关键词：校企合作；能力培养；工科学生；非透明笔芯尾塞油检测

1  引言

21世纪是知识经济时代，人才已成为比资金、物资更为重要的战略资本，大众化教育的普及和社会经济的发展，对人才培养目标提出了新的更高的要求，这就要求高校在学生在校培养期间让学生能养成各种适应社会生存的能力，其中尤为工科学生的能力培养，在很大程度上代表着一个国家潜在的工程基础能力，是国家创新体系的重要支撑。

2  背景与意义

国外关于校企合作教育的研究最早可以追溯到1903年英国桑德兰特技术学院的“三明治”教育模式和美国辛辛那提大学在1906年首次推出的“交替型”产学合作模式。发展到今天，国外典型的校企合作教育培养模式，都有以下共同点：加强立法，规范校企合作；强调关键能力的培养；以市场为导向来设置专业；灵活性和个性化相结合和企业的全程参与。

同国外相比，国内的校企合作培养起步较晚，高等教育实施的时间也比较短。现在，本科生也逐渐地参与到老师的课题项目当中，然而大部分工科专业本科生在参与企业项目课题研究与开发过程中，只专注项目课题进展、开发合同履约进展，不可避免地忽视了研发过程中的本科生培养要素。要培养学生适应社会多样化的创新能力、实践能力和综合能力在传统的教育模式中很难实现，这就必须要有效吸收社会上的一切力量和资源。因此将企业项目研发与高校学生的能力培养结合起来，建立起一种新的产学研合作模式，让学生在校期间也能参与到企业的课题研发之中变得尤为重要。结合两者的各自优势，可以通过在真正地生产实践之中锻炼学生地各项综合能力。

3  校企合作模式下的工科生能力培养

    系统论中提到，任何系统都是一个有机地整体，系统中各要素都不是孤立存在的，而是相互联系，相互制约、相互影响的，每个要素在系统中都处于一定的位置，起着特定的价值和功能^[2]。社会是一个大系统，高校培养人才应该致力于社会的需求发展，一个国家的发展壮大离不开具有理论与实践兼具，交流与创新兼备的人才。工科专业是实践性工程学科,培养的是应用型工程人才，其中锻炼学生能力的一个重要途径就是通过企业实习，参与企业项目的研发来达到培养本科生科研能力与交流能力、实践能力、多学科交叉能力的目的。

3.1  应用技术型人才培养现状

    由于长期以来受到应试教育的影响，学生们普遍忙于应付各类考试而忽视了实际操作能力的训练，导致目前应用技术型人才的缺失。特别是电子信息工程这类专业，与行业的需求还有很大的差距。虽然近些年，经过学校和老师双方的不断努力，学校在教学计划的制定上对实践教学略有加强,教师在教学方法和内容上不断进行改革,但没有从根本上解决问题。从师资队伍看,电子信息工程专业教师大都是从高校毕业后直接到学校任教,对电子技术的掌握只停留在理论上,缺乏到企业工作的实际经验,授课时不能做到理论联系实际。加上学校仪器设备缺乏,学校仪器设备与学生人数比例过小,专业验证性实验比例过大,学生的实践能力的培养没有得到足够的重视,学生的实践能力和创新能力不足,有些学生毕业后不能立即上岗成为技术岗位的专门人才^[3]。

3.2  校企合作与学生能力培养

    能力的形成与拥有,是一个不断学习实践、认识、应用、思考和经验积累的渐进过程。工程实践能力的培养离不开工程实践。实践教学与工程训练是锻炼和培养工科学生工程实践能力的有效途径及必要手段。

工科专业的本科生培养的一个重要途径就是通过企业实习，参与企业项目课题研究与开发，来达到培养本科生科研能力与交流能力、实践能力、多学科交叉能力的目的。如果能够对本科生参与企业项目课题研究与开发的全部过程的一般规律、不同阶段和关键节点特性加以研究，有意识地预设不同阶段和关键节点的本科生培养方式和培养目的，在这些不同阶段和关键节点加入与本科生能力培养相关的若干元素，就可以将本科生在企业项目课题的研究与开发中的无意识培养行为转化为一种预设的、主动的、有意识的培养行为。这一转变，将在不影响所承担企业项目课题研究与开发的进度的情况下，在不增加太多额外开销的情况下，提高本科生培养的效果。

4  企业项目课题研发过程在工科生能力培养目标上的分解与映射

以企业项目《非透明笔芯油墨和尾塞油注入量自动检测技术开发》为例，分析在企业项目课题研发过程中是如何培养工科生各项能力的。

《非透明笔芯油墨和尾塞油注入量自动检测技术开发》课题根据上海某集团公司的技术需求，研究开发非透明笔芯油墨尾油高度自动检测机。该检测机采用微距显微拍摄的方式，对非透明笔芯尾部进行图像采集。

4.1  机器视觉与笔芯检测

国内主流的制笔厂，年产中性笔芯在十亿支以上，尽管给笔芯灌注油墨和尾塞油的工艺已经十分发达，但是总有5%左右的笔芯油墨和尾塞油灌注量未达到要求。对于笔芯油管材质透明、半透明的笔芯，可以采用笔芯侧面透光自动检测油墨和尾塞油高度。但现实的问题是，市场每年对笔芯管材质完全不透明的中性笔芯需求大约有近1亿支。如何能将这其中大约150万支不合格笔芯剔除掉一直是企业面临的一个头疼的问题，目前，各大厂商采用的多为人工检测，依靠熟练的工人在强光照射下，采用目测的方式将不合格笔芯剔除，但这一方法耗时耗力，效率低下，而且极度容易引起视觉疲劳。为此，我们采用微距显微拍摄的方式，利用机器视觉来对非透明笔芯尾部进行图像实时采集，研究笔芯尾塞油高度检测技术。

机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度^[4]。

4.2  图像采集控制模型建立

沿光轴方向的不同位置的景物在像平面成像时，靠近物距位置的景物会成像比较清晰，偏离物距位置的景物成像则较为模糊。这一过程可以用点扩展函数进行描述，距离物距位置较近的景物，成像点扩展函数较为尖锐，距离物距位置较远的景物，成像点扩展函数较为平坦。基于这一模型，建立光轴方向景物在成像平面位置成像的数学模型。通过对已知油墨高度的笔芯进行图像采集、照相机定标和点扩展函数参数定标，确定光轴方向景物在成像平面位置成像的数学模型参数。在此基础上，根据笔芯尾部显微拍摄所采集的图像，推算油墨和尾油在光轴方向的位置分布，从而实现对非透明笔芯油墨和尾油高度的自动检测。

每一个生产节拍，20根笔芯向前运动，经过镜头前的笔芯运动情况是由静止到加速，再匀速，最后减速的过程，经过传感器响应时间和曝光时间，笔芯尾部图像将偏离靶面中心。由于实际采集时相机是旋转安装放置，图像从上往下的方向对应于生产线从左往右的运动方向。如图所示，每个笔芯图像中心与靶面上方的距离变化呈现一个平缓U字型。为了简化运动过程，设每个笔芯从触发到采集完成的平均速度为V（i),其中i为笔芯的序号，可知i是[1,20]之间的整数。设每两次触发间隔时间运动的距离为S，S为常数，为两个笔芯之间的距离，也是齿状的卡槽之间的距离；每两次采集完成的时间间隔为△t(i)。那么可得：

通过实际的采集测试，下面的附表中记录了5组在同一台机器情况下的图像触发采集完成间隔时间。

根据笔芯运动特点分析可知，前面几只笔芯运动速度比较小，然后逐渐变大，最后又变小，与实际得到的运动速度变化情况一致。根据所用的光电传感器手册可知，传感器反应时间为2.7ms左右。如果设置曝光时间为0.3ms,流水线平均运动速度假设为0.5m/s，那么可得从开始触发到曝光结束，笔芯运动距离为：（2.7+0.3）×0.5=1.5mm。

由上述分析可知，当相机接收触发信号时，相机靶面中心不能正对笔芯中间，而应该对准笔芯稍后的位置。但是考虑到经过相机的笔芯速度不一致这一情况，需要将相机位置再往后移动，使得相机靶面对准笔芯更加靠后的位置。每一次触发后给相机一个延时补偿，通过设置不同的延时时间，来排除速度不一样带来的影响，以确保抓拍到准确合格的图像。

图1  笔芯运动中抓拍示意图

4.3  数字图像处理单元

数字图像处理软件是实现检测的关键。其主要分为两个部分：一个是标准产品的特征库构建，它需要获取标准图像的标准特征，并构成特征库，以便后面实时检测时进行比对，这是一个非实时的线下过程，需要在进行实时采集和检测前完成，包括标准图像采集、标准图像的特征提取和检测标准的建立；第二部分是生产线上图像实时采集与检测过程，它通过实时采集被检对象的图像，计算其特征值，第三部分是将检测图像计算的特征值和与标准库中的特征值进行比对，如果检测结果不符合，就交给剔除装置做剔除操作，它的速度决定了整个系统能够达到的速度，它的准确度也决定了整个系统的精度。整个流程如图2所示。

图2  检测流程图

4.4  在课题研发过程中对工科生能力的几点体现

上述不透明笔芯尾塞油检测的项目就是由几位同学经历了无数次遇到问题、与老师同学互相交流讨论、解决问题的三部曲后的研究成果。从以上的研究成果来看，本科生在此次项目中收获颇丰。针对此次项目，从本科生的角度来看本科生参与企业项目课题研究与开发的全过程的不同阶段对本科生能力的培养。

  在科技创新和交流能力方面，学生在参与项目之前，需要上网查询了解的关笔芯生产，检测的相关信息并查阅大量的相关文献了解关于图像处理以及算法知识，对于模型的建立和算法的优化以及可能遇到的误差，经常是和实验室的几个小伙伴以及老师进行讨论，在不断地讨论学习中进行一个思想上的交流，培养学生的团队协作意识，由于每个学生擅长的方向不一定相同，还可以让其互相学习到对方身上的闪光点，对于学生开辟新思路，寻找新方法百利而无一害。并且在课题研发过程中，需要学生到工厂区实地进行观察，本科生会在没课的时候深入企业的工厂，在与企业人员的打交道中，锻炼了与他人的交流表达能力。

  在实践能力方面，本项目依托于上海某公司的大力支持，为我们提供了一个小型笔芯生产线，在平面笔芯图像采集控制模型建立以后，在投入到实际生产之前，我们还需要在实验室里的小型笔芯生产线上进行模拟操作，由于对机器和流程的不熟悉，一开始学生对陌生的机器会产生一丝畏惧，并且由于机器运作的震动，一开始产生的结果总是和程序预想的不一样，在经历过无数次失败以后，通过对比实验数据以及小组讨论，找到并解决了问题。

  在多学科交叉综合能力方面，不透明笔芯尾塞油检测项目需要运用到机器视觉，图像处理，工程制图等知识对生产线上的笔芯检测进行模拟仿真。在编译平台上，我们选择了VC++平台，利用C/C++语言编译了图像处理的算法，对所得到的图像进行中心定位以及边缘检测和油墨量最大值最小值的设定。在实际投入生产前，还需要在Matlab上进行模拟仿真。由于项目课题的复杂性，往往要求学生具有多学科交叉综合的能力。

5  结束语

   高校的人才培养应该以社会需求为导向,如果离开了社会需求,高校将难以生存。目前,我国经历了计划经济向市场经济转变的各行各业都在快速苏醒,在市场经济体制洗礼中诞生的新型现代企业正在高速发展。全国上下都在加快走新型工业化道路,能够强国富民的高新技术产业正在蓬勃兴起。这些方面,都需要大量的高素质的现代工程师,需要他们到生产第一线去研究开发新技术、新产品、新工艺,彻底解决我国在计划经济体制下研究与生产脱节,企业研究开发力量不足,不能及时改造过时技术,消化吸收新技术、新产品而导致企业走入困境的问题^[5]。现在,企业需要大量高素质的现代工程师和研究型大学需要培养高素质的现代工程师一样,都是发展的必然选择。

国家对人才的需求是多方面、多样化的。党的十六大报告要求“努力造就数以亿计的高素质劳动者、数以千万计的专门人才和一大批拔尖创新人才”。这需要高校的人才培养应该是研究生与本科生并重，注重理论联系实际，让学生在校园学习阶段也能参与企业的项目合作，走出校园后能很快适应企业的工作节奏，为中国的国名经济建设早日贡献上一份力量。

参考文献：

[1] 于红旗，陈跃志，郑希阳.培养工科学生实践能力的研究于应用[J].运城学院学报，2013.

[2] 田国旺.基于校企合作的研究生培养模式研究[D].山西大学,2009:1.

[3] 张志宏，杨晓翠，刘芳，等.电子信息工程专业应用型本科学生实践能力培养的研究[J].白城师范学院学报，2015.

[4] 现在谈机器视觉还早了点？[J].慧聪机床网，2016.0.5.04

[5] 陈德敏.研究型大学工程专业的培养目标[J].现代工程师，2005

 基金项目：

国家重点研发计划项目（编号：2016YFB0302605）、上海市经济和信息化委员会产业转型升级发展专项资金产学研合作专题（沪CXY_2016_009）。

作者简介:

苏宇航（1995-），男，汉族，湖北大学2017级在读研究生。

胡东红（1966-），男，博士，副教授，研究方向：模式识别与智能系统。