1、引言
随着经济的迅猛发展，汽车的迅速普及，根据社会对汽车产业的要求，车辆的各方面指标都受到人们越来越多地关注，汽车涂装过程中的瑕疵直接影响汽车的外观质量，因此如何在生产过程中利用计算机视觉检测技术检测出并及时修补汽车涂装过程中产生的瑕疵就成了首要的任务[1]。本文的研究内容是首先了解计算机视觉检测系统的工作原理，汽车涂装瑕疵的种类，然后结合两者的特点，应用计算机视觉检测系统检测汽车涂装瑕疵。该研究的价值在于两方面：①对于汽车生产的自动化和过程自动化，计算机视觉是现实真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段；②对于汽车涂装瑕疵的修补可以提高其修补的精度。
2、汽车涂装瑕疵的计算机视觉检测系统
汽车涂装瑕疵检测系统主要包括照明系统、图像采集卡、CCD摄像机、计算机以及软件处理等几个主要部分[2]。综合计算机视觉检测系统的构成和线结构光测量的原理，基于计算机视觉的汽车涂装瑕疵的检测系统大致是这样构成的：将线结构光投射到被测物上，所形成的光斑作为传感信号，用CCD摄像机采集光斑图像，采集到的图像信号被传输到计算机，根据图像处理和计算机视觉检测系统的处理产生处理结果，返回到涂装生产线，对车身的涂装进行修正，从而提高产品质量。汽车涂装瑕疵的视觉检测系统如图1所示[3]。
3、计算机视觉检测
计算机视觉是计算机对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。计算机视觉系统基本原理：机器视觉系统通常采用CCD相机摄取图像，将其转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并在此基础上实现模式识别、坐标计算、灰度分布图等多种功能。计算机视觉系统能够根据其检测结果快速地显示图像、输出数据、指令，执行机构可以配合其完成指令的实施。计算机视觉系统主要由图像获取、图像分析和处理、输出显示或控制三个功能模块组成[4]。视觉检测按其所处理的数据类型可分为二值图像、灰度图像、彩色图像和深度图像的视觉检测。另外，还有X射线检测、超声波检测和红外线检测。一个完整视觉检测系统包括：图像采集、图像分割、零件识别、模型匹配和决策判断。Newman[5]等描述了利用深度图像进行零件检测的AVI系统，具有一定的代表性。一个典型的AVI系统如图2所示。
4、汽车涂装瑕疵的检测算法
由于汽车涂膜中一些缺陷的边界比较模糊，例如：气泡、爆裂气泡孔、气泡针孔、抽缩等等。边缘处灰度变化很小，直接用传统的微分边缘检测算法无法有效的检测出来。所以对缺陷模糊边缘的检测成为了算法的关键[6]。本文介绍了基于线结构光的边缘检测方法。汽车涂装表面被光源投射器发出的线结构光照射，反射出的图像被CCD摄像机所接收传输到计算机视觉检测系统中。若涂装表面没有瑕疵，则产生图3的图像。若涂装表面有瑕疵，则产生图4的图像[7]。
1前言
先天性音乐障碍（congenitalamusia），是指从遗传上对音乐加工存在障碍，但其智商和其它方面均与正常人群一致(Peretz,2001;Peretzetal.,2002)。国内有学者译为失乐症(侯建成，刘昌,2008)，或失歌症(蒋存梅,2010)。据调查，Kalmus和Fry(1980)初步发现先天性音乐障碍发生率为4%。Nan,Sun和Peretz(2010)调查了中国被试发现先天性音乐障碍发生率约3.4%。先天性音乐障碍主要表现为音高加工困难，无法识别音高的细微变化(Moreau,Jolicœur,&Peretz,2013;Peretz&Hyde,2003)、在音高方向辨别上有更高的阈限值(Liu,Patel,Fourcin,&Stewart,2010)，以及音高表征不够稳定等(Williamson,McDonald,Deutsch,Griffiths,&Stewart,2010)。
有研究支持音乐加工与空间加工存在一定的关联。无论是成人还是儿童，音乐天才的空间加工能力显著高于一般人(Hassler&Nieschlag,1989)。音乐加工与空间加工认知神经机制有重合(Sarkamoetal.,2009),譬如，听音乐除激活颞叶外，还激活顶叶，而顶内沟是心理旋转加工的主要脑区。音高加工和视觉空间加工存在着某种关联(Golay,Hauert,Greber,Schnider,&Ptak,2005)。听音乐可以促进被试空间测试得分（例如“莫扎特效应；MozartEffects，Rauscher,Shaw,&Ky,1993)。此外，音高加工存在SMARC效应，即相对于较低频率的声音，较高频率的声音在空间方面也会被表征为更高一些(Lidji,Kolinsky,Lochy,&Morais,2007)。Douglas和Bilkey（2007）的研究发现，与控制组相比，先天性音乐障碍者在心理旋转任务中成绩更低，此结果支持了先天性音乐障碍者在空间加工方面存在障碍。然而，也有研究者对音乐加工与空间加工存在相关提出质疑。Patston和Tippett(2011)研究发现音乐家和普通人在视觉空间任务上无显著差异。
Tillmann等人（2010）发现先天性音乐障碍者空间加工能力和控制组亦无差异。Williamson等人（2011）使用三种视觉空间任务测量先天性音乐障碍者和控制组被试的空间能力，其结果亦无显著差异。因而，先天性音乐障碍者是否存在空间障碍，到目前为止仍存在较大争议，对此问题进行探讨可以验证先天性音乐障碍是音乐特异还是一般认知能力障碍（音乐相关）这一理论问题。然而，以往此领域研究存在两个不足。其一，没有从更深层次探讨先天性音乐障碍者与控制组被试在空间加工能力上是否存在差异，如音高空间表征层次。已有研究显示人们对音高表征是基于空间表征的(Rusconietal.,2006)。其二，以往研究均从反应时和错误率上比较先天性音乐障碍组和控制组成绩，并没有从稳定性的角度进行比较。在空间认知加工领域中，已有研究用标准差作为因变量来探讨被试反应稳定性(Savelsbergh,Whiting,&Bootsma,1991)。
本研究将进一步探索先天性音乐障碍组（简称“音障组”）与控制组在音高空间表征和空间心理旋转加工上是否存在差异，以此来探讨先天性音乐障碍是音乐特异还是音乐相关。在本研究中，首先采用音高空间表征任务，以标准差为因变量，来标识两组被试对音高空间表征的离散程度。如果音高空间表征能力高，其标准差就小，如果空间表征能力低，其标准差就大。其次，以经典Shepard-Metzler物体心理旋转任务和音高辨别任务作为对照任务，进一步比较音障组和控制组心理旋转加工能力和音高辨别能力是否存在差异。
2方法
2.1被试通过校园张贴广告，在岭南师范学院招募到37名自我报告为“五音不全”的被试，首先对他们进行MBEA（theMontrealBatteryofEvaluationofAmusia）测验（见实验材料部分）。以MBEA音阶测试、轮廓测试及音程测试三个分测试的总分小于65分为标准，选出先天性音乐障碍者14名，筛选标准参考Liu,Patel,Fourcin和Stewart（2010）。先天性音乐障碍（音障组）被试14名（男2人，女12人，年龄21.06±1.37岁）。此外，我们还招募到控制组被试（音乐能力正常）14人（男2人，女12人，年龄21.24±.87岁）。两组被试平均受教育年限为14年（均为大二学生），均非音乐专业，未参加过类似实验，身体健康，右利手，视力或矫正视力正常。参加实验的被试均获得30元/每人。对两组被试MBEA六个分测验的成绩和总分进行t检验，结果显示：音障组在六个分测试的得分和总分均显著低于控制组。
2.2实验材料MBEA由加拿大蒙特利尔大学Peretz团队编制，是目前国际上信效度较高的甄别先天性音乐障碍被试的工具(Peretz,Champod,&Hyde,2003)，我们根据说明书将其用Eprime1.1编程呈现。音高空间表征任务实验材料使用的音共有八个：164.81Hz，185.00Hz，207.65Hz,233.08Hz,293.7Hz,329.63Hz,369.99Hz,415.30Hz分别对应于E3，#F3，#G3，#A3，D4，E4，#F4，#G4。除最高音（415.30Hz，#G4)和最低音（164.81Hz，E3)外，其它六个音为测试音，利用Audition3.0软件产生的反正弦波，时长1000ms。心理旋转任务实验材料为经典三维臂状物体（Shepard-Metzler’Objects;Shepard&Metzler,1971)。音高辨别任务实验材料使用的音有五个，#A3，B3，C4，#C4，#D4，频率分别为：233.08Hz，246.9Hz，261.63Hz，277.2Hz和311.13Hz。反正弦波，时长1000ms。三个实验任务也均由E-Prime1.1编程呈现。
2.3实验设计音高空间表征任务设计为2（音障组，控制组）×6（6个音），正式实验前有20次练习，正式实验中每个被试完成120试次。心理旋转任务设计为2(音障组，控制组)×2（相同图片对，不相同图片对）×18（以20度为递增幅度旋转）。正式实验前有20次练习，正式实验每个被试完成180试次。正式数据分析时，将旋转角度合并为2个水平，即旋转角度小于90度和大于90度。音高辨别任务设计为2（音障组，控制组）×2（相同音对，不相同音对），正式实验前有20次练习，正式实验每个被试完成120试次。
2.4实验程序音高空间表征任务程序：首先呈现注视点“+”于屏幕中央1000ms后再在计算机屏幕中央呈现大小为800×200像素，无具体数字但带有刻度的尺子1500ms；随后在计算机屏幕上方视觉呈现“最低音”的文字提示200ms后，接着听觉呈现最低音1000ms，固定频率为164.81Hz。然后视觉呈现“最高音”的文字提示200ms后，接着听觉呈现最高音1000ms，固定频率为415.30Hz。再然后，视觉呈现“测试音”的文字提示200ms，接着听觉呈现测试音1000ms。呈现完测试音后，显示鼠标提示符。被试的任务是凭自己的直觉，移动鼠标位置，感觉“测试音”的音高在尺的什么位置，就移动鼠标到该位置，并按下鼠标左键。按键后视觉呈现“等待下一次反应”的文字提示1000ms。计算机自动计算被试鼠标按键时的X，Y坐标，并计算出鼠标X坐标离最高音、最低音和屏幕中央的位置。心理旋转任务程序：首先在计算机屏幕中央呈现一个黑色的注视点“+”1000ms，然后，在计算机屏幕左侧和右侧各呈现一张200×200像素的三维臂状物体，一直呈现直到被试按键反应，被试的任务就是通过按键判断左侧与右侧的三维臂状物体，经旋转后是否可以重合，如果可以重合按“1”键，如果不可以重合按“2”键。要求被试又快又准地做出按键反应。音高辨别任务程序：首先呈现一个C4音1000ms，再呈现第二个音1000ms，第二个音是以下五音之一（#A3，B3，C4，#C4或#D4），要求被试判断两个音的音高是否相同。相同按“1”键，不相同按“2”键，要求又快又准地做出按键反应。
3结果
3.1音高空间表征任务以被试组别（音障组和控制组）为组间变量，音高类别（6个音）为组内变量，被试的鼠标按键时X坐标值标准差为因变量进行混合设计方差分析。结果显示：音高类别主效应显著（F(5,130)=5.086，p<.05,ηp2=.201），表现出倒U型。组别主效应显著（F(1,26)=10.128，p<.01,ηp2=.28）。结果显示音障组6个音的音高空间表征标准差都显著大于控制组，见图2。
3.2心理旋转任务以被试组别(音障组和控制组)为组间变量，旋转角度为组内变量（小于90度、大于90度）对被试的反应时和错误率分别进行混合设计方差分析。反应时分析结果显示。3.3音高辨别任务以被试组别(音障组和控制组)为组间变量，对音高辨别任务的反应时和错误率分别进行t检验。反应时分析结果显示：组别主效应不显著（t(26)=.068，p=.947,Cohen'sd=1.742）。
4讨论
本研究发现，音障组被试音高空间表征任务标准差显著高于控制组被试，即先天性音乐障碍组的音高空间表征稳定性显著低于控制组，表明先天性音乐障碍组的音高空间表征能力较低，这个结果支持了先天性音乐障碍者其障碍亦出现在其它与音乐加工相关的认知任务中。Rusconi等人（2006）使用“内隐刺激-反应兼容程序”（implicitstimulus-responsecompatibilityprocedure）探讨了音高的空间表征，结果发现音高是基于空间编码的。本研究的音高空间表征任务是基于水平空间反应，结果显示音障组的音高空间表征稳定性低于控制组，说明先天性音乐障碍者在水平空间上对音高做出判断的能力比控制组低。此结果支持先天性音乐障碍具有一般认知障碍，即先天性音乐障碍除了在音乐领域低于正常被试外，还在一些非音乐领域的认知任务上亦低于正常被试，从而表现出音乐加工相关。此外，本研究心理旋转任务结果进一步支持了先天性音乐障碍是音乐相关。在心理旋转任务中，音障组错误率显著高于控制组，显示出先天性音乐障碍者心理旋转加工能力显著低于控制组。此结果与Douglas和Bilkey（2007）的研究结果一致(Douglas&Bilkey,2007)。音乐能力与空间能力存在一定的联系，如Aheadi,Dixon和Glover（2009）研究发现非音乐家在听完莫扎特音乐后，其心理旋转能力有所提高。然而，本研究结果与Tillmann等（2010）与Williamson等（2011）的研究结果不一致(Tillmannetal.,2010;Williamson,Cocchini,&Stewart,2011)，可能原因是以上两项研究的被试年龄都超过五十岁，易受到多种因素影响，而在本研究被试平均年龄都是20岁左右的大学生。已有研究显示空间能力受年龄(Puglisi&Morrell,1986)、雄性激素水平(Hooven,Chabris,Ellison,&Kosslyn,2004)等各种因素的影响。
在音高辨别任务中，音障组错误率显著高于控制组，这表明先天性音乐障碍者音高辨别能力低于控制组。此结果与前人的研究一致(Peretzetal.,2002)。在本研究中，此任务是控制性任务，可以进一步验证先天性音乐障碍者其音高加工能力是否低于正常被试。此行为任务结果已得到一系列脑科学研究结果支持，如先天性音乐障碍者精细辨别音高时，在大脑右侧产生N2波，而正常被试却没有出现，并且先天性音乐障碍者产生出的P3波幅是正常被试的两倍(Peretz,Brattico,&Tervaniemi,2005)。Hyde等人（2006）研究发现，与正常被试相比，先天性音乐障碍者右侧额下回（rightinferiorfrontalgyrus）的白质厚度较薄，而灰质厚度较厚。先天性音乐障碍者在右侧额下回和右侧听觉皮层，及其这两个区域的联结异于正常被试(Hydeetal.,2011;Louietal.,2009;Mandell,Schulze,&Schlaug,2007)。本研究尚存一些问题和争议点，在今后的研究中，可从两点进行改进：第一，改进用来筛选先天性音乐障碍者的MBEA测试，MBEA测试是基于西方音乐体系编制的，是否适用于中国人仍有待研究；第二，本研究由于方便取样致使先天性音乐障碍被试以女性为主，未来研究应控制好性别变量来进一步探讨正常被试与先天性音乐障碍者空间能力差异问题。已有研究显示女性的空间加工能力比男性低(Voyer,2011)，即性别是影响空间加工能力的一个重要因素，因此，控制好性别变量对于研究不同群体者空间能力差异具有重要意义。
5结论
2、凭证类别设置。在填制凭证中会出现不符合凭证”等景象，处理此景象的办法在于凭证类别的设置。
3、固定资产看似简单，其实还是有点难度的。有了工资管理的教训，如今就不会盲目勒四处找了。首先先发动固定资产零碎。固定资产原始卡片已经录入，但在与总账零碎进行对账时会出现一消息提示框，无法完成对账？处理办法：在进行录入固定资产数据时，有些卡片项目需求直接手动录入，有些则能够进行选择。原始卡片录入并保存后就能够与总账零碎进行对账。但假如出现以上提到情况时，用户就必需前往检查，在进行账套参数设置时，用户能否选择了与账套零碎进行对账”的选项，只有选择了此项，零碎的对账”功能才干使用。经过对原始卡片的录入，可完成与总账零碎的对账，从而很分明的检查出对账能否平衡，进而决议固定资产能否在月末进行结账。
三、实习心得：
做实训是为了让我们对平常进修的理论学问与实际操作相分离，在理论和实训教学根底上进一步巩固已学根本理论及使用学问并加以分析进步，学会将学问使用于实际的办法，进步分析和处理成绩的能力。
计是对会计单位的经济业务从数和量两个方面进行计量、记载、计算、分析、检查、预测、参与决策、施行监视，旨在进步经济效益的一种核算手段，它本身也是经济管理活动的重要组成部分。会计专业作为使用性很强的一门学科、一项重要的经济管理任务，是加强经济管理，进步经济效益的重要手段，经济管理离不开会计，经济越发展会计任务就显得越重要。针关于此，经过对会计学等科手段进修，能够说对会计已经是耳目能熟了，一切的相关会计的专业根底学问、根本理论、根本办法和构造体系，我都根本掌握了，但这些仿佛只是夸夸其谈，假使将这些理论性极强的东西搬上实际上使用，那我想我肯定会是无从动手，一窍不通。自以为已经掌握了一定的会计理论学问在这里只能成为空谈。于是在深信理论是检验真理的独一标准”下，以为只有把从书本上学到的理论学问使用于实际的会计实务操作中去，才干真正掌握这门学问。
两天的实训是在我们充实、斗争的进程中完成的，记得实训的开端是那样的繁忙和疲惫，甚至是不知所措，由于我们的自学能力和分离能力没有很快的分离与顺应，只能依托教师的指导和协助，如今的我们能够称得上是一个根本会计人员了。学校实训的手段就是要加强我们能力培养和职业品德认识的进步，实训就是我们顺应社会任务的垫脚石！
在实训的进程中，我深深觉得到本身所学学问的有限。有些标题书本上没有提及，所以我就没有去研究过，做的时分突然间觉得本人真的有点无知，虽所如今去看仍然能够处理成绩，但还是浪费了许多工夫，这一点是我必需在以后的进修中加以改进的地方，同时也要督促本人在进修的进程中不断的完美自我。另外一点，也是在每次实训中必不可少的部分，就是同窗之间的相互协助。所谓”当局者迷，旁观者清”
有些东西觉得本人做的是时分明明没什么错误，恰恰对账的时分就是有错误，让其同窗帮忙看了一下，发觉其实是个很小的错误。所以说，相互协助是很重要的一点。这在以后的任务或生活中也很关键的。俗话说：要想为事业多添一把火，本人就得多添一捆材”。此次实训，我深深领会到了积累学问的重要性。在这当中我们遇到了不少难题，但是经过我们大家的讨论和教师细心的逐个指导，成绩得到了处理。两天的实训结束了，收获颇丰，同时也更深刻的认识到要做一个合格的会计任务者并非我以前想的那么简单，最重要的还是细致松散。社会是不要一个尽善尽美的人，所以我们要更多更快从一个先生向任务者改变，总的来说我对这次实习还是比较满意的，它使我学到了很多东西，为我以后的进修做了指导，点明了方向，我相信在不远的将来定会有属于我们本人的一片美好的地面！
实习报告总结：会计本来就是烦琐的工作。在实习期间，我曾觉得整天要对着那枯燥无味的账目和数字而心生烦闷、厌倦，以致于登账登得错漏百出。愈错愈烦，愈烦愈错，这只会导致雪上加霜”。反之，只要你用心地做，反而会左右逢源。越做越觉乐趣，越做越起劲。梁启超说过：凡职业都具有趣味的，只要你肯干下去，趣味自然会发生。因此，做账切忌粗心大意，马虎了事，心浮气躁。做任何事都一样，需要有恒心、细心和毅力，那才会到达成功的彼岸！这次会计实习中，我可谓受益非浅。不做不知道，一做吓一跳。单枪匹马上阵还真是为难，错误百出。首先，是会计科目。开始时根据资料增加和修改会计科目，等到填制凭证时才发现要新增会计科目，更换操作员再进入基础数据”，然后更改。增加的明细科目，会把总账科目的金额过渡到明细科目中。第二，在录入凭证时，有的关系到应付账款、应付票据、应收账款、应收票据的会计科目的使用，则会出现该科目系统受控不能应用”。这时我们应该调出会计科目然后找到该科目修改此科目把受控系统去掉，这时就能使用了。出纳签字时没有符合条件的凭证，凭证审核后，进行出纳签字时出现了没有符合条件的凭证”，原来是因为在定义凭证时没有设置该项内容。第三，输入银行对账单时，日期不是超出范围就不符合要求，经过老师指点才发现，进入时没有选对日期，所以银行对账单总是出问题。最后，在生成报表时遇到的问题更多，很多数都不平，我们只好逐笔查找错误并对正明细账，发现确实错了后不得不进行反记账、取消审核取、消出纳签字进行修改。然后再出纳签字、审核、记账。再查看报表中的数据是否正确。
实践是检验真理的唯一标准”。通过自身实践，重新过滤了一遍所学知识，让我学到了很多在课堂上根本不会体验到的知识。并且，经过自己的研究和老师的指导后，也打开了视野，增长了见识,收获颇丰。同时对于一向都比较粗心的我来说，也更深刻的认识到要做一个合格的会计工作者并非我以前想的那么容易，最重要的还是细致严谨。
总之，此次实训，我深刻体会到了跟紧科技步伐的重要性。作为新一代会计人员，不仅要求手工记账，还要求掌握会计电算化，并能很好地运用到实际工作中。实训培养了我们分析经济业务，并根据经济业务进行会计电算化制单、记账、成本核算、报账的能力；提高了我们电算化会计实务处理能力；加强了我们的分析经济业务并进行正确核算、成本计算等实际会计操作能力。使我们真正具备会计岗位所应具备的分析、判断和操作能力，为走上工作岗位打下坚实的基础。
1、根据经济业务填制原始凭证和记账凭证。
1）、原始凭证：是指直接记录经济业务、明确经济责任具有法律效力并作为记账原始依据的证明文件，其主要作用是证明经济业务的发生和完成的情况。填写原始凭证的内容为：原始凭证的名称、填制凭证的日期、编号、经济业务的基本内容（对经济业务的基本内容应从定性和定量两个方面给予说明，如购买商品的名称、数量、单价和金额等），填制单位及有关人员的签章。
2）、记帐凭证：记帐凭证是登记帐薄的直接依据，在实行计算机处理帐务后，电子帐薄的准确和完整性完全依赖于记帐凭证，操作中根据无误的原始凭证填制记帐凭证。填制记帐凭证的内容：凭证类别、凭证编号、制单日期、科目内容等。
2、根据会计凭证登记日记帐。
日记帐一般分为现金日记帐和银行存款日记帐；他们都由凭证文件生成的。计算机帐务处理中，日记帐由计算机自动登记，日记帐的主要作用是用于输出现金与银行存款日记帐供出纳员核对现金收支和结存使用。要输出现金日记帐和银行存款日记帐，要求系统初始化时，现金会计科目和银行存款会计科目必须选择日记帐”标记，即表明该科目要登记日记帐。
3、根据记账凭证及所附的原始凭证登记明细帐。
明细分类帐薄亦称明细帐，它是根据明细分类帐户开设帐页进行明细分类登记的一种帐薄，输入记帐凭证后操作计算机则自动登记明细帐。
4、根据记账凭证及明细帐计算产品成本。根据记帐凭证及明细帐用逐步结算法中的综合结转法计算出产品的成本。
5、根据记账凭证编科目汇总表。
科目汇总表也由凭证文件生成，其编制方法为对用户输入需汇总的起止日期则计算机自动生成相应时间段的科目汇总表。
6、根据科目汇总表登记总帐。
根据得出的科目汇总表操作计算机，计算机产生出对应的总帐。
7、对帐（编试算平衡表）。
对帐是对帐薄数据进行核对，以检查记帐是否正确，以及帐薄是否平衡。它主要是通过核对总帐与明细帐、总帐与辅助帐数据来完成帐帐核对。试算平衡表就是将系统中设置的所有科目的期末余额按会计平衡公式借方余额=贷方余额进行平衡检验，并输出科目余额表及是否平衡信息。一般来说计算机记帐后，只要记帐凭证录入正确，计算机自动记帐后各种帐薄应该是正确的、平衡的，但由于非法操作，计算机病毒或其他原因有可能回造成某些数据被破坏，因此引起帐帐不符，为保证帐证相符，应经常进行对帐，每月至少一次，一般在月末结帐前进行。
8、根据给出的相关内容编制本月的负债表和损益表；将十二月月初数视为年初数，本月视为本年数编制会计报表。
资产负债表是反映企业在某一特定日期财务状况的一种会计报表，它根据资产=负债+所有者权益”的会计方程式，说明企业的财务状况。
损益表是反映企业在一定期间内的经营成果的会计报表，损益表按照权责发生制原则和配比原则把一个会计期间的收入与成本、费用进行配比，从而计算出报告期的净损益数。根据具体要求操作计算机得出本月的负债表和损益表。
二、心得体会
会计本来就是烦琐的工作。在实习期间，我曾觉得整天要对着那枯燥无味的账目和数字而心生烦闷、厌倦，以致于登账登得错漏百出。愈错愈烦，愈烦愈错，这只会导致雪上加霜”。反之，只要你用心地做，反而会左右逢源。越做越觉乐趣，越做越起劲。梁启超说过：凡职业都具有趣味的，只要你肯干下去，趣味自然会发生。
随着会计制度的日臻完善，社会对会计人员的高度重视和严格要求，我们作为未来社会的会计专业人员，为了顺应社会的要求，加强社会竞争力，也应该严于自身的素质，培养较强的会计工作的操作能力。于是，我们乐于参加了学校为我们提供的会计实习。
2011年注税备考建议
2012年注税考试给了我们很多启示，早作准备，长期计划，合理调整是很必要的；另外心态要稳定、冷静，针对出现的心问题和新趋势要能够理解。面对新的环境，适者生存是不变的法则。一个人的能力体现在哪里？不在于会多么投机取巧，而在于扎实稳重，同时能够随机应变。
学员考后感受：
·学员cufeuibe：叶青老师不愧为税法一姐”，税法一客观题部分在最后语音串讲部分全部有强调，而且今年模拟题质量也比较高，好几道几乎都是原题。由于工作繁忙，今年会计和税一总共才花了一个月时间，还好听了最后的语音串讲。谢谢中华会计网校！
·学员·＼（￣︶￣）／·：扔下课本有几年了，基础不太好，今年就报了税一和税二，因为听前辈们说这两个是相对来说最好考的，在网校听课学习还算顺利，很喜欢叶青老师，她讲课好有亲和力，让我重拾课本变得没有那么难，可以说，喜欢上一个老师，从而爱上学习。
税一考后感觉还可以，前面的客观题在模拟题中基本上都有做过类似的，有的相似度高一些，有的低一些，总体来说客观题做的还算顺利，到后面的几个大题，看到后有些欣喜，因为有三个在网校给出的模拟题中都做过，真好，谢谢网校，谢谢叶青老师！税二考后的感觉跟税一差不多，计算题做的很顺利，综合题做的稍微差一些，其实模拟题里也好像见过因为时间比较紧张，有点慌（唉，心态不好）。期待成绩快出来，紧张啊……明年要继续攻克剩下的三门了，有难度啊，好好复习，好好听课，争取早日拿到注税证。
关键词：项目教学法；中等职业学校；计算机专业课
一、项目教学法的内涵和特征
项目教学法，顾名思义，就是以项目作为教学任务开展载体的一种教学行为。教师在实际教学中使用项目教学法时会首先将学生按照项目的要求划分成几个小组，使得每个小组都能够获得独立的项目，在完成项目任务的过程中，学生首先需要学会进行信息收集，然后根据项目任务提出针对性的行动和解决方案，教师在这个过程中应该扮演多个角色，并能够在角色之间自由地转换，从而在恰当的时候给予学生充分的意见和指导，引领学生完成项目任务要求。项目教学法的最后就是教师根据学生完成项目的情况进行客观的评价和判断。项目教学法通过项目的形式将某一学科内相互联系又相互区别的各部分知识进行整合和分块，教师在课堂上以项目的形式开展课堂教学任务，项目教学法的主要特点是让项目任务作为课堂教学的主体线路，将学生放在教学主体上，使得教师成为课堂的引领者和辅助者，培养学生独立自主完成项目任务的能力。
二、项目教学法应用在中职计算机专业课上的意义
在中职计算机专业课中应用项目教学法是中职计算机教学的一项重要创新，是推动中职学校计算机专业课教学效率提升、教学任务改革的重要手段。传统计算机教学中，教师自觉或者不自觉地就成为了课堂上的主体，往往形成一言堂的教学形式，将项目教学法引入其中，可以有效地避免这一弊端，使学生的学习主体地位正式地确立下来。与此同时，在计算机专业课的教学中采取项目教学法本身也是符合中职学校的办学宗旨的，可以让学生在学习计算机专业理论知识的基础上做到理论、实践相结合，从而提升学生的学习积极性，调动学生对计算机专业的热情，在潜移默化中将理论知识转化为实际操作能力。另外，项目教学法应用在计算机专业教学中可以有效地提升学生的协调能力和团队合作能力，帮助学生找到在群体中相互沟通和协调的方式和方法，这样中职学校培养出来的学生一方面能够满足市场化和企业对计算机专业人才的需求，另一方面则可以迎合素质教育的要求，提升人才的中如何素养和能力，最终培养出高素质的专业人才。
三、项目教学法在中职学校计算机专业教学中的应用
第一，教师需要选择合适的项目和任务。教师选择项目的恰当与否直接关系到项目教学法能否顺利实施，所以教师在选择项目教学法的教学任务的时候，应该认真地分析和研究课程的特点，对教学目标、对教学内容按照先后顺序或者内在逻辑进行合理地分割，从而形成科学合理的项目任务，并在课堂教学中将引导功能恰如其分地发挥出来，让学生在完成任务之余还能够获得成就感和满足感，使得项目任务成为激发学生求知欲和探索欲的重要利器，从而顺利地完成教学目标和教学任务。比如说在影视制作的相关课程中，教师可以给学生设置短片制作的相关项目任务，教师可以给学生规定任务的主题，例如“宣传家乡的美景和美食”、“介绍自己崇拜的人”等等，小组学生可以根据项目任务进行具体的细分，协调分工写作完成分任务，最终整合成一个完美的视频介绍短片。教师在布置教学任务、开展项目教学的过程中，应该在考虑该项目重要性和难易程度的基础上安排合理的课时，使得项目任务能够得到有序的开展。与此同时，教师还要考核小组学习中合作和协调的状态，注重对学生团队合作精神的培养。第二，收集和整理与项目任务相关的信息和资料。在确定了项目任务之后，小组成员应该进行资料的收集和整理，每一个小组要票选出一名组长，组长负责分配任务并做好项目任务实施之前的准备工作。教师要引导学生在项目任务开始之前尽量收集完整和相关的资料，然后再具体的执行任务的过程中进行针对性的取舍，从而为项目任务奠定良好的基础。教师在确定项目任务的时候应该保证多元性，从而将学生的兴趣吸引过来，在项目任务执行过程中，教师要引导学生学会沟通和组织，在掌握计算机专业知识的基础上，持续不断地提升学生的综合素养和能力。第三，引导学生顺利完成项目任务。以前段所述的拍摄任务为例，教师首先应该向学生介绍拍摄的流程和拍摄过程中应该注意到的事项，让学生尽量少走不必要的弯路，比如说在拍摄家乡宣传片的时候，学生们首先应该编写好脚本并进行创意设计，这样接下来的项目任务才能做到有据可依。另外，教师要教导学生学会使用镜头，根据不同的场景和需求设计出不同的镜头，必要的时候可以添加字幕和其他点缀，从而烘托出氛围和气氛。在学生制作视频的过程中，教师也要讲好视频制作要点，让学生把握主题、不要偏离中心，注重整体视频效果的烘托，这样才能得到精美的视频。教师在引导的过程中应该注重保持学生的主体地位，不打击学生自身参与的积极性和主动性，让教学引导贯穿始终又不喧宾夺主。学生在拍摄视频过程中要引导其合作和协调，共同探索，团结一致地解决难题，提升自身分析问题和解决问题的能力。第四，教师要对学生项目完成情况进行评判。在项目任务完成之后，教师需要对每一个小组的任务完成情况进行考评，考评的重点应该放在学生完成项目小组任务的过程之中，而不是单纯地考核项目任务的完成结果，教师要求学生以小组的形式展开自己的样品，引导其做出解释和说明，讲述自己在完成任务过程中的心得和体会，进一步巩固和加深学生的专业知识。与此同时，教师还要对每一个小组的汇报情况进行评价，在给予相应的指导意见的同时，要给予学生积极的肯定与赞美，从而使学生在此过程中获得成就感，并树立自信心。
参考文献：
[1]钱峰.浅析项目教学法在中职计算机专业教学中的实践与思考[J].科学大众，2009，12
[2]徐娴.中职计算机课程项目教学的设计实施与评价[D].南京师范大学，2011，
关键词：平面设计；视觉美学；计算机辅助；分析
在平面设计中，其核心体现就是秩序，因此，要想设计出好的作品，就必须遵循表面中的一些几何规律和表现规律，以相关的规则为基准，保证整个设计的对称、平衡以及和谐，加强对设计作品的评价，对其构成要素和比例进行具体分析，充分利用设计者的个人艺术素养，达到平面设计的美学效果。
一、平面设计视觉美学的基本理论
3.关于动态矩形
在平面设计中，除了黄金分割所给人造成的美感之外，还有动态矩形所带给人们的愉悦感受。简单来讲，动态矩形就是建立在一些无理分数比例的基础上，使平面设计产生一种视觉愉悦效果，构成黄金分割矩形平面的比率。所以，利用动态矩形，在构成了组合和分割的同时，也符合了原始矩形的比例。
二、平面设计视觉美学计算机辅助分析
对于平面设计的作品来讲，其在遵循以上原理的基础上，会增强作品构成上的凝聚感，进而促进作品视觉元素的归属感。同时，这些美学原则也是分析和判断美的重要指标，在这里我们简单对平面设计视觉美学的计算机辅助进行具体分析。
2.关于图幅的分析
根据以上框架分析，一旦图像导入到系统之后，其首要任务是将图像置于系统图层的最底层，然后做好图像的锁定，一方面，是为保证图像的稳定和安全，避免图像被任意篡改或者是修改，另一方面，将图像置于系统图层底层，便于以后进行分析的操作，比如，在分析过程中，其所用到的模板叠加、所用的辅助线等，避免其图像保证在上层，而不会被遮挡。在经过以上的处理后，通过相关的分析，对获得的图像进行属性分析，最后就可以进入到图幅分析的环节。
三、关于分割线的分析
四、关于标准辅助线模板的分析
在平面设计中，不论是分割线比例分析结束，或者是图像不存在分割线，都需要进行分割线的进一步分析，通常情况下，所用到的方法就是标准辅助线分析模板，利用这种方法，不但可以进行分割线的分析，而且可以进行图像分析。另外，在动态矩形分析时，由于其存在复杂性，如果只是单纯地通过人工判断作为标准的话，那么，是很难发现其使用的情况及其作用，因此，就要通过标准辅助线模板，发掘作品中所潜在的深层次比例关系。
五、关于辅助工具的分析
对于系统本身来讲，其可以为平面设计提供一个面积计算器以及一个比例计算器，便于在进行分析的过程中，可以随时使用，其中，尤其是对于面积计算器来讲，其发挥着更为重要的作用，因为，其可以将图像中的一些不规则的图形面积计算出来，方便于整体设计的进行。
六、关于报表和系统实现的分析
总而言之，在平面设计中，通过几何美学的相关比例以及构成基本原理，进行平面设计视觉美学计算机辅助分析，充分构造了一个原形系统，加强对作品的导入，从而为平面设计用户提供更加有效的美学原理，加强技术支持，保证平面设计系统的专业性提升。
参考文献：
［1］罗耀辉，黄民翔，许旭锋．关于绘画与平面设计的差异性［J］．设计研究，2009，34（12）：36-41.
1实验教学的现状
1.1传统实验教学模式。
在传统的计算机应用操作实验教学中，往往采用两种形式。一是教师首先在教室里布置实验任务，讲解实验任务、实验内容及操作步骤，然后学生到计算机机房去自由练习，辅导教师随堂进行实验操作辅导。这种形式对于学习自主性不强的学生来讲，基本上是学不到什么东西的。二是在机房，教师带领学生一起操作，大家做一样的操作步骤，教师发出操作步骤指令，学生跟着做。我们曾经进行过这方面的教学探索。此方法的不足是体现不了学生的层次，学得快的往往感觉没意思，学得慢又跟不上。
1.2实验教学效率低。
对于上面分析的两种模式，都有教学效率低的特点。学生能够自主学习、主动完成实验操作教学任务的只是少数。大多数学生不能完成实验任务，或者完成程度差。
1.3实验教学学生感觉抽象。
在传统实验教学模式中，教师资源有限，不能进行一对一的示范辅导。在教学实践中，老师只能随机针对部分学生进行辅导。学生对于教师的实验教学任务的讲解，只能用理论知识的学习方法去进行，他们往往感觉抽象，没有形成具体的实验操作技能。
1.4实验教学学生无所适从。
对于传统实验教学模式，往往存在一些不足。有基础的、自主性学习能力的学生能够在实验课上完成教学任务。对于没基础、喜欢被动学习的学生在实验课上经常感觉无所适从，不知道实验操作课能够尝到什么。甚至有些学生没了兴趣，干脆次次打游戏。
1.5实验教学教师、学生互动性差。
由于存在教师或机房辅导教师资源少，参与实验教学的学生数较多，教师不能做和学生一对一的互动教学。带来的后果是教师讲解花了很大功夫，但和学生互动少了，学生应该掌握的实验操作技能没能够完成。
2多媒体教学模式的特点
多媒体技术，简单的说，就是采用计算机技术对文字、图形、图像、声音、动画、视频等各类信息进行综合处理，建立人机交互的技术。多媒体教学，通俗地说，就是在教学过程中有机地合理地选择和运用多媒体技术，与传统教学手段结合，完成合理的教学过程。
2.1多媒体教学具有直观性和示范性。
多媒体教学模式中，由于采用了计算机多媒体技术，即能够将实验教学内容用图形、图形、图像、声音、动画、视频等直观方式呈现给学生。教师在多媒体教学系统里能够运用计算机、投影仪、扩音器等多媒体设备给学生进行实验操作示范，学生能够直观感受操作步骤，得到实验操作知识技能的传授。
2.2多媒体教学能让教学内容形象、具体。
由于多媒体技术能够呈现直观的图片、视频，教师能够将枯燥的实验教学内容制作成形象、生动、具体的多媒体课件。在示范教学中，实验操作不再是抽象的，而是能够让学生感到生动、有吸引力。
2.3多媒体教学能丰富教学手段。
计算机多媒体技术由于自身的技术优势，具有多层次多方法的展示方式，所以多媒体教学模式丰富了教学手段，让实验操作教学不再是教师枯燥的讲解，能够多方面给学生示范操作。
2.4多媒体教学能提高教学效率。
在传统实验教学中教师往往事倍功半，对学生讲解很多，但学生领悟得少，教学效率低下。运用多媒体教学模式，教师能够将学生认为繁杂的操作步骤直观地示范给学生，学生能够在第一时间理解和认知实验操作技能，大为提高教学效率。
2.5多媒体教学能提高学生学习兴趣。
多媒体教学模式能够生动、具体、形象地将实验教学内容运用声情并茂的方式展示给学生，不再是传统模式下单一的教师的讲解，学生对学习任务有了直接的感官认识，对学习有了极大的兴趣，能够自觉主动地参与到教学中去。
3多媒体模式下的实验教学
在对实验教学进行多媒体模式的研究探索中，我们对传统计算机机房进行了多媒体系统改造，使之适应多媒体模式实验教学。
3.1运用多媒体直观地进行实验教学操作示范。
在计算机机房，装配了多媒体系统，使实验教师能够利用多媒体教学课件将实验操作任务展示给学生，能够给学生进行实验操作的教学示范。学生在下面能够跟着教师的示范操作进行练习，对于实验操作技能的把握是直观得到的。
3.2运用多媒体高效率完成实验教学。
以前的实验教学成效不高，学生掌握技能的程度不一。其中主要的原因是教学效率不高。运用多媒体模式进行实验教学，教师能够一次性在教学系统里将实验操作步骤及操作成果示范给学生，学生能够高效理解和接受。
3.3运用多媒体让学生对实验教学产生兴趣。
学生对于计算机实验教学的态度是想学好却又学不好，特别是很多教师一般是在课堂上利用书本讲一讲实验操作，然后让学生在机房自己参照书本去练习，学生在自己揣摩练习中往往得不到直观感受，到后来就没有多大学习兴趣了。在多媒体教学模式下，教师能够将实验操作集体示范给学生，学生有了直观感受，感觉实验操作不再是那么困难，对于实验操作就有了学习兴趣，对于知识技能的掌握就能事半功倍。
3.4运用多媒体让教师和学生在实验教学中及时互动。
实验教学过程中最重要的是老师和学生之间的互动。老师要能够在第一时间辅导学生的操作练习，学生在实验操作练习中有了疑问或错误要能够得到老师的及时点拨和帮助。在以前的教学模式中，我们前面谈到，由于师资的原因不能做到老师及时对每个学生都能指点。运用多媒体教学模式，老师可以得用多媒体针对学生的错误集体进行指导，学生能够及时将自己的实验操作问题和成果发送给教师。在多媒体模式教学中，教师和学生真正意义上做到了互动。对于实验操作技能能够快速掌握。
3.5运用多媒体让学生在实验教学中互助学习。
计算机基础实验操作课要能达到预期的教学目标，除了师生互动以外，学生相互之间的互动也是重要的。教师引导学生在实验教学中，利用多媒体系统，学生相互展示实验操作，相互进行操作学习评价，相互进行疑难解答，在学生进行个性化自主学习的基础上可以真正团队合作共同学习的氛围。
关键词高职计算机基础任务驱动式教学改革
一、任务驱动教学模式的涵义
任务驱动是指教学全过程中，以若干个具体任务为中心，通过完成任务的过程，介绍和学习基础知识和技能，培养学生提出问题、分析问题、解决问题的综合能力。任务驱动教学法符合计算机系统的层次性和实用性的特点，提出了由表及里、逐层深入的学习途径，便于学生循序渐进地学习需要掌握的知识和技能。任务驱动教学模式是通过教师精心设计的一个个任务，让学生在一个个任务的驱动下展开学习活动。
二、任务驱动教学模式内容及实施策略
（一）课程定位
要对计算机基础进行基于工作过程的开发，首先就要对其进行课程定位。为了准确的对课程进行定位，我们首先在社会岗位群中进行了走访和调查，了解和明确各岗位对计算机应用基础的需要，并将其归纳如图1：
在高职课程体系中，计算机基础课程是各专业的公共基础课程。应当着重培养学生用计算机处理日常事务能力，培养学生基本的信息处理能力及信息素养。
（二）任务设计
根据调研各职业岗位对计算机应用的需要，我再进行归纳和总结，本课程应当培养学生计算机应用能力、文字处理能力、图表处理能力、数据的分析能力、网络的应用能力、计算机演示能力……
把以上的能力要求和我们选择的教材进行反复的对比和推敲，我们认为任务设计应当从Windows基本应用、Internet的应用、Word、Excel、PowerPoint五个方面入手。
这些任务以Internet的应用为主线，各个任务均与Internet的应用相关联，按教材顺序，按职业岗位需要，由易到难，由浅入深，全部是实战，全部来源于现实，使学生在校即感受到职场的需求。
三、任务驱动教学模式流程
任务驱动式的教学模式怎么展开呢？在课堂上，对老师来说，他首先是要布置任务，下发任务书，将学生按好、中、差进行分组，然后对学生进行引导与辅助，解决学生提出的一些问题，对学生做的任务进行讲评，同学生一起开展拓展训练。对学生来说，当老师布置任务的时候，要先明确任务，寻找解决任务的途径，对任务明确之后，就要尝试完成这个任务，并拟定完成任务的方案。学生将完成任务后的作品交给老师后，教师先让学生进行小组互评，再进行总结讲评。除了老师布置的任务之外，有些学生学有余力，还可以做一些其他的任务，根据这个任务进行拓展训练。整个过程都是围绕任务展开的，充分体现了教师的主导作用和学生学习的主体作用。
（一）学生自主学习
学生的自主学习主要依托的是配套的教学网站。在课堂上明确了任务以后，就可以在课堂外进行任务驱动式的学习，按照网站上的提示去阅读相关的教材或者观看相关的视频，或者参阅相关学生的作品以及网上提供的同类的作品，还可以观看完成各任务的视频。在这个过程中间，可以跳跃的，就是任何一个步骤，如果感觉到可以做了，学生就可以动手来完成这个任务了。我们选择了一些作品放在网站上，供同学们参考。有了这些做铺垫以后，学生就可以做自己的任务了，如果这中间有些不懂，可以再返回去继续学，不断的交替进行，这个任务就能够顺利的完成，这就是学生的自主学习。
（二）学生合作学习
小组合作学习是指学生在小组或团体中为了完成共同的任务，有明确的责任分工的互学习。小组合作学习有助于培养学生合作精神、团队意识和集体观念，有利于培养学生正确的竞争意识和能力，同时通过小组成员间的互助和帮助，实现每个学生都得到发展的目标。通过这种形式的教学，学生可以较好地适应将来在校外可能遇到的各种状况，使个别差异在集体教学中发挥积极作用。
（三）实训教学
顶岗实训是学生课外完成任务的延伸和拓展，更多的是让学生感知电脑在办公应用方面的真实工作环境。实训的三种方式：自己开发―在学习、生活、娱乐中；校内自主实训―在校内各部门；校外顶岗实训―在校外实训基地。
四、问题与思考
高职院校进行任务驱动教学改革时，任务直接影响教学效果。通过我们团队的建设，有如下思考：
（一）职业性
高职的职业性也就是岗位工作的实用性。通过调研用人单位、毕业生、在校生，了解各职业群对计算机应用基础的要求，我们觉得，应当以职业岗位的应用需求为出发点和落脚点。
（二）开放性
计算机是现代人们的工作、生活和学习的工具，各职业岗位人对其应用不尽相同，而且计算机知识及其技术更新速度非常快，仅局限于当前是不行的，而要着眼于未来的发展，这就需要培养学生的学习能力，要注重学生发散性思维的培养。在任务设计时我们考虑了任务的可迁移性，甚至部分任务本身就是开放任务，例如，图文混排任务就没有定内容，没有定格式，只有目标。在教学过程中强调了任务拓展，让学生能够触类旁通，举一反三，开阔思路，增加完成类似任务的能力，提高自主学习能力。
（三）实践性
实践是检验真理的唯一标准。任务驱动教学任务的设计要充分考虑教师和学生，怎样方便学生学、方便教师教，就采取怎样的方式，并且在整个的教学过程中间特别重视实践操作。在设计教学任务时，我们注重了任务的可操作性。因为我们的任务都来源于实际工作岗位，并且充分考虑了任务实现的客观条件，因此可操作性较强，便于学生实践。
参考文献：
[1]姜大源.职业教育学研究新论[M].北京：教育科学出版社，2006.
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关键词：计算机应用基础教学问题方法
中图分类号：G718.1文献标识码：CDOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2014.02.069
《计算机应用基础》是技校学生必修的公共基础课程，目的在于培养学生掌握计算机基础知识和基本技能，以更好地适应专业课程学习及未来工作岗位的需要。而目前技校学生的特点导致这门课程在授课方面存在一定难度，主要表现在由于各中学条件不同，学生学习能力的差异，家庭经济情况的差异，甚至有的学生没有接触过计算机而使学生的计算机基础能力差异太大。因此，在计算机基础的教学中，如何针对技校学生的特点更好地提高学生的计算机应用水平和操作技能，使其适应社会的发展需要，是进行计算机基础教学的重要任务。下面就如下几方面谈谈笔者对提高技校计算机基础教学效果的看法。
1合理选择教学内容
现代社会，大部分行业的工作都离不开计算机，因此熟练掌握计算机基本知识和基本操作是适应未来社会工作岗位的需要。计算机发展非常迅速，软件版本更新快，每年的版本内容与功能都有变化，所以，《计算机应用基础》教学内容必须符合新时代社会的发展，必须适应未来工作岗位的需要，学生所学的知识必须能应用到实际生活中去。计算机基础知识里的Windows基本操作、Word文字处理、Excel表格制作、PowerPoint制作是必学的基本内容，除此之外，还可以适当增加一些内容，如计算机硬件知识、Internet应用、多媒体技术、办公设备使用等知识。不过增加的内容专业性较强，学生不一定听得明白或者感兴趣，教师可根据学生的学习结果和教学反应做出适当增减。或者可以针对不同的专业，教学内容的侧重点有所不同。比如：除了必学的基本知识外，计算机专业可以多讲一些跟计算机相关的硬件知识及网络基础等知识，文科类专业则可以有意识地提高学生的文字录入能力及办公设备使用能力。
2适当选择教学方法
2.1直观手段教学
教师可以采用多媒体技术编制丰富多彩的多媒体教学课件辅助授课。多媒体教学课件在教学知识里融入文字、图像、声音、视频、动画等媒体，使教学知识信息来源丰富化，可以为学生提供多样化展示、多感官体验的学习途径，带给学生强烈的视觉和听觉上的冲击，提高学生学习的兴趣，有效发散学生思维，强化教学效果。教师制作多媒体教学课件采用的软件有很多，多媒体类课件制作工具如PowerPoint、Flash、Authorware等；程序设计语言及其集成开发工具如C、C++、Java等。教师针对教学课件的目标、规模、类型有针对性地选择合适的开发工具。
2.2分层教学
由于技校学生的基础知识能力参差不齐，并且每个学生的分析及理解能力不一样，如果不能针对学生的差异采用适当的方法，可能会造成学生之间的能力差异越来越大，这样既不能培养学生健康的学习心理，也不能做到让学生全面发展，所以，教师应积极探索分层教学法。教师可以将计算机基础水平不同的学生分成小组，以小组为单位完成任务，每组都包括基础水平较好、一般及较弱的学生，小组内完成情况好的学生辅导未能完成任务的学生，让学生共同进步。教学时可以先讲授简单易懂的基本知识，再根据学生的完成情况适当加深难度，不同的对象不同的要求，完成任务快而准确的学生可以继续完成深一层次的任务，而对于完成任务较慢的学生则只需完成基本任务就行，把握差异，因材施教，力争使每个学生都能在自己原来的基础上有所提高。
2.3任务驱动教学
任务驱动教学法就是把要学习的内容分解成一个个的任务，让学生通过完成教师布置的任务，构建真正属于自己的知识与技能体系。“任务驱动”教学法最根本的特点就是“以任务为主线、教师为主导、学生为主体”，创造了以学定教、学生主动参与、自主协作、探索创新的新型学习模式。任务驱动教学法能充分调动学生学习的主动性和积极性，驱动学生积极主动完成任务，培养学生的分析问题、解决问题的能力。
3加强上机实践练习
为了加深学生对课程各章节的概念、方法和结构的理解，教师可以从各章节内容里精选习题，让学生上机实践。为充分发挥习题的作用，及时指出练习中存在的问题，教师可以采取集中讲解和个别辅导相结合的方法，对普遍性问题进行集中讲解，对个别性问题进行单独辅导，对学生完成的优秀作业加以表扬。
另外，要让学生熟练操作计算机，单靠每周四节课的上课学习是远远不够的，教师应加强学生的上机实践练习，以巩固学生在课堂上所学知识，更进一步提高学生上机实操能力。教师可以在每天下午课后固定时间开放机房让学生进来练习，如：办公软件操作、文字录入、Internet应用等都可以练习。上机实践不仅严格训练了学生上机操作技能，还提高了学生灵活运用课程知识的能力。
4强调自主创新精神
教学中，如果学生只是仅仅完成教师课堂上布置的作业是远远不够的，教师应强调创新精神，培养学生的自主学习能力。在教学中，针对技校学生喜欢标新立异、追求个性的特点，可以将课堂上所学的知识进行拓展，让所学知识与现实生活建立紧密联系。教师在布置学习任务时要突出灵活性，给学生充分的想象发挥空间，从而使学生“乐学”、“会学”，并且把所学知识真正用到实处。
然而，在实际教学中，我们发现学生喜欢玩电脑，喜欢玩游戏，但是不喜欢上信息技术课，一旦教师讲述理论课，学生不是玩电脑，就是精力不集中。为什么会出现这种情况呢？分析得出，教师教法的单一，教学目的性不强，教师简单的照本宣读，使学生没有参与教学活动的积极性。所以，在教学过程中，教师要选择恰当的教学方法，实现师生之间的互动，激活学生参与的积极性，尽情地演绎信息技术的魅力，为学生适应信息社会的学习工作和生活打下必要的基础。
一、游戏入门，激发学生兴趣
对于中学生来说，玩是他们最喜欢的一种教学方法，然而，对于中学生来说，抽象的理论知识不能让学生找到学习的兴趣，一是学生受到年龄的限制，他们的理解能力有限；二是抽象的理论知识容易让学生失去学习的积极性。所以，在教学过程中，教师可以借助计算机电脑游戏帮助学生理解一些基本的理论知识，让学生在学中玩，在玩中找到学习的兴趣，使学生得到全面而健康的发展。
例如，在学习“计算机画画”时，如果按照传统的教学方式，教师以演示为主，死板的课堂还是以教师为主导，学生根本没有真正地参与到学习的过程中来，所以，在设计这节课时，我选择了让学生以比赛的形式学习本节课的内容。如，让学生运用颜色填充工具为图片进行加色时，为了让学生不再感到课堂的枯燥，我让学生进行比赛，谁先填充好，谁就要举手说“姓名+完成”，教师再一一进行检查，有检测完的学生，帮助教师记忆完成的顺序。之后的其他功能也依次进行下去，这样的过程，学生的积极性被调动了，学生的学习效率也被提高了。
二、整合其他学科，明确重要性
随着课程改革的进行，计算机技术被逐渐运用到各个方面，每个学科都能借助多媒体技术给课堂增加新的生机和活力，都能借助多媒体集视频、音频、动画等为一体，可以同时调动学生的视觉、听觉，使学生能够更好地进入学习的过程当中。但是，对于中学生来说，他们根本不明白计算机的作用，只知道我们可以利用计算机玩游戏、上QQ、玩微博、看电视等等，在他们眼里计算机也只有这些功能。所以，这就要求教师在教学过程中，要带领学生走进多功能的信息技术世界，调动学生的探究欲望，明确信息技术的重要性。例如，向学生展示信息技术。在教学过程中，将一些抽象的数学理论知识形象化，使学生更好地理解数学概念。借助信息技术，播放一些历史影视剧，帮助学生在历史课堂上理解一些历史背景，提高学生的学习效率等等。让学生明白计算机的重要性之后，学生的学习兴趣就会重新被调动，学生参与课堂的积极性也会得到提高。
三、自主学习，发展学生个性
自主学习是每个阶段、每个教师都需要对学生进行的一项能力锻炼，每个学生都有自己的看法，有自己的审美观。在教学过程教师要给学生创设一定的自主学习情境，使学生能够发展自己的个性，让学生在自主学习、自主设计的过程中，体会到成功的快乐。
如，学习“制作幻灯片”时，在讲完基本的理论知识之后，为了使学生能够熟练地掌握本节课的内容，在授课时，首先我给学生从整体演示了一遍，之后，我让学生自己设计一个幻灯片。对幻灯片中的放映方式、幻灯片的板式、幻灯片的设计、背景、动画方案等等，完全由学生自己掌握，让学生尽情地展现自己的个性，进而使学生得到全面而健康的发展。
四、任务驱动，小组合作交流
任务驱动教与学的方式，能为学生提供体验实践的情境和感悟问题的情境，围绕任务展开学习，以任务的完成结果检验和总结学习过程等，改变学生的学习状态，使学生主动建构探究、实践、运用、解决问题的体系。所以，在授课时，教师可以首先将任务布置给学生，让学生带着任务走进课堂，给学生以目的性，让学生能够集中精力参与到学习过程中，提高学生的学习效率。
如，学习“文字处理”时，为了让学生能够熟练地掌握一些文字处理，所以，在授课时，首先将不能同层次的学生分成小组，接着，我将本节课的任务布置给学生：（1）让学生能够用一种输入法，输入指定的一些文本；（2）简单对文本进行格式整理；（3）在文本中插入一些文字和删除一些文字；（4）查找一些文字，并用红色标注出来。每个小组都是由不同层次的学生组成，学生在完成任务的同时，不但能够使全体学生掌握基本的文字处理知识，而且让学生在完成任务中找到学习的自信，最终使全体学生得到发展。
（2019-2022）
为深入贯彻落实《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2022年）》（工信部科〔2017〕315号）和《山东省新一代信息技术产业专项规划（2018-2022年）》（鲁政字〔2018〕247号），抓住人工智能产业发展机遇，加快推动崂山区新一代人工智能创新发展，制定本行动计划。
一、总体要求
（一）发展思路
全面贯彻党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实总书记对山东省提出的“走在前列”的要求，深入实施创新驱动发展战略，聚焦人工智能重点核心领域，建立以企业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的人工智能技术创新体系，加速人工智能产业化进程，重点推进以神经网络芯片、核心算法、大数据和云计算等为支撑的人工智能与我区制造业、医疗健康等优势产业深度融合应用，围绕智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等应用方向，加速产业集聚，推动产业发展，将崂山区打造成为具有全国影响力的产业聚集区。
（二）基本原则
--市场主导，政府助推。充分发挥市场配置资源的基础性作用，坚持企业的市场主体地位，面向市场需求谋划产业发展。同时，注重发挥政府的调控引导、规划指导和政策支持作用，营造良好综合环境，促进人工智能产业快速健康发展。
--需求驱动，应用为本。坚持与人工智能应用市场开发相结合，立足需求，抓应用促发展，主动适应经济和社会发展的需要，积极培育和创造新的市场，深化人工智能的推广应用。
--强化创新，提升能力。强化技术创新、产品创新、管理创新和业务创新，通过创新驱动产业发展，提高核心竞争力和综合服务能力，为人工智能产业发展提供更有力的支撑。
--特色发展，差异竞争。立足崂山比较优势和产业实际，在强化整体实力的基础上，坚持差异化竞争，因地制宜确定人工
智能具有国际国内领先水平的行业优势。
（三）发展目标
--人工智能产业创新体系基本确立。引进及培育5-10家人工智能创新企业，建设3-4个人工智能创新平台，建设人工智能工程（技术）研究中心、企业技术中心和重点实验室，基本形成开放协同的人工智能创新体系。
--人工智能关键核心技术取得重要进展。人工智能基础理论、计算机视觉、自然语言处理等关键核心技术取得重大突破，形成具有标志性的重大科技成果10个以上。
--人工智能重点领域的产品规模化发展。在交通、医疗、家居、安防、教育、制造等重点领域形成一批人工智能标志性产品，在相关领域获得广泛应用。力争到2022年，全区人工智能核心产业规模达到100亿元。
--人工智能产业支撑不断完善。建设青岛联通国际通信业务出入口局，使宽带接入速率和时延满足人工智能产业发展需求。落实崂山新旧动能转换战略，依托崂山产业云图平台，改善营商环境，建设智慧崂山，加强人工智能产业布局总体规划，构筑崂山人工智能产业新优势。
二、重点任务
（一）实施分类培育，构建更具活力的产业体系
实施人工智能骨干企业培育工程，建立大中小微型企业培育梯队，建立崂山区战略性新一代人工智能产业企业数据库，实施分类培育计划。培育出一批自主创新能力强、主业突出、掌握核心关键技术、拥有自主知识产权和品牌优势的巨人、小巨人企业。支持中小企业走“专精特新”发展之路，加快培育一批成长潜力大、商业模式新、产业特色鲜明的细分领域的“独角兽”企业、“瞪羚”企业。支持符合重点产业发展导向的高成长性初创企业和产业链上下游企业加快发展，壮大产业发展后备力量。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）
（二）紧盯前沿领域，构建面向未来的产业优势
坚持紧盯前沿、打造生态、沿链聚合、集群发展，启动“未来产业”培育计划。以智能交通、智能医疗、智能家居、智能安防、智能教育、智能制造等战略性新兴产业为重点，加大招商引资力度，开展精准招商、产业链招商和以商招商,创造企业入驻良好条件，引进一批创新能力强、行业地位突出、竞争优势明显的人工智能龙头企业，形成区域产业集聚态势，加快推进人工智能重点产业链项目建设，壮大产业规模。
（责任单位：区发展和改革局、区科创委有关部、区工业和信息化局、区行政审批局、区市场监管局、崂山税务局）
（三）强化创新驱动，构建开放共享的产业平台
崂山区将在人工智能产业及其支撑领域与国内外尖端技术企业建立长期、全面的战略合作关系，建立长效机制，助推新兴产业生态建设及新旧动能转换赋能，集中力量打造部级人工智能产业示范区、虚拟现实产业中心、教育数字化转型示范区。依托微软“基于微软人工智能及虚拟现实技术的公共服务平台”等项目，建设人工智能产业公共服务平台和技术创新平台，围绕关键共性技术开展技术攻关。整合政产学研用等资源,推动公共服务平台、领军企业和创新型企业加强合作,汇聚人工智能创新创业资源,提供相关研发工具、检验测评、数字安全、标准化、知识产权、情报咨询等专业化的创新创业服务。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区发展和改革局、区电子政务和大数据发展管理中心、区市场监管局）
（四）优化基础设施，构建智能高效的产业支撑
加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发和应用，大力推进青岛联通国际通信业务出入口局项目落地，使崂山区宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求。利用北方三大对外光缆在崂山登陆和我区信息技术服务业集聚的有利条件，激发运营商积极性，以联通云计算中心为重点，形成50万台服务器的服务能力，依托滨海数据机房等4个数据中心的6300组机柜，打造崂山区为人工智能产业北方最为重要的数据高地之一并辐射全国。同时以强化人工智能研发基础支撑为重点，完善崂山产业云图平台、“三建联动”、国土资源“一张图”等平台，形成一定规模的高质量标注数据资源库，进一步完善崂山区人工智能产业发展环境。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区电子政务和大数据发展管理中心、区委网信办、区自然资源局、区城市管理局、区综合行政执法局、区社会治理指挥中心）
（五）发挥前瞻思维，集聚人工智能的高端人才
崂山区主要有中国海洋大学、青岛大学和青岛科技大学3所重点高校，每个高校均开设3-4个人工智能相关专业，拥有多位在科研领域成绩斐然的学科带头人和大量经验丰富的骨干教师，平均每年共向社会输送2000余名人工智能专业人才。依托三大高校的人才培养机制，以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持领军人才和青年拔尖人才成长。支持国内外人工智能优势企业、高等学校、科研机构等开展合作，搭建开源技术创新平台，探索开放式协同创新模式。鼓励企业设立首席数据官、人工智能首席专家等岗位，依托国际虚拟现实创新大会等各类平台载体，积极引进人工智能产业发展急需的高端人才。统筹利用崂山区现有人才政策，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。对经认定的人工智能及大数据行业领军人才、高端管理人才、专业技术人才等，根据认定结果和服务本区情况，参照本区人才政策的有关实施办法，授予相应人才奖励及补贴。
（责任单位：区人力资源和社会保障局、区财政局、区教育和体育局）
三、实施路径
立足国家发展全局，遵循省市发展目标，准确把握人工智能产业发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和民生应用智能化水平。崂山区将从以下几个方面进行实施：
（一）夯实基础支撑
1.智能传感器
智能传感器是实现人工智能的核心组件，是用于全面感知外界环境的最核心原件，各类传感器的大规模部署和应用是实现人工智能不可或缺的基本条件。紧抓智能传感器市场需求爆发增长、技术创新高度活跃的战略机遇期，聚焦移动终端、智能硬件、物联网、智能制造、汽车电子等重点应用领域，突出创新发展主线，紧紧围绕产业链协同升级和产业生态完善，布局基于新原理、新结构、新材料等的前沿技术、颠覆性技术，做大做强一批深耕智能传感器设计、制造、封测和系统方案的龙头骨干企业，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台，有效提升中高端产品供给能力，推动崂山智能传感器产业加快发展，构建我区新一代人工智能产业体系。
专栏1
智能传感器产业发展工程
围绕智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能家居、智能医疗等领域，依托本地海尔集团、歌尔智能传感器、Pico、融汇通等重点企业，海尔云谷、歌尔科技产业园、歌尔长光研究院、北京邮电大学人工智能研究院，重点开展安防类传感器、微型麦克风和压力传感器二合一模组、声压磁气流气体集成TOF、火像智能识别传感器等创新项目，打造一批具有国际影响力的技术标准、知识产权、检测认证和创新服务的机构，建成核心共性技术协同创新平台。
国外重点企业：AT&T、IBM、索尼、高通、Maradin、博世、爱普生、卡西欧、UTAC、星点高科技、Acurtronic、亚德诺半导体、应美盛、楼氏电子、意法半导体、英伟达、苹果、三星等。
国内重点企业：高德红外、歌尔声学、士兰微、中芯国际、台积电、华虹半导体、同欣电子、瑞声科技、红光股份、京元电子、共达电声、上海华岭、敏芯微、飞智、速位科技、深迪半导体、小米、海思、君正、华为、中兴、联想等。
2.神经网络芯片
神经网络芯片是人工智能的核心，人工智能产业得以快速发展，得益于海量激增的数据和不断提升的计算能力，而无论是海量数据的获取和存储还是计算能力的体现都离不开硬件载体，即芯片。因此，神经网络芯片就成为当前激烈的人工智能产业比拼中颇具战略地位的一个环节，也是近两年投向人工智能众多资金中最为关注的领域之一。崂山区在神经网络芯片领域的资本与研发投入方面、产业发展现状与国内领先水平仍然存在较大差距，尚处于奋力追赶的落后局面。我区应正视与其他人工智能产业发达地区技术基础和技术水平上的差距，在神经网络芯片领域，冷静判断外部机遇和挑战，客观认识自身优势和弱点，厘清发展关键问题和相应对策，推动我区神经网络芯片产业做大做强、实现整个人工智能产业高质量发展。
3.数据及计算服务
数据及计算服务包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务，及为人工智能开发提供云端计算资源和服务。结合大数据应用开发流程，对数据处理环节进行抽象形成数据智能服务，包括数据集成、数据治理、数据分析和数据可视化等服务；通过提供功能完备的大数据生态服务，帮助完成大数据应用开发，真正的发挥数据的价值。崂山区利用北方三大对外光缆在崂山登陆的有利条件，依托中国联通等项目加快推进云计算中心建设，形成50万台服务器的服务能力，加快推进数据采集和传感设备的研发和产业化。促使联通国际出入口局项目落地，并加强与信通院（青岛）科技创新中心有限公司的合作，开发崂山区5G项目，创新人工智能产业布局。同时依托海尔、海信网络、大快搜索等重点企业，鼓励数据整理、分析、挖掘等模型的研究，将大数据连接、交互、决策融入产品的设计制造和企业的经营管理，提升智能家电、智能交通、智能安防等产业的发展水平。
专栏2
数据及计算服务产业发展工程
围绕数据整理、分析、挖掘等关键数据分析技术与计算支撑能力，重点依托海尔集团、海信网络、中国联通青岛分公司、中科曙光、聚好看、网信科技、大快搜索、民航凯亚、特锐德、赛飞特、融汇通、博云视觉、宇方机器人等，重点围绕大数据中心、城市智能大脑、人工智能训练与测试平台等方面进行项目推进。
国外重点企业：IBM、微软、Teradata、Cloudera、AWS、Tableau等。
国内重点企业：百度、阿里云、腾讯、搜狗、华云数据、今日头条、百分点科技、世纪互联、金山云、数据堂、明略数据、天眼查、海云数据、Social
Touch时趣互动、美林数据等。
（二）突破关键技术
1.人工智能基础理论算法
人工智能基础理论算法是让机器自我学习的算法，包括路径规划、机器学习、深度学习、增强学习等。随着人工智能行业需求进一步具化以及对分析要求的进一步提升，围绕算法模型的研发及优化活动愈发频繁。算法创新将是未来人工智能行业发展的必然趋势，深度学习、强化学习等技术的出现使得机器智能的水平大为提升。业内科技巨头纷纷以深度学习为核心在算法领域开展布局，谷歌、微软、IBM、Facebook、百度等相继在图片识别、机器翻译、语音识别等领域实现了创新突破。崂山区应紧跟产业发展潮流，大力发展人工智能核心算法，同时推动算法开源化、服务化，鼓励企业发展针对性整体解决方案。
2.计算机视觉技术
计算机视觉技术是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉技术日益成熟，应用场景不断拓展，自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均离不开计算机视觉技术，市场发展空间巨大。计算机视觉行业巨大的发展前景决定其具有高成长性特点，但行业发展同时伴随高风险性，行业竞争需要比拼企业技术算法能力、资金能力、以及人才资源，同时考验企业能否实现技术迅速落地，对企业综合实力要求高，综合实力不具备优势的企业在行业内将难以生存。依托海信网络、中科曙光、歌尔声学等重点企业，引导企业既注重前沿算法研发，同时兼顾现阶段商业落地与市场拓展。专栏3
计算机视觉技术突破工程
围绕图像视频识别、生物特征识别、目标检测特征定位及提取、模拟训练、即时定位与地图构建（SLAM）等重点方向，重点依托海信集团、海信网络、海信医疗、中科曙光、歌尔声学、Pico、聚好看、黑晶科技、融汇通、民航凯亚、赛飞特、中译语通文娱科技、博云视觉、宇方机器人等企业，中科曙光人工智能产业园、中译语通人工智能视频创新产业基地、国际创新园、天宝国际、交通谷创客工厂等园区，推进机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用、CAS计算机辅助手术系统、视频特征提取分析、医疗医学影像分割、智能家电领域的类生物图像识别系统机器人视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等项目。
国外重点企业：谷歌、Facebook、苹果、Synaptics、Rethink
Robotics、ABB等。
国内重点企业：百度、阿里巴巴、京东、腾讯、商汤科技、美图秀秀、云从科技、旷视科技Face++、中科慧眼、超多维、图麟科技、码隆科技、依图科技、深兰科技、格林深瞳、诺亦腾科技、速感科技、海云数据、陌上花科技、触景无限、图森未来、体素科技、图普科技等。
3.自然语言处理技术
自然语言处理技术是人工智能最具挑战的技术领域之一，主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、语义理解和问答系统等。在大数据、移动互联网、云计算以及其他技术的推动下，自然语言处理技术产业已经步入快速增长期，未来将带入更多实际场景。但自然语言处理技术具有较高的行业技术壁垒，众多国际知名企业如苹果、微软、科大讯飞等均重点攻克自然语言处理技术，推出大量相关产品。依托大快搜索、中科曙光、歌尔声学、海尔科技等重点企业，鼓励相关企业在自然语言处理技术领域攻坚克难，促进企业间沟通交流，共同进步。
专栏4
自然语言处理技术突破工程
围绕机器翻译、语音识别、语义理解、自动问答、语音合成等重点方向，重点依托海尔科技、中科曙光、中译语通文娱科技、歌尔智能传感器、Pico、黑晶科技、大快搜索、冠义科技、赛飞特等本地企业，推进语音识别及语音交互系统、字幕识别系统、智能翻译学习系统等项目。
国外重点企业：微软、苹果、三星、亚马逊、Nuance等。
国内重点企业：科大讯飞、阿里巴巴、搜狗、云知声、凯立德、捷通华声、思必驰、汉王科技、叮咚音响、I.am+、智齿客服等。
（三）培育创新应用
1.智能交通
崂山区交通智能化水平正在持续提升，互联网与交通融合的步伐也在加快，智能交通已经成为我区智慧城市建设需要突破的重要领域。在城市交通智能管理方面，我区已经研制出多项成熟产品投入市场。依托海信网络科技、中科曙光等企业，强化智能交通等智能系统，以云计算、大数据、深度学习技术为基础构建人工智能交通平台，掌握AI核心，打造人工智能交通生态链。
2.智能医疗
智能医疗是我区人工智能驱动的规模最大，增长最快的领域之一，涌入了大量的投资，相关创新覆盖临床研究、机器人医疗助手、大数据分析、基于基因组学和精密医学的个性化治疗等。基于人工智能的自动检测，将可疑病例筛选，供医生确诊，缩小医生检查范围，提高了医生的诊疗效率。大力发展智能医疗企业如海信医疗等，满足精准医疗、个性化医疗的发展趋势，推动我区智能医疗产业发展。
3.智能家居
依托海尔科技公司、海尔智能家电等重点企业，推动人脸识别、语音识别、自然语言处理、智能搜索、自动控制等技术在智能家居产业的广泛应用。利用传感器和通讯设备对人居环境进行监测形成的数据流，通过云计算和深度学习建立相应模型，依托家用物联网对室内电器设备乃至整个建筑的实时控制，提升家居产品智能化服务水平。
4.智能安防
智能安防业务主要涉及视频监控和多种传感器预警，涉及数据传输、场景图像识别。智能消防业务主要涉及智能传感器应用，火像智能识别。区内主要代表企业有中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特等，我区应发挥人工智能安防领域的技术优势，加快智慧城市公共安全技术防范系统产业化、人脸识别综合解决方案研制。研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品，构建公共安全智能化监测预警平台，提高我区防灾减灾救灾能力。
5.智能教育
人工智能技术与学校教育融合成为一种未来趋势，为个性化学习和个别化学习的实现提供技术保障，成为教育发展的重要推动力。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法变革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。依托青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等智能教育行业领军企业，结合市场需求，提升教学质量，促进我区未来教育事业发展。
6.智能制造
牢牢把握制造业数字化、网络化、智能化的发展方向，重点发展轨道交通配套设备、智能仪表与检测设备、船舶配套设备、工业智能机器人等产业。智能制造对自动化、智能化的需求越来越高，依托海尔集团、宇方机器人等重点企业，加强专业人才引进和培养，加强产学研合作，推动智能生产线、智能工厂、无人数字化车间等智能制造产业的发展。
四、保障措施
（一）加强组织领导
加强统筹协调和部门协同，建立人工智能产业发展共建机制。推动政府主动服务，建立重点企业与政府和技术行业专家的定期联络机制。加强资源统筹利用，推动建立崂山区人工智能产业发展联盟和产业协会，发挥各类企业、机构、组织的支撑作用。加强重点任务监督检查，严格督查考核，统筹推进人工智能产业发展各项重点任务顺利实施。
（二）完善政策支持
出台推进人工智能产业发展扶持政策，加大财政资金支持力度，落实资金保障，加大对人工智能产业链重点企业、主要环节、关键设备的补贴力度。大力引进和培育人工智能企业、促进人工智能相关产业集聚、优化投融资服务、加强人才队伍、基础建设和应用示范。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部、区财政局）
（三）优化产业布局
将人工智能重大项目优先列入崂山区重点项目计划，优先保障用地用房需求，营造良好的创新创业环境，保障产业发展空间。打造一批人工智能细分领域“单项冠军”，推动龙头企业在崂山建立区域总部、创新中心、孵化基地。整合空间资源，优化产业布局，设立人工智能产业园区，建设国内一流的人工智能产业平台。
（责任单位：区工业和信息化局、区科创委有关部）
（四）维护知识产权
支持企业加强人工智能重点技术和应用领域核心专利培育，力争形成一批高质量的核心专利。探索建立人工智能领域的专利合作授权机制和专利风险防控机制，推动人工智能领域知识产权成果加速转化，带动人工智能产业化。不断健全和完善知识产权保护机制，加强人工智能领域知识产权保护力度。
（责任单位：区市场监管局）
（五）加大宣传力度
加大对我区人工智能领域的优秀企业家、领军企业、创新创业项目、新技术新产品等的宣传力度。支持协会、园区、企业及各类机构组织开展各类人工智能创新论坛、人才交流、产品推介、项目招商等活动，推动企业与企业之间、企业与社会组织之间开展广泛交流，及时研究提出推动人工智能产业发展的对策、措施和建议，营造人工智能创新发展的良好氛围。
（责任单位：区委宣传部、区工业和信息化局）
附件：人工智能关键应用领域发展路线
附件
人工智能关键应用领域发展路线
一、智能交通
重点方向
智慧城市、智能驾驶、车联网、智慧公交等。
重点企业
海信网络、中科曙光、民航凯亚、特锐德等。
重点项目
海信城市智慧心脏、公安实战平台“海信战狼”、大型活动交通警卫保障系统、智能驾驶辅助系统、“车智网”智慧公交系统、自适应信号机、智能车载视频监控调度终端、视频特征提取分析服务器、双目智能驾驶辅助系统；中国海洋大学信息科学与工程学院智慧港口大型机械状态监测与分析系统；中科曙光大规模视频智能分析（SAI）；民航凯亚A-CDM系统、自助安检系统、智能交互系统、无线站坪调度系统、青岛新机场运营；特锐德平台系统定制服务、大数据修车、动态定价等。
创新平台
海信公安实战平台“海信战狼”、智慧心脏2.0、公交都市3.0、实战平台2.0、视频大数据系统1.0；民航凯亚航班运行指挥平台、特锐德特来电大数据人工智能平台等。
重点园区
海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、特锐德工业园。
国外重点
企业
西门子、IBM、阿特金斯、柏城、美国Zoox、美国AEYE、美国MightyAI等。
国内重点
企业
爱驰亿维、蔚来汽车、车和家、智车优行、驭势科技、奇点汽车、景驰科技、极豆车联网、图森未来、纵目科技、清智科技、北京易华录、银江股份、南京莱斯、海康威视、赛为智能、宝信软件、皖通科技、川大智胜、中海网络、浙江大华等。
二、智能医疗
重点方向
智能健康管理、辅助诊疗、智能影像识别、智能影像等。
重点企业
海信医疗、中科曙光等。
重点项目
海信CAS计算机辅助手术系统、SID外壳智能显示系统、智能医学影像分割、智能病灶检测及分类、骨折自动筛查、给予人工智能的超声术中导航项目；青岛科技大学信息科学技术学院智慧医疗与大数据系统、基于云计算和MapReduce的区域预料大数据分析关键技术研究（国家自然科学基金面上项目）等。
创新平台
企业研发中心。
重点园区
海信全球研发中心、中科曙光人工智能产业园、崂山湾国际生态健康城等。
国外重点
企业
直觉外科、英特尔、IBM、微软、Google、美国AiCure、美国Flat-
iron
Health、美国Recursion
Pharmaceuticals、美国Tempus
Labs等。
国内重点
企业
华大基因、依图科技、九爱科技、森亿智能、推想科技、碳云智能、思派网络科技、零氪科技、健培科技、泰格医药、银江股份、宜通世纪、延华智能、和佳股份、迪安诊断等。
三、智能家居
重点方向
智能冰箱、智能电视、智能空调等家电；智能音箱、智能手表等智能硬件；智能窗帘、智能衣柜、智能卫浴等智能家居。
重点企业
海尔科技、海尔智能家电、海信集团等。
重点项目
海尔全屋智能系统、物联网安全操作系统、数据驱动的智能生活服务平台；海信机器视觉基础技术研究及家庭、社区场景应用；中国海洋大学信息科学与工程学院智能家电领域的类生物图像识别系统等。
创新平台
海尔智慧家庭人工智能开放平台、大数据云脑开放平台；中国海洋大学海洋物联网协同创新中心等。
重点园区
海尔云谷等。
国外重点
企业
施耐德、霍尼韦尔、Control4、快思聪、ABB、西门子、威易、罗格朗、科道等。
国内重点
企业
海尔集团、京东微联、华为、阿里智能、米家、美的、杜亚、河东、柯帝、霍尼韦尔、瑞讯科技、roboo智能管家、叮咚音响、公子小白、古北电子、智云奇点、涂鸦科技、小葵智能等。
四、智能安防
重点方向
视频监控、传感器报警等。
重点企业
中国安科青岛分公司、中科曙光、融汇通网络、赛飞特、博云视觉等。
重点项目
中科曙光大规模视频智能分析（SAI）;赛飞特危险化学品载体区块链芯片研发项目、智能隐患排查系统、智能咨询、智能安环专家系统、智能应急培训系统、智能应急处置系统；博云视觉未名智瞳监控视频大数据搜索分析系统等。
创新平台
中科曙光大规模视频智能分析（SAI）一体化视频作战平台、赛飞特智能安环家安全托管云平台。
重点园区
中科曙光全球研发总部基地、中科曙光人工智能产业园、天宝国际等。
国外重点
企业
索尼、松下、三星电子、派尔高、安定宝、诶比、亚安、霍尼韦尔、博世安保、三洋、美国智能、HID、美国西屋、捷顺、门吉利
、科松、披克、APOLLO、艾礼富、视得安、加拿大枫叶、博世安保、安居宝、来邦、Aiphone、立林等。
国内重点
企业
TCL商用信息科技、爱谱华顿、安居宝、安康银盾、安威士、保千里、北京天大天科、博云视觉、昌图智能、辰安科技、达实智能、大华股份、云从科技、商汤科技、依图科技、旷视科技Face++、图麟科技、中星微电子、寒武纪科技、海康威视等。
五、智能教育
重点方向
VR教室、多媒体互动课堂、AR娱教等。
重点企业
青岛卫安智能教育、黑晶科技、智海云天等。
重点项目
卫安智能教育机器人；黑晶VR超级教室、神卡王国、AVR定制系列、AR互动体验；智海云天多媒体互动课堂、VR教育软件技术研发、AR娱教、VR多维课堂、StarUR多维创客等。
创新平台
商汤科技人工智能教育研究院、北京邮电大学人工智能研究院、中国海洋大学、黑晶研究院等。
重点园区
青岛智能教育装备产业园等。
国外重点
企业
谷歌、美国Osmo、Knewton、Elemental
Path、DreamBox
Learning、Smart
Sparrow、CogniToys；英国Whizz
Education；瑞典Sana；爱尔兰Immersive
VR
Education等。
国内重点
企业
roboo智能管家、作业盒子、又学教育、英语流利说、微视酷、贝尔科技、小知科技、数字时间、幻景传媒、哆维网络科技等。
六、智能制造
重点方向
智能工厂、智能生产线控制系统、生产线信息化系统和生产线大数据分析、北斗导航芯片和终端产品，智能电表、大气监测仪器仪表、智能工业在线测量分析、油气存储运输设计、船舶压载水等。
重点企业
海尔集团、宇方机器人、海天炜业、宏大纺机、杰瑞自动化、德国菲尼克斯、高科通信、乾程电子、海克斯康、盛瀚色谱、博睿光电、海通机器人、海工英派尔、双瑞海洋、海德威、海泰新光等。
重点项目
海尔互联工厂、宇方机器人智能生产线控制系统、生产线信息化系统、生产线大数据分析、智能AGV
系统、激光AGV叉车、视觉叉齿定位系统、3D视觉定位系统等。
创新平台
海尔工业互联网平台（COSMO）、数字家庭网络国家工程实验室；特锐德山东省智能变配电设备工程研究中心、青岛市智能变配电设备工程研究中心；海信网络青岛市智能交通工程研究中心；天时海洋工程及石油装备研究院、企业技术中心等。
重点园区
高端装备机械产业集聚区（株洲路周边）等。
国外重点
企业
瑞典ABB、德国KUKA、日本FANUC、川崎机器人、AmericanRobot、西门子、霍尼韦尔等。
国内重点
关键词：数字摄影测量计算机视觉多目立体视觉影像匹配
引言
摄影测量学是一门古老的学科，若从1839年摄影术的发明算起，摄影测量学已有170多年的历史，而被普遍认为摄影测量学真正起点的是1851―1859年“交会摄影测量”的提出。在这漫长的发展过程中，摄影测量学经历了模拟法、解析法和数字化三个阶段。模拟摄影测量和解析摄影测量分别是以立体摄影测量的发明和计算机的发明为标志，因此很大程度上，计算机的发展决定了摄影测量学的发展。在解析摄影测量中，计算机用于大规模的空中三角测量、区域网平差、数字测图，还用于计算共线方程，在解析测图仪中起着控制相片盘的实时运动，交会空间点位的作用。而出现在数字摄影测量阶段的数字摄影测量工作站（digitalphotogrammetryworkstation，DPW）就是一台计算机+各种功能的摄影测量软件。如果说从模拟摄影测量到解析摄影测量的发展是一次技术的进步，那么从解析摄影测量到数字摄影测量的发展则是一场技术的革命。数字摄影测量与模拟、解析摄影测量的最大区别在于：它处理的是数字影像而不再是模拟相片，更为重要的是它开始并将不断深入地利用计算机替代作业员的眼睛。[1-2]毫无疑问，摄影测量进入数字摄影测量时代已经与计算机视觉紧密联系在一起了[2]。
计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。其目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[3]。数字摄影测量具有类似的目标，也面临着相同的基本问题。数字摄影测量学涉及多个学科，如图像处理、模式识别以及计算机图形学等。由于它与计算机视觉的联系十分紧密，有些专家将其看做是计算机视觉的分支。
数字摄影测量的发展已经借鉴了许多计算机视觉的研究成果[4]。数字摄影测量发展导致了实时摄影测量的出现，所谓实时摄影测量是指利用多台CCD数字摄影机对目标进行影像获取，并直接输入计算机系统中，在实时软件的帮助下，立刻获得和提取需要的信息，并用来控制对目标的操作[1]。在立体观测的过程中，其主要利用计算机视觉方法实现计算机代替人眼。随着数码相机技术的发展和应用，数字近景摄影测量已经成为必然趋势。近景摄影测量是利用近距离摄影取得的影像信息，研究物体大小形状和时空位置的一门新技术，它是一种基于数字信息和数字影像技术的数据获取手段。量测型的计算机视觉与数字近景摄影测量的学科交叉将会在计算机视觉中形成一个新的分支――摄影测量的计算机视觉，但是它不应仅仅局限于地学信息[2]。
1.计算机视觉与数字摄影测量的差异
1.1目的不同导致二者的坐标系和基本公式不同
摄影测量的基本任务是严格建立相片获取瞬间所存在的像点与对应物点之间的几何关系，最终实现利用摄影片上的影像信息测制各种比例尺地形图，建立地形数据库，为各种地理信息系统建立或更新提供基础数据。因此，它是在测绘领域内发展起来的一门学科。
而计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，因此直到计算机的性能提高到足以处理大规模数据时它才得到正式的关注和发展，而这些发展往往起源于其他不同领域的需要。比如在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用计算机来替代人工视觉。
由于摄影测量是测绘地形图的重要手段之一，为了测绘某一地区而摄影的所有影像，必须建立统一的坐标系。而计算机视觉是研究怎样用计算机模拟人的眼睛，因此它是以眼睛（摄影机中心）与光轴构成的坐标系为准。因此，摄影测量与计算机视觉目的不同，导致它们对物体与影像之间关系的描述也不同。
1.2二者处理流程不同
2.可用于数字摄影测量领域的计算机视觉理论――立体视觉
2.1立体视觉
立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，在20多年的发展过程中，逐渐形成了自己的方法和理论。立体视觉的基本原理是从两个（或多个）视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算像像素间的位置偏差（即视差）来获取景物的三维信息，这一过程与人类视觉的立体感知过程是类似的。一个完整的立体视觉系统通常可分为图像获取、摄像机定标、特征提取、影像匹配、深度确定及内插等6个大部分[5]。其中影像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，也是计算机视觉和数字摄影测量的核心问题。
2.2影像匹配
立体视觉的最终目的是为了恢复景物可视表面的完整信息。当空间三维场景被投影为二维图像时，同一景物在不同视点下的图像会有很大不同，而且场景中的诸多因素，如光照条件，景物几何形状和物理特性、噪声干扰和畸变以及摄像机特性等，都被综合成单一的图像中的灰度值。因此，要准确地对包含了如此之多不利因素的图像进行无歧义的匹配，显然是十分困难的。
在摄影测量中最基本的过程之一就是在两幅或者更多幅的重叠影像中识别并定位同名点，以产生立体影像。在模拟摄影测量和解析摄影测量中，同名点的识别是通过人工操作方式完成的；而在数字摄影测量中则利用计算机代替人工解决同名点识别的问题，即采用影像匹配的方法。
2.3多目立体视觉
根据单张相片只能确定地面某个点的方向，不能确定地面点的三维空间位置，而有了立体像对则可构成与地面相似的立体模型，解求地面点的空间位置。双目立体视觉由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，就像人有了两只眼睛，才能看三维立体景观一样，然后通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。现在的数字摄影测量中的立体像对技术通常是在一条基线上进行的，但是由于采用计算机匹配替代人眼测定影像同名像对时存在大量的误匹配，使自动匹配的结果很不可靠。其存在的问题主要是，对存在特殊结构的景物，如平坦、缺乏纹理细节、周期性的重复特征等易产生假匹配；在摄像机基线距离增大时，遮挡严重，能重建的空间点减少。为了解决这些问题，降低双目匹配的难度，自1986年以来出现了三目立体视觉系统，即采用3个摄像机同时摄取空间景物，通过利用第三目图像提供的信息来消除匹配的歧义性[5]。采用“多目立体视觉技术”可以利用摄影测量的空中三角测量原理，对多度重叠点进行“多方向的前方交会”，既能较有效地解决随机的误匹配问题，同时又能增加交会角，提高高程测量的精度[2]。这项技术的应用，将很大程度地解决自动匹配结果的不可靠性，提高数字摄影测量系统的准确性。
【关键词】机器视觉；VisionPro；识别定位；
1.引言
自20世纪80年代以来，机器视觉技术开始高速发展，已经从实验室走向了人们生产生活的各个方面。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或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；同时在大批量工业生产过程中用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。现今，在机器视觉领域已经有了一些成熟的视觉开发软件，其封装了很多可靠、高效的算法和工具。本文选用美国康耐视公司的VisionPro软件，这是一套基于PC架构的视觉系统软件开发包，主要应用于各种复杂的机器视觉领域。它集成了用于定位、检测、识别和通讯等任务的工具库，可用C#、VB和VC等语言进行二次开发。本文基于VisionPro利用语言进行视觉定位系统的软件开发[1]。
2.视觉定位系统
2.1硬件组成
在图像处理前首先要得到清晰、有效的图像，这就需要有一套完整的硬件设备。一般主要包括照明用的光源、调节图像清晰度的镜头、将图像转换为数字信号的摄像机和进行图像处理的计算机。其中摄像机与计算机之间的接口也比很重要的，主要分为IEEE1394和采集卡，USB2.0或GigabitEthernet千兆网三种[2]。
本视觉系统采用的是日本FUJINON工业摄像头，德国BASLER工业像机ACA1600-20GM，GigE千兆网接口。
2.2基于VisionPro的软件开发
本视觉定位系统利用编写适合实验需要的界面，界面中只包含需要的操作功能和数据，使整个界面看起来更加清楚简单，操作起来更方便。
（1）图像采集
本视觉系统通过GigE千兆网作为接口控制相机进行图像采集。打开软件并连接相机，设置好参数后，就可以通过可视化工具ImageSource直接获取图像。
（2）相机的标定
机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机标定[3]。
本文利用VisionPro的CalibChecker-boardTool工具进行摄像机标定。首先需要一个棋盘板，棋盘板必须满足以下条件：必须由大小相同的黑白格子交替组成；格子最好是正方形，如果达不到的话，格子长宽比也要在0.9和1.0之间。本系统采用康耐视公司提供的标准棋盘板进行标定[4，5]。图1是标定的结果。
（3）目标识别与定位
视觉定位的目的就是找出目标物的坐标位置。本文利用VisionPro的PMAlignTool工具对目标物体进行识别定位。PMAlignTool工具是基于PatMax算法，该算法采用模板定位技术（pattern-locationtechnology），先训练模板，然后根据模板对采集图像进行模板匹配，实现定位。在训练模板和定位过程中，PatMax不是基于像素栅格（Pixelgrid）分析图像，而是采用基于几何外形（Featuresbased）的定位方法，通过图像的几何特征信息和特征之间的空间位置关系进行模板训练和匹配，使其能够保证很高的精度和抗干扰性，而且可以高速定位发生旋转、缩放、甚至拉伸形变的物体[1]。PMAlignTool工具定位的流程如图2。
通过PMAlignTool工具对目标物体识别定位后，利用VB调用该工具下的Results.Item（i）.GetPose（）.TranslationX和Results.Item（i）.GetPose（）.Transl-ationY。这两个值就是序号为i的目标物在图像上的X、Y坐标值，其中i为识别的各个目标物的序号。
3.实验
3.1PatMax识别定位
在对摄像机完成标定校正后，运用自己编写的人机交互界面完成对目标物体进行识别定位，并将所需要的目标位置坐标显示在界面上。同时又将识别到的所有目标物体的坐标信息保存到了文本文档中，方便调用。主要操作如下：
（1）模型训练。实验以一元硬币为目标物，图3为训练完成的模型。
（2）目标识别定位。图4是利用编写的界面，在图像上能够清楚的显示出所识别出的目标轮廓和形心位置，界面右方结果显示区内可以看到所识别的目标数量和所需要的目标物的坐标。
3.2对比实验
视觉定位可以用的软件和工具包很多，其中应用最广泛的就是Opencv，它是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。为了验证PatMax算法定位的准确性，本文利用Opencv对相同的图像进行目标识别定位，对得到的效果图和坐标进行对比[6]。如图5所示，其中蓝色为轮廓曲线，绿色十字为目标形心。
图6为VisionPro识别硬币的效果图，轮廓和形心均用绿色线标识。对比两图可以看出VisionPro对轮廓的识别效果要更好一些。由于形心坐标是由轮廓曲线上的点计算得到的，所以VisionPro获得的形心坐标值也会比Opencv的更加准确，而且精确度更高。下表是两种方法得到的形心坐标。
4.结束语
本文基于VisionPro采用对其进行开发，首先利用VisionPro中的工具进行图像的采集，摄像机的标定，运用PatMax算法进行目标物的识别与定位，然后运用编写人机交互界面，可以更加方便快捷的得到所需要的目标物坐标值。本文利用Opencv对相同的图像进行目标的识别定位，与VisionPro得到的结果进行实验对比。结果证明基于VisionPro的视觉定位系统对目标的识别效果更好，定位的数据更加准确。基于该软件使应用程序的开发更加快速方便，得到的数据结果误差较小，具有应用价值。
参考文献
[1]威洛斯，焦宗夏.基于VisionPro的焊膏印刷机视觉定位系统[C].第十二届中国体视学与图像分析学术年会论文集，2008.
[2]CarstenSteger，MarkusUlrich，ChristeanWiedemann，著.机器视觉算法与应用[M].杨少荣，吴迪靖，段德山，译.北京：清华大学出版社，2008.
[3]邱茂林，马颂德，李毅.计算机视觉中摄像机定标综述[J].自动化学报，2000，26（1）：47-59.
[4]Cognex，CognexMVS-8100DandCDCCamerasHardwareManual，2006.
[5]Cognex，VisionPro，NetHelp，2006.
[6]BradskiG.，KaehlerA.著.学习OpenCV[M].于仁琪，刘瑞祯，译.北京：清华大学出版社，2009.
作者简介：
韩庆瑶（1953—），男，华北电力大学教授。
张志远（1986—），男，华北电力大学能源动力与机械工程学院硕士研究生。