰.机器视觉技术在实践教学中的应用方法研究[J].电脑知识与技术，2014.10（27）：6487-6489.
[2] 赵俊红.机器视觉与智能检测创新实践教学模式的探索[J].实验室研究与探索，2012.31（5）：144-146.
[3] 满江月.人脸识别技术应用与发展趋势[J].中国公共安全（综合版），2014（10）：124-127.
（作者单位：河北农业大学）