虚拟仿真实验：啤酒瓶缺陷检测系统设计与制作

虚拟现实智能硬件2020年12月第4引文：赵宇翔，安晓伟，孙农良。啤酒瓶缺陷检测系统设计与制作的虚拟仿真实验。虚拟现实智能硬件，2020，2（4）：354-367DOI：10.1016/j.vrih.2020.07.002·文章·啤酒瓶缺陷检测系统设计与制作的虚拟仿真实验YuxianggZHAO1，XiaoweiAN2，NonglianggSUN1*1. 山东科技大学电子信息工程学院，山东青岛2665902. 山东科技大学电气工程与自动化学院，山东青岛266590*通讯作者，nl-jackson@vip.163.com投稿时间：2020年3月31日修订日期：2020年6月9日接受日期：2020年6月20日支持项目：“863”项目：基于物理模型的复杂场景动态演化技术（2015 AA 016404）;山东科技大学优秀教学团队建设计划。抽象背景基于机器学习的啤酒瓶缺陷检测是一项复杂的技术然而，它消耗大量的内存，价格昂贵，并且在培训新手操作员时存在一定的危险。此外，有些主题很难从实验讲座中学习，如数字图像处理和计算机视觉。而虚拟仿真实验在教学中得到了广泛的应用，并取得了良好的效果。对啤酒瓶缺陷检测系统的设计与制造进行虚拟仿真，不仅可以帮助学生增加图像处理知识，而且可以提高他们解决复杂工程问题和设计复杂系统的能力。方法利用3DS MAX建模和动画软件建立实验硬件模型（摄像机、光源、传送带、电源、机械手和计算机）。利用虚幻引擎4（UE4）游戏引擎构建虚拟设计室，设计交互操作，模拟系统运行。结果虚拟仿真系统获得了较好的实验反馈，为啤酒瓶缺陷检测系统的设计和制造提供了依据。检测系统中的功能模块具有基本实验操作菜单、电源开关、图像拍摄、图像处理、机械手抓取等专业功能，学生（或虚拟设计者）可以通过从模型库中检索基本模型，创建啤酒瓶输送、图像拍摄、图像处理、缺陷检测、不良品剔除等功能，轻松构建检测系统。以图像处理为主体完成了虚拟仿真实验。结论该检测系统以瓶口缺陷检测为主，更加关注用户和任务。随着更详细的任务可用，虚拟系统最终将产生更好的结果，作为图像处理教育的培训工具。此外，一种新颖的视觉感知思维教学框架，使更好的理解比传统的讲座辅导风格。关键词 虚拟仿真实验;啤酒瓶缺陷检测;图像处理;训练工具2096-5796/©版权所有2020北京中科学报出版有限公司Elsevier B. V.代表KeAi Communization Co. Ltd.提供的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http：//creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。www.vr-ih.com赵宇翔等：啤酒瓶缺陷检测系统3551引言数字图像处理是电子信息类专业的一门重要课程。该课程的实验是教学过程中非常重要的一个环节，其中综合设计性实验对培养学生的综合素质和创新能力具有重要作用。目前，本科生的图像处理实验主要是使用操作界面简单的演示软件，或使用编程工具箱进行基于编码的这些相对简单的验证性或综合性实验对学生能力的培养也起到了一定的作用在图像处理教学阶段，不同的学者探索了许多提高学生实验感知能力的方法和手段。学生可能很难从课堂上获得强大的数学分析基础和必要的编程技能。为了减轻学生的恐惧，软件工具应该使大多数学生能够通过丰富的视觉表示和实验练习来掌握概念，而不是从讲座中提取概念[1]。Matlab图像处理工具箱[2- 6]包含不同数量和类型的实验，彼此之间。通过手动触发相应的事件或初始化简单的参数，实验结果在一个单一的阶段，这是简单和直观的学员和学生。但是，它要求学生掌握编码技能，基于算法原理，或使用编程规则。因为它专注于简化复杂的细节，所以很容易忽略全局思想和涉及真实生产场景的真实任务，例如生成问题，讨论想法，进行预测和设计实验[7]。某些类型的实验系统允许学员实时显示他们的结果，或允许学生快速观察实验结果。Gong等人讨论了一个使用Matlab中的函数计算的综合数字图像处理设计实验[8];在该实验中实现了一种基于分数梅林变换的图像加密算法，具有较窄的知识限制。Ma等人使用LabVIEW和Matlab的组合进行了实验[9]。然而，实验并不全面，缺乏设计实验可视化。Yuan等人提出了关于医学图像处理的基于Web的实验，其中学生通过互联网使用云Web服务器处理图像[10]。图像通过网络服务器进行处理，结果显示在客户端的网络界面上。然而，这些方法受到网络带宽和服务器处理能力的限制。学生没有直接学习图像处理代码，实验不利于掌握材料。这些缺点剥夺了学生的高阶思维的机会和复杂的解决问题的策略，因为一个真正的工作氛围和环境与实践设置的整合不足。近年来，虚拟现实（VR）技术发展迅速。由于其沉浸式，交互式和想象力的特点，VR已被广泛应用于教育，安全培训，医疗，军事航空航天，工业仿真和其他领域。虚拟仿真实验在教育领域特别有意义。在高等教育改革过程中，实验讲座逐渐从注重实验场景建设转变为以培养学生个人能力为目的的分层次实验讲座体系和平台[12]。教育技术的多样性、信息技术的层次性、基于虚拟现实的教学模式对培养学生的创新精神和实践能力、提高学生的求知欲起到了积极的作用[13，14]。Kvasznicza设计了一个基于VR的电机讲座系统，直观地解释了电机的机械结构和工作原理，以及电流和电压的动态变化[15]。356虚拟现实智能硬件2020年12月第4Sakamoto等人基于著名的Unity 3D VR框架开发和设计了化学实验[16]。学生们可以用HTC手柄操作仪器和添加化学品。这种设置不仅降低了化学实验的风险，而且还以3D形式显示了主要和微观的化学反应。它使学生更直观地了解反应过程。Wang等人建立了一个火电机组的虚拟仿真实验，以辅助学生的实践[17]。这些研究创建了在线虚拟平台，提供各种模拟，识别结构几何中的替代概念，并显示详细的操作。此外，互动式问卷，认识到在教科书中的关键点，可以加强这些概念在学生的头脑。然而，到目前为止，还没有一个创新的虚拟仿真项目，源于复杂的工程问题，适合电子信息专业学生自学。此外，在使学生能够操作培训的实验课程中没有设计这样的项目。啤酒瓶缺陷检测是一个昂贵的复杂的自动化系统，它集成了光，机，电，信息处理，控制和其他元素。由于其成本高、风险大等因素，无法直接在学校实验室进行教学。在实践中，这样的系统只能从远处观看，而不能近距离接触。它的工作过程和原理基本上是看不见的，摸不着的。虚拟现实技术使该系统应用于课堂教学成为可能。在啤酒瓶缺陷检测系统的虚拟仿真实验中，学生扮演设计者和制作者的角色。首先，他们系统地学习和理解其组成和工作原理。其次，根据仿真系统提供的模块功能，设计并构建了一个相似检测系统。他们专注于图像识别，以检测各种类型的玻璃瓶缺陷。 通过这样的系统，学生能够掌握关键知识，培养与多门课程相关的能力，并培养解决复杂工程问题的能力。该框架不仅扩展了“概念重构”的概念，而且通过可视化交互，促进了学生的实验技能和学习行为，并可将其转化为真实的工作空间。2方法2.1虚拟仿真实验从用户的角度来看，该虚拟仿真实验包括实验介绍、原理介绍、模型库、典型图像处理算法介绍、交互式模型操作、模型操作后的仿真结果以及学习和练习功能。在评估案例中，用户相当于设计者和生产者。在初步确定评估要求后，使用者应根据前面学习的原理和方法，设计并制作出满足指标要求的特定任务检测系统。这个过程主要包括传动机构、控制机构、剔除装置、多步图像处理、缺陷检测、光源、摄像头、镜头的选择和布局、中央处理器的选择和参数设置（图1）。从开发者的角度来看，需要完成系统中各种设备的模型，并构建各种项目，例如基本的虚拟设计工作室环境，操作界面，菜单项和菜单。还应包括以下要素：原理介绍、功能介绍、算法介绍、交互操作、学习和练习功能、图像处理模拟功能、任务设置、模型选择、布局和放置、错误判断过程、评估、模拟操作、结果显示评估、性能管理或其他功能。357赵宇翔等：啤酒瓶缺陷检测系统图1工作流程。2.2虚拟仿真-实验开发过程以啤酒瓶缺陷检测系统为原型，构建并确定了虚拟检测系统的框架结构、组成部件、组成及工作原理等主要部分同时，对系统的功能需求进行了分析和确定。在导入之前由3DS MAX软件生成的特定3D模型后，创建了虚拟场景，并准备由相关人员进行开发。利用虚幻引擎4（UE4）游戏引擎的可视化脚本蓝图，结合必要的C++编程，基于啤酒瓶检测的图像处理流程，实现了实验功能和交互操作的UI开发。程序，e。例如，在一个实施例中，图像过滤、图像增强、瓶颈定位、缺陷分割和图像侵蚀最初是为稍后将被导入到UE4软件中的资源准备的。UE4中的上述事件可以通过鼠标点击触发。同时，UE4的UI界面可以显示处理流程。当点击UI按钮时，给出相应的处理结果。图2显示了完整场景的详细自顶向下视图。它显示了每个虚拟仪器的位置。程序，e。例如，在一个实施例中，检测流水线的结构示意图，为学生理解和构建场景提供基本依据。2.3虚拟瓶子仿真的主要方法图像分割是将图像像素分割成互不重叠的均匀区域的重要工具。强度、形状、颜色、位置、纹理和均匀性是选择均匀区域的良好特征[18]。遗传算法是一种自适应全局优化技术，其灵感来自于生物过程。利用随机并行搜索来寻找最优解，因此该过程不太可能陷入局部最优。主要步骤如下：(1) 对解域的遗传表示进行编码;(2) 随机初始化种群规模，以分配整个可能解范围;358虚拟现实智能硬件2020年12月第4i= 0时i= 0时i= 0时图2完整场景的自顶向下视图。1.瓶底检测摄像头;2.瓶底检测光源;3.不良瓶筛选机械手;4.中央计算机设备;5.瓶颈检测摄像头模块（摄像头和LED环形光源隐藏在遮光箱内）;6.系统电源; 7.瓶体检测环形摄像头（由三个摄像头120°间隔拍摄瓶体）; 7.啤酒瓶运输输送带;8.工作箱。(3) 通过基于适应度的评估迭代检查各个解决方案;(4) 根据每个解决方案的适应度，选择更好的解决方案;(5) 通过交叉和变异算子的混合迭代生成上述解的第二代种群，直到达到终止条件，例如，最低标准。Otsu方法（OTSU）是一种二值化算法，它彻底确定类内方差中的最小阈值。因此，它类似于Fisher判别分析的一维离散模拟。其程序包括以下步骤：(1) 计算每个强度水平的统计分布P（i），例如，f（x）是一个M×N（像素）图像。P（i）=∑f（x，y）=if（x，y）M×N(2) 计算累积k-水平（k ∈ [0，1，2.，l-1]，）总和P1（k），平均值m1（k），全球强度平均值m G，类间方差σ B（k）=P1（k）（m1（k）-mG）2+ P2（k）（m2（k）-mG）2.P 1（k）=∑kpi，m1（k）=∑kIpiP 1（k），m G=∑kIpi(3) 在所有可能的k个阈值中搜索最佳阈值k*。k*= argmax {σB（k）}3结果3.1检测系统的3D设备模型按照实际检测系统的组成[19，20]，啤酒瓶检测系统的设备模型主要包括传输设备、电源设备、摄像机、光源、机械抓取器、工作箱等。这些模型使用3DS MAX构建，如图所示3. 为了构建模型库，将基于FBX格式的模型导入到UE4中，可以在其中构建3D模型和虚拟设计室，如图4所示。359赵宇翔等：啤酒瓶缺陷检测系统图33D设备模型。图4虚拟设计室及检测系统。3.2功能设计和实现3.2.1用户界面设计与实现用户界面（UI）主要用于使用某些逻辑功能的人与系统之间的友好交互（图5）。UE4中的UnrealMotion Graphics UI Designer（UMG）用于设计UI元素，例如：例如，在一个实施例中，小部件蓝图控件、蓝图编辑器中的画布面板以及任何与界面相关的图形。“Widgets”是UMG的核心。它们是允许用户安排用户界面的预制函数。根据虚拟实验的需要，设计了教师和学生的登录界面。通过账号登录和密码，为学生提供了“预览”和“评估”功能界面，方便学生学习实验原理和操作虚拟仪器。用户点击界面上的按钮以激活相应的功能。同时，UE4中的图像处理过程基于图1所示的先前工作流程来制定。3.2.2功率控制与传输装置在UE4中建立了Actor类，并以组件的形式向其添加了模型单体，以在功能上开发模型。这使得ActorClass函数可以在开发过程中轻松多次调用[21]。在所提出的框架中，电源是整个系统的重要组成部分。利用UE4创建新的电源蓝图类，并将OnClicked（）事件添加到电源盒模型的按钮组件中。MultiGate（）过程控制函数在用鼠标单击电源开关按钮时打开和关闭电源。当第一次点击开关按钮时，按钮打开，并且TRUE值被传递到传输设备的蓝图BOOL360虚拟现实智能硬件2020年12月第4图5用户界面。然后，电源按钮变为红色，模拟有源电源，传送带开始运行。第二次点击按钮将其返回到原始状态，模拟电源关闭，并停止 传送带（图6）。基于虚拟实验的要求，利用该建模软件设计了一种广泛应用的直线传动装置。Actor类是在UE4中构建的，并向其中添加了传送带模型。添加到脚本中。带的旋转速度V为：计算如下：图6动力控制和传动装置。v=Delta Seconds*n*GetForwardVector（）其中Delta Seconds是Tick（）中的变量， * 表示乘法，n是整数变量，GetForwardVector（）获取向前移动的方向向量AddActorWorldOffset（）函数被添加到传送带，V被分配给DeltaLocation参数，传送带根据速度v旋 转 。 传 送 带 的 物 理 性 质 被 设 定 ， 例 如 ， 摩 擦 力 和 重 力 。 当 传 送 带 工 作 时 ， 使 用GetOverLappingActors（）函数获取并遍历与传送带接触的对象类数组。然后，确定接触对象类别，并且对象随传送带移动。3.2.3照相机调整点击UI界面中的工业相机菜单，弹出CCD相机和CMOS相机如果单击相机菜单，将在361赵宇翔等：啤酒瓶缺陷检测系统现场通过将鼠标拖动到相应的位置可以放置相机模型。CCD摄像机和CMOS摄像机分别配备了两个具有不同初始参数的镜头。单击镜头1或镜头2将在它们之间切换。UI界面中的镜头调整按钮可用于调整焦距。在界面的右下角，设置了一个小窗口，用于显示摄像头视角的变化。可以看出，焦距与成像变化成比例（图7）。图7模拟焦距调整。通过MakePostProcessSettings（）函数调整焦点。焦距的变化为自加或自减2mm。如果已初始化最大和最小焦距值，则调整后的焦距为EndDistance=StartDistance ± 2。一旦建立了相机系统，就可以将EndDistance值分配给MakePostProcessSettings（）函数的focal-distance变量，以模拟随着焦距的变化而发生的视觉变化。当单击“镜头拉伸”时，初始焦距值将添加到自身;当单击“镜头缩短”时，焦距值将自行减小，以模拟相机视野清晰度的变化。3.2.4消除功能啤酒瓶一般可分为四类：正常瓶、瓶口有缺陷的瓶、瓶底有缺陷的瓶、瓶身有缺陷的瓶。在检测装配线上，当瓶子图像被处理并且系统检查缺陷时，正常的瓶子继续向前移动。 当系统检测到有缺陷的瓶子时，它通过控制器发送指令，并且有缺陷的瓶子被移除模块装置移除。当移除模块接收到来自控制器的移除命令时，机械臂在适当的时刻抓住并移除有缺陷的瓶子。机械臂使用AttachToComponent（）函数抓取瓶子。它使用时间轴设置移动路径，并根据移动路径和移动时间，遵循时间轴时间轴移动。在机械臂移动一定距离后，它会将有缺陷的瓶子从传送带上卸下并返回（图8）。3.3鼠标交互功能使用鼠标拖动对象的关键是使用ConvertMouseLocationToWorldSpace（）函数将鼠标屏幕的二维坐标转换为世界空间的三维坐标。LineTraceByChannel（）函数使鼠标在场景中发射光线，并检测光线。通过GetPlayerCameraManager（）函数获得控制角色摄像机，通过GetWorldLocation（）获得摄像机的世界位置。从相机位置开始，362虚拟现实智能硬件2020年12月第4图8通过机械手选择不良瓶。射线沿鼠标单击的方向发射。如果光线与单击的对象碰撞，LineTraceByChannel（）函数将返回TRUE并执行触发事件。然后，将光线碰撞的结束位置OutHitLocation指定给SetActorLocation（）的变量NewLocation射线检测到的物体通过Out Hit→Hit Result→Hit Actor获得。最后，当按下鼠标左键时，对象被抓取。当释放鼠标左键时，对象将被释放。3.4图像处理和缺陷检测当瓶子通过检测模块时，需要对瓶子进行检测和识别，以确定其是否有缺陷。本文以瓶口检测为例说明了该过程。瓶口检测过程主要包括图像滤波、瓶口定位、图像分割、图像腐蚀和缺陷提取。图像采集过程无法避免噪声干扰。因此，有必要对图像进行滤波。图像滤波处理抑制和消除图像噪声以提高图像质量。这里，中值滤波被用于处理图像。在玻璃瓶检测过程中，由于传送带波动等原因，啤酒瓶瓶口的位置会导致图像在传输过程中形状发生变化，因此，在检测瓶口缺陷之前，需要对瓶口进行定位。在这个算法中，我们利用了垂直平分线的直线必须通过圆心的基本性质。然后，利用Hough变换检测圆，定位瓶口.该过程如图9所示。在识别出瓶口的中心之后，就可以确定检测区域。最大类间方差法和遗传算法用于瓶口缺陷的分割。遗传算法模拟自然界的进化过程，搜索全局最优解，利用最大类间方差法确定最优阈值，对图像进行分割。分割后的瓶口图像边缘对比度较高，但存在缝隙，瓶口边缘线条不连续。小的不连续边缘通过侵蚀操作被侵蚀。在对图像进行形态学处理后，原始图像中的缺陷被标记为图像中的白点，而正常瓶口图像被标记为黑色像素。363赵宇翔等：啤酒瓶缺陷检测系统图9瓶口图像及处理结果。我们为图中的缺陷区域设置阈值S。当面积大于S时，存在缺陷，产品不合格。利用这种检测思想，检测M×N二值图的缺陷区域的过程如下：(1) 检测图像中白色像素的个数，初始个数为T= 0;(2) 遍历输出图像的灰度值，逐行;(3) 当检测到灰度值为白色区域时，增加T;(4) 当T大于阈值S时，判断瓶子有缺陷。经过预处理、定位、图像分割和形态学处理后，统计出瓶口缺陷区域的像素数。如果T大于S，则已知瓶口有缺陷（图10）。图10阈值分割和侵蚀结果。3.5模拟施工和检测系统运行该部分的主要功能是对学习者或使用者进行评估，评价其学习和能力培养的深度。在前面的工作流程和检测系统工作原理介绍的基础上，用户通过点击UI菜单获得实验设备模型，然后用鼠标拖动它们，构建一个完整的检测系统。当系统运行时，摄像头会捕捉图像，然后进行处理和评估，以确定瓶子是否有缺陷。学习者需要将电源、传动装置、不同的工作箱和拆卸装置放置在正确的位置。同时，他们需要选择正确类型的光源、摄像头和镜头，以及正确的参数，然后尝试不同的图像处理算法，根据上述步骤，检测和识别玻璃瓶是否有缺陷。如果有缺陷，瓶子应该被移除。图像采集模块的建立、图像处理、正确实现检测是评价的关键因素。检测系统的图像采集模块主要包括沿传输装置设置合适的检测摄像机和光源。设计的检测顺序是瓶底检测，然后是瓶口检测，最后是瓶体检测（图11）。(1) 瓶底检测：用户在光源菜单中选择瓶底检测摄像头、瓶底光源、包含用于瓶底检测的机械臂的工作箱。最后，用户拖动鼠标来组合它们。当系统运行时，瓶子通过瓶底检测模块，相机被触发以捕获图像，364虚拟现实智能硬件2020年12月第4图11建立用于底部检测的光源、摄像机和工作箱。处理结果。(2) 瓶口检测：用户将环形LED光源拖到遮光盒顶部，照射瓶口。用户选择相机并将其拖到光源的顶部。然后，用户选择并拖动瓶口检测工作盒，其中包含机械臂，当系统运行瓶口检测模块时，触发摄像头提供反馈。(3) 瓶体检测：用户选择瓶体检测摄像头，在流水线旁安装三个摄像头，间隔120°。玻璃瓶由三个摄像头拍摄，不旋转，以捕获瓶体的完整图像。在建立完整的检测流水线后，如果出现重大错误，系统将停止运行。用户需要在系统重新启动之前识别错误并纠正它。如果系统正在运行，则光源的位置和亮度以及焦距、快门和相机焦点将365赵宇翔等：啤酒瓶缺陷检测系统根据给定玻璃瓶的形状和尺寸进行调整，以获得清晰准确的曝光图像，用于后续处理和缺陷检测。图12示出了在虚拟环境中显示的模拟拍摄、处理和检测的结果。图12图像处理和检测结果显示。山东科技大学电子工程系大三学生40人，中国，评价了传统的图像处理实验和虚拟仿真实验。通过这个虚拟工具，学生们能够了解啤酒瓶的生产周期.此外，他们还观察了生产细节（如缺陷检测）和正确操作的作用。这给学生一种置身于虚拟工厂环境的感觉。为了调查学生对两种实验课的兴趣程度，设计了问卷，将学生的兴趣程度分为三个等级：感兴趣、一般和不感兴趣。从图13中的问卷数据可以看出，大多数学生更喜欢虚拟实验教学而不是传统教学。虚拟仿真实验展示了真实的场景，使学生能够通过简单的交互设备在虚拟场景中操作设备。这样可以帮助学生更好地理解实验内容。 与此同时，学生们更喜欢新的技术设备来学习。4讨论图13学生的兴趣程度。提出了一种基于模型的啤酒瓶缺陷检测虚拟仿真实验，包括交互式设计和模拟操作。即使用户不了解图像处理理论的基本原理或检测系统的算法，也可以在这样的系统中体验真正的设计和制造过程。该框架锻炼了学生分析和解决复杂问题的能力，并将操作从课堂366虚拟现实智能硬件2020年12月第4教学到实际的工作流实践。为了达到预期的效果，在虚拟实验中开发了瓶口目前，拟议的框架侧重于构建VR场景，这些场景通过鼠标和键盘等低成本设备提供自然的沉浸式环境。这种方法可以让个别学生在很大程度上感受到类似的情况。随后，我们将添加交互模式，如HTC oculus或其他VR设备。我们还认为，今后需要改进一些细节。例如，通过更有效的图像处理算法，可以检测瓶体和底部的缺陷、瓶子中的残留液体以及啤酒瓶的类型和数量。此外，为了使学生能够学习控制理论的硬件（如可编程逻辑控制器），可以开发对基于网络的操作，行为记录和数据管理的支持，以获得额外的好处。引用1杨伟，王晓.通过功能近红外光谱比较科学教育中的虚拟现实和实践活动。计算机教育，2018，124：14DOI：10.1016/j.compedu.2018.05.0142张国华，任明.基于Matlab GUI的图像处理实验系统设计。河北北方学院学报（自然科学版），2018，34（5）：24DOI：10.3969/j.issn.1673-1492.2018.05.0053吕涛，邓海林，王涛，程宏，程丽琴，刘丽琴，薛芳。图像处理系统的设计与实现。计算机工程软件，2020，41（1）：74DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.0164郭永中，李建英，万炳新，张文卫。“数字图像处理”课程虚拟实验平台的设计。自动化应用技术，2018，37（12）：1685张国昌，万世平，何俊荣.基于Matlab GUI的数字图像处理系统开发设计。 计算机工程软件，2019，40（11）：123DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.11.0276王文春，李军，王仁林，吴晓娟，孙晓英.基于Matlab GUI的数字图像处理仿真平台的设计与开发。实验技术与管理，2019，36（2）：141-144 DOI：10.16791/j.cnki.sjg.2019.02.0347Raes A，Vanneste P，Pieters M，Windey I，van den Noortgate W，Depaepe F.混合虚拟教室中的学习和教学：学生参与度和测验效果的调查。计算机教育，2020年， 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