人工智能视觉技术赋能高校工科实验教学的路径与实践研究

李振庆

上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海，200093；

摘要：人工智能视觉技术融合图像采集、数字图像处理、机器学习和目标检测等内容，为高校工科实验教学数字化转型提供了新的支撑。针对传统实验教学中课程衔接不足、真实场景缺乏、实验任务偏验证性和过程评价薄弱等问题，本文构建了“课程融合—科研案例—项目任务—智慧评价”的实验教学模式。该模式以C语言程序设计、Visual C++、数字图像处理、红外技术等课程为基础，将微流控图像识别、毛细管电泳图像分析、红外图像处理和YOLO目标检测等科研案例转化为分层实验任务，形成从基础编程到智能检测的递进式实践体系。研究认为，该路径有助于增强学生算法理解、工程实践和创新应用能力，并为工科实验教学智慧化改革提供参考。

关键词：人工智能视觉；工科实验教学；数字图像处理；YOLO算法；智慧教育

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