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关于传感器与检测技术课程相关教学的改革思考

热度0票浏览55次时间：2021年6月21日 09:26

（南京航空航天大学，自动化学院导航研究中心，江苏?南京?211106）摘要：无人系统、物联网相关技术的迅速发展，使得智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机成为了未来重点发展的三个行业。“传感器与检测技术”是现代科技的前沿技术，是制造业自动化和信息化的基础，是未来“泛在网络”

信息来源的重要支撑性技术。《传感器与检测技术》课程是一门应用十分广泛，对工农业生产、国防等具有十分重要意义的课程，在整个机电一体化学科体系中占有非常重要的地位。

关键词：无人车系统；物联网；自动驾驶

Reflections of the Reform on Course of Sensor and Detection TechnologyZHANG?Ling，LAI?Ji-zhou，LV?Pin，YUAN?Cheng，ZHOU?Zi-han（College?of?Automation，Nanjing?University?of?Aeronautics?and?Astronautics，Nanjing，Jiangsu，211106，China）Abstract:?With?the?rapid?development?of?unmanned?system?and?Internet?of?Things，intelligent?network?automobile，intelligentservice?robot?and?intelligent?unmanned?aerial?vehicle?have?become?three?key?industries?in?the?future.Sensor?and?detection?technology?is?thefrontier?technology?of?modern?science?and?technology，the?basis?of?manufacturing?automation?and?information?technology，and?the?importantsupporting?technology?of?ubiquitous?network?information?source?in?the?future.Course?of?Sensor?and?Detection?Technology?is?a?widely?usedcourse，which?is?of?great?significance?to?industrial?and?agricultural?production，?national?defense?and?so?on.It?occupies?a?very?importantposition?in?the?whole?mechatronics?discipline?system.

Key words:?unmanned?vehicle?system；Internet?of?things；autopilot“传感器与检测技术”是现代科技的前沿技术，是

制造业自动化和信息化的基础，是未来“泛在网络”

信息来源的重要支撑性技术。传感器与检测技术专业基础课程涉及到各种一系列物理量、化学量、生物量等的测量、变换和处理，是一门应用十分广泛，对现代工农业生产、国防科技等具有十分重要理论支撑意义的课程。作为南航自动化专业导航方向的专业基础课程，该课程的其理论与实践结合十分密切，在整个工业自动化、机电一体化学科体系中占有非常重要的地位。

南航自动化专业将传感器与检测技术是自动化专

业的列入专业核心课程，配有 6 个课时的传感器与检测技术实验（课内试验）、以及 1 周课时的传感器与检测技术课程设计（独立课程，1 周）。课程的适用对象为南航自动化专业的第三年级学生，课程从教学的角度来说非常注重课程相关的理论知识的积累，从学生全面素质教育及未来就业发展的角度出发更加注重课程内在体系的测量技术、先进方法和工具的知识传播与灌输，打造课程知识点的全方位贯通，通过课程设计、专业设计、大学生竞赛等的形式，考察并帮助学生多层次、立体式、全方位地掌握传感器课程的知识内容，并能在实际的工程应用中切实得到锻炼。

传感器与检测技术课程从自动化领域出发，包含

了自动控制、仪器仪表、自动控制、仪器仪表等众多专业方向的基础知识，从纵向的知识体系来说，它还包含物理、化学、电子、机械等交叉学科专业的基础知识，可以说测量是涉及到众多学科、工程、生活等方方面面的一项基本工作，是任何更加高、精、尖工作的基础，起着非常重要的作用。

一、关于传感器与检测技术课程相关教学的改革思考随着新技术革命的到来来临，世界开始进入信息

时代，并逐步深化。近年来，在无人系统、物联网等相关领域与相关技术层面得到了迅速发展。通过学习工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》的指南精神，了解到智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机将逐步成为未来工业发展的三个重点行业。

伴随着新兴科技行业的发展崛起，出现了大量的

智能传感器与相应的智能检测算法。传感器与检测技术作为大学本科阶段讲授传感器原理与检测技术的重要专业基础主要课程，在教学内容、教学方法以及配套实验方面均需要有所改进。针对目前课程相关教学存在的问题，开展如下的教学改革思考。

（一）在教学内容方面，课程的宽度与深度无法适

应人工智能时代对传感器与检测技术的新需求

目前传感器与检测技》课程体系的建立背景，来

源于二十一世纪初的工业技术发展水平。而近十年来随着科学技术的变革与发展，出现了大量的新兴产业，其与之配套的传感器、检测技术也与传统产业具有较大区别。

针对此，我们考虑课程设置方面，需要在宽度上

将更多的智能传感器（如视觉传感器、激光雷达传感器、毫米波雷达传感器等）引入课堂教学中。而在深度方面，需要注重学科交叉，将机器视觉、深度学习等前沿检测技术纳入课程体系教学中来。

（二）在教学方法方面，在“以教师为中心”的填

鸭式教学模式与“以学生为中心”的提问讨论模式中自由切换

通过教师讲解、板书以及教学新媒体的帮助，把

文章内容传递或者灌输给学生，这是学习的初级阶段，从某种程度来说也是必要的阶段，是启发式教学的一种手段。但是在这一结构下，过度的启发，将演变成一种学生逐不爱问、不想问“为什么”，也不知道要问“为什么”的被动式接收的麻木状态，形成一种完全的“喂”

与“养”、填鸭式吸收、拒绝思考与举一反三的现状。

针对此，我们考虑通过“课堂授课 + 小组讨论”

的混合式教学、翻转课堂等形式，令学生明确自己在课堂中的主体地位。通过网络平台，建立线上自学、网上辅导和线下组织课堂教学的一体化教学模式，构建智能化教学环境。强化过程考核，通过课堂讨论式的考试方式及时了解教学效果，起到引导学生积极学习的目的。

（三）在配套实验方面，实验内容需更多与智能传

感器、智能载体相结合，并实现由验证型实验向设计型实验的转变

传感器与检测技术作为自动化专业的一门专业基

础课程，其核心是传感器的测量、分析与处理，其目的是为了服务于传感器，使其得到更好的应用，因此该门课程是具有很强的应用特色的专业基础课程，实践与操作性很强，加强与完善课内实验教学内容是本门课程得到实践与应用的一个必不可少的环节。传统的要求学生完成的验证性实验内容，一定程度上依附于课堂理论教学。需结合目前的智能传感器、智能载体，设计更多的设计型实验。

我们考虑围绕“以就业为导向、以实用技能为核

心、以项目为主线”的原则，结合无人驾驶智能载体，以及与之相关的感知类传感器（如视觉传感器、激光雷达）、定位类传感器（如惯性传感器、卫星导航传感器）、执行机构类传感器（如方向盘传感器、轮速传感器），设计与之相关的课程实验。

二、关于传感器与检测技术课程设计的内容设计与

试点改革思考

结合无人系统、物联网相关产业的发展，以及人

工智能、机器视觉等新兴技术，对课程设计教学内容进行优化。希望通过无人小车系统相关课程设计的开展，要求学生熟悉以下几方面知识：一是无人驾驶、物联网对智能传感器的需求；二是智能视觉传感器原理；三是智能激光雷达传感器原理；四是基于人工智能的智能检测技术。

基于无人驾驶小车载体的智能教学实验平台、以

及三维虚拟智能传感器仿真平台，根据实际工程要求来设计实验的教学环节，设计综合实验项目。

三、结语

结合对传感器与检测技术课程相关教学的改革思

考，以传感器与检测技术和测试信号与处理专业基础课程为核心，希望通过设计和开发传感器与检测技术创新实验，为专业基础课程提供实验环境，带领学生积极主动的思考与创新，使现有的传感器课程设计等综合性较强的教学内容突破传统的理论方案设计模式，转向更加实用的工程设计类教学，并紧密结合行业发展，将无人系统、物联网等技术的发展引入到课程相关教学中，最终建成能够更好培养导航领域的专业特色人才的更强、更专、更实用的课程。

参考文献：

[1]???吕品 . 智能感知时代下的定位与导航教学改进 [J]. 科技资讯，2018，16（21）：225-226.

[2]???王杰 . 智能汽车未来发展趋势分析 [J]. 现代制造技术与装备，2019（2）：207-208.

[3]???王健 .“双创”背景下的无线传感器网络教学改革与实践 [J]. 物联网技术，2018，8（5）：42-44+47.

基金项目：?江苏省教育科学“十三五”规划课题：面向新工科科技领军人才本科阶段培养模式的研究与实践——以航空航天领域人才培养为例；南京航空航天大学教育教学改革研究项目（项目编号：2019JG0363K）。

作者简介：张玲，女，汉族，江苏盐城人，南京航空航天大学，中级实验师，硕士研究生，研究方向：传感器检测、多信息融合。