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关键词： AIGC   人工智能   职业教育   数字图像处理   课程沿革  

摘要： 随着数智时代的到来，人工智能生成内容(AIGC)对数字化内容生产的高效赋力，已经促使众多领域的技术先锋率先将其投入行业产研流程中，以探索其应用路径，但要将生成式人工智能(GAI)确立为安全可靠的核心生产形式，仍需经过与产业界的深度磨合才能验证。面对日益复杂的行业情况，学校对相关专业课程的发展建设、教学路径推陈出新相对滞后，更应进一步要求专业教师发挥自主能动性，立足专业技术素养、从业能力经验，多和一线企业交流合作，以求从“AI+教育”“产、学、赛”融合等实践角度出发，经查证，目前国家层面未发布专门针对"高等职业教育AIGC引入"的独立政策。实现专业课程教学的升级建设。文章以“数字图像处理”课程为例，探究AIGC在教学中的实际应用模式，针对本专业情况提出课程知识架构的整改策略，并从实际应用角度出发，探析本课程转型方向，以期为职业教育中同类型专业课程教学改革提供经验借鉴以及指导。

关键词： 两性一度   一流本科课程   专业认证  

摘要： 随着社会对创新型工程科技人才的需求日益迫切,电子信息工程专业课程的教学改革势在必行.文章以数字图像处理课程为例,针对课程理论知识点多、学科融合性强和工程应用性难的特点,从教学目标设计出发,采用分层教学内容的设置、构建学校特色的思政课程资源库,利用"独立—引导—协同"思考式教学方法,突出教学形式的先进性和互动性,分析多循环交互式教学的评价与反馈,体现学习结果的探究性和个性化,从教学设计、教学方法和策略中以及教学效果中落实"两性一度",为电子信息工程专业课程改革提供理论指导和实践参考.

关键词： 黑土层划分   土壤剖面图像   颜色模型   机器学习   数字土壤形态学  

摘要： 【目的】传统的黑土层判定多依赖于野外剖面挖掘测定、室内理化指标数据分析和专家经验,工作量大、主观性强且周期长。本研究采用机器学习和数字图像处理技术,以期快速判定黑土层。【方法】利用中国土系调查数据集的土壤剖面图像信息,建立土壤颜色与理化性质之间的关系模型,并采用随机森林、支持向量机、梯度提升树3种机器学习分类器,进行黑土层和非黑土层的二值划分。【结果】3种分类器均可实现对黑土层的判别,其中随机森林的分类效果最好,平均精度为0.80,平均kappa系数为0.55;超红波段2R-G-B和La*b*、Lu*v*颜色模型中的a、b、u、v变量是区分黑土层样本和非黑土层样本的重要分类特征变量,而La*b*、Lu*v*颜色模型中的L变量,以及CIEXYZ颜色模型中的X、Y、Z几个变量对于分类的贡献度较低;相比于sRGB颜色模型,La*b*、Lu*v*颜色模型有更好的分类效果。【结论】本研究提出的基于土壤剖面图像的黑土层判别方法,能够有效辅助传统方法的判别,快速、精细化地识别黑土层,但对于土体构型复杂的土壤剖面仍需进一步研究。

关键词： 数字图像处理   项目驱动   翻转教学   科研答辩  

摘要： 针对传统数字图像处理教学模式存在重理论、轻实践,学生参与度不足,技术更新滞后,教学资源单一等问题,在科教融合背景下,该文探索了一种“答辩式”翻转教学模式。该模式融合项目驱动、翻转教学和课题答辩等理念,以精选高质量案例驱动主动学习和个性化学习,实现课程教学内容和教学模式的优化。学生选择教师提供的案例进行研究,并在课堂上进行陈述和答辩,这一方式有效强化了实践操作环节,丰富了教学资源,充分调动了学生的学习主动性,提高了学生的课堂参与度。问卷调查和课程达成度对比结果显示,“答辩式”翻转教学模式在提高学生学习效率、促进团队合作、增强实践能力和创新思维等方面取得了良好效果。

关键词： 课程思政   数字图像处理应用   教学改革   项目式教学  

摘要： 本文探讨了在课程思政视域下,对数字图像处理应用课程教学进行改革,以培养适应新工科背景、具备高度社会责任感和创新精神的数字图像处理人才。本文从教学内容、教学模式、考核标准等方面入手,构建“教师、教案、教法、环境”多方位协同的课程思政体系,推动课程思政建设全面深入开展。旨在实现专业知识与思政教育的有机融合,培养德智体美劳全面发展的新时代人才。

关键词： FIB-SEM双束系统   三维重建   双目立体视觉   数字图像处理  

摘要： 由FIB与SEM结合而成的双束系统拥有高精度微纳加工能力的同时也具有超高空间分辨率成像功能。在微纳尺度下使用双目立体视觉进行三维重建对指导微纳材料加工等具有重要意义。本文提出了一种基于双目视觉的FIB-SEM双束系统图像三维重建方案:利用双目视觉结合图像处理技术测量出样品表面的深度信息。实验结果表明,该方法显著提高了微纳样品表面深度信息的精准度,为SEM图像三维构建提供了新的思路和方法,为FIB-SEM系统的精细加工提供了有力的保障。

关键词： 知识图谱   科研创新能力   研究生培养   数字图像处理   导学”一体化  

摘要： 培养研究生的科研创新能力是推动科技进步和实现国家发展战略的关键。本文旨在构建基于知识图谱的研究生科研创新能力培养体系,通过探索学科研究热点与知识点的关联,设计可视化学习路径。以数字图像处理课程为例,从依托导师在研究生教育中的指导作用和发挥研究生主体作用两个方面,形成“导学”一体化模式,从而提升研究生的科研创新能力。

关键词： 指针式压力表   YOLOv5   数字图像处理   读数识别  

摘要： 针对指针式压力表自动检测读数时,受复杂背景环境等因素影响造成仪表图像检测难、读数困难和误差大等问题,提出基于YOLOv5和数字图像处理技术相混合的指针式压力表读数识别方法,通过YOLOv5网络实现复杂背景环境下表盘的检测与提取,再通过数字图像处理技术实现表盘圆心和指针直线的高精度定位,最后通过CRNN网络确定仪表量程。实验结果表明,该方法可以在复杂的环境中较为高效准确地读取指针式压力表的示数,读数的平均基本误差为0.32%,较现有方法显著提高,证明了该方法具有较好的实际应用价值。

关键词： 新工科   课程思政   仪器类专业   数字图像处理   思政教学案例设计  

摘要： 该文面向新工科建设的“复旦共识”“北京指南”“天大行动”,围绕“新工科建设”和“课程思政育人”两大目标,推进仪器类专业课程思政建设,把思想政治教育贯穿到人才培养体系的全过程,引导学生自尊、自信、自立和自强,强化学生“仪器报国、仪器强国”的使命担当,厚植家国情怀,培养担当民族复兴大任的时代新人。同时探讨结合学校的办学定位、专业特色、人才培养要求,探索课程思政教学与知识教学的有机统一。针对面向仪器类本科生开设的数字图像处理课程,从教学大纲、教案、教材等方面整理补充和仪器仪表行业相关的思政教育元素,设计题材新颖、具有时代特色的仪器类思政教学案例,实现具有“专业知识-思政育人-空天报国-敢为人先”特色的课程思政育人目标,进一步落实课程思政“立德树人成效”根本标准的具体化和可操作化。

关键词： 复合型   新工科   数字图像处理   人工智能技术  

摘要： 在高校教育强国战略的指引下,支持并探索新的人才培养模式,积极推进国家新工科建设进程。本文以计算机科学与技术专业《数字图像处理》课程为例,在传统图像处理技术的基础上,融合新型人工智能技术,提出了探索复合型新工科人才培养模式的方法与思路。本次探索紧密结合计科专业学生在《数字图像处理》课程中“重结果,轻理论,爱调包”等特点,对课程的教学内容、教学方法及评价体系进行全面探索。