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培養(yǎng)機械制造人才首先應摒棄傳統(tǒng)的教學方法和手段，采用現(xiàn)場實踐操作示范能使教學課件直觀易懂，再綜合多種現(xiàn)代化的教育手段將知識與生產(chǎn)實踐相，這就相當于學 的過程就是工業(yè)生產(chǎn)的實際操作過程，讓中職生能直接感官到學 的目的以及學 的效果。除此之外，加強實踐教學，還需要培養(yǎng)實踐意識和動手操作的能力，比如校外實訓、實驗室試驗、畢業(yè)設(shè)計等都能考驗中職生的動手能力和培養(yǎng)實操意識。在教學過程中，老師應該參與到中職生的實踐討論中去，做到師生互動。相互交流不僅能解決 的技術(shù)疑惑問題，還能從中感受實踐教學效果�？傊瑑�(yōu)化教學過程有利于中職生的基本能力、綜合運用能力和創(chuàng)新能力，為他們成長為深受企業(yè)歡迎的

機器視覺技術(shù)是科學技術(shù)在機械設(shè)備上的一種應用，其從擬人角度入手，通過模仿人類思維形成機械思維過程，以人工智能的來實現(xiàn)與“人眼”相同的功能，進而在人類無法適應的惡劣環(huán)境下進行作業(yè)。如果說機械臂是模仿人類外部器官所制成的機械設(shè)備，那么機器視覺則是模仿人眼所操縱的智能攝像機、照相機設(shè)備，目前，機器視覺技術(shù)在機械制造自動化領(lǐng)域可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與信息判斷的目標，對推動機械生產(chǎn)自動化有著非常重要的意義。

所謂機器視覺技術(shù)，是利用機械來模擬人眼以獲取圖像信息，在攝取圖像后，機械會借助其內(nèi)部設(shè)置的計算機進行讀圖，對圖像中含有的信息進行判斷。目前，攝取圖像的技術(shù)有很多，攝取難度也不大，電子攝像器材更是種類繁多且價格便宜，對于機器視覺技術(shù)而言，難點在于對圖像的判斷與解析。大部分圖像都具有線條、顏色等基本元素，人眼可以通過大腦來分析與判斷上述基本元素，而機器視覺技術(shù)雖然可以與人眼一樣攝取圖像，在一定程度上模仿人類的思維，但是其思維原理依然與人類有所不同，就工作原理而言，機器視覺技術(shù)是將收集而來的圖片信息進行處理，將其整理后使其變?yōu)楹喕瘓D，再將簡化圖中含有的信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，計算機基于模型將特定的片段篩選識別出來，再轉(zhuǎn)化為人類所能理解的信息。單純看筆者的描述，機器視覺技術(shù)的處理過程具有很大的負載，而在實際指向時僅需要不到0.1s的反應時間。而在機械制造自動化領(lǐng)域，機器視覺系統(tǒng)僅需要處理少量信息，因此具有高的效率，其較高的靈敏度與穩(wěn)定的工作狀態(tài)使得其在機械制造領(lǐng)域具有非常好的應用效果。

機器視覺技術(shù)可以安裝在檢測裝置之上，用于檢測產(chǎn)品外觀是否存在瑕疵甚至是故障。對于輪船、飛機、汽車的制造而言，在制造大型機械零件時雖然可以依靠人工進行流水線生產(chǎn)的質(zhì)量檢測，但是人的精力有限，可能因精力不足而出現(xiàn)注意力不集中的狀況，這時很容易導致外觀問題被忽略。而使用機器視覺技術(shù)便可以避免這類問題的出現(xiàn)，機器并不存在困倦和注意力不集中的問題，只要供給其足夠的能量便可以一直工作，借助高精度的攝像、照相設(shè)備，可以清晰識別零件表面存在的缺陷。再以曲軸的彎曲度為例，這類部件對于參數(shù)的精度有很高的要求，正所謂“差之毫厘，謬以千里”，即使曲軸的彎曲度有一絲不合格，也有可能導致部件無法安裝的結(jié)果，而人眼很難清晰辨別出這種細微的“偏差”，而機器視覺技術(shù)可以清晰辨別出來，通過機器視覺技術(shù)的高細節(jié)檢測，即使零件的誤差只有幾毫米甚至幾微米，也可以被清晰查出�？梢哉f，在機器視覺的精細檢測下，可以實現(xiàn)零件的篩選結(jié)果，不合格產(chǎn)品退出了生產(chǎn)線，不會流入市場，間接避免了安全事故的發(fā)生。