在数字化时代，人工智能正在深刻改变科学研究与工程实践，也为高校化学实验教学打开了新的空间。近年来，郑州大学化学学院立足学科优势，将计算机视觉技术引入多个核心实验课程，探索可在中西部高校推广的数智化实验教学路径。学院以装置简洁、成本可控、路径易推广为基本原则，对沉淀法制备二氧化硅、晶体溶解动力学、流动化学法测定反应速率常数三个代表性实验进行改革，将肉眼可见的实验现象转化为可处理、可建模的数据，引导学生从“会做实验”转向“会用数据理解实验、会用模型解释实验”。

    在经典无机实验中嵌入计算机视觉。沉淀法制备二氧化硅是学院长期开设的无机化学实验项目，以工业水玻璃为原料，通过酸化沉淀模拟工业湿法生产过程。过去，学生需要凭借肉眼观察指示剂颜色变化，交替滴加酸和水玻璃以维持合适的酸度。由于对颜色的敏感度和操作习惯存在差异，产品质量和实验结果往往波动较大。

    针对这一难题，学院在不改变原有教学目标的前提下引入计算机视觉技术，对指示剂颜色进行自动识别和判断，将人工判断转变为基于图像数据的客观判定。改造后的实验，系统可以实时分析溶液颜色，实现自动加料，显著降低了人为误差，提高了产品质量的一致性和实验结果的可重复性。一台普通电脑或手机、一个摄像头、一套简单程序，就让传统实验具备了“数智内核”。

    更重要的是，学生不再只是“跟着做”，而是参与搭建图像采集装置，理解颜色阈值的设定与控制逻辑，初步认识化学过程控制与计算机视觉之间的联系。这一实验在全国大学生化学实验创新设计大赛中获得全国一等奖，产生了良好的示范效应。

    开发基于计算机视觉的溶解动力学实验。溶解过程是物理化学的重要内容。以往教学中，学生多依赖肉眼定性观察固体体积变化，或通过间歇取样获得少量离散数据点，视觉观察与定量测量长期处于割裂状态，难以建立对动力学规律的整体理解。

    在新的教学设计中，学院搭建了一套简洁的光学测量装置，将待溶解的晶体置于恒温水槽中，由摄像头全程记录溶解过程。学生利用自主开发的程序对视频进行逐帧分析，自动识别晶体轮廓，提取晶体尺寸随时间变化的完整数据。随后，学生结合课堂所学选择合适的动力学模型对曲线进行拟合，在不同温度条件下计算溶解速率常数，并利用阿伦尼乌斯方程估算表观活化能。

    在这一过程中，抽象的动力学方程不再停留在课本上，而是与学生亲手测得的数据一一对应。学生开始主动思考：模型假设是否符合实际过程？哪些数据点可能存在偏差？拟合优度和残差分布说明了什么问题？课堂讨论也从“算对了没有”转向“为什么曲线会呈现这种形状”和“为什么参数会随条件变化”，实验教学的深度和开放性明显提高。

    用流动化学和计算机视觉拓展动力学教学。流动化学以连续流动的方式进行反应，在安全性、放大性和过程可控性方面具有突出优势。学院选用具有典型光致变色行为的金属配合物，在小体积连续流装置中开展颜色恢复过程的热恢复动力学实验。学生将溶液注入恒温微流芯片，在特定位置用紫外光照射，使溶液颜色瞬间发生变化，随后在流道中逐渐恢复原色。

    摄像头对整个流道进行拍摄，计算机视觉程序识别不同位置溶液的颜色强度，将空间位置映射为停留时间，得到浓度随时间变化的曲线。学生据此采用一级反应模型进行拟合，获得不同温度下的速率常数，并进一步计算活化能。与传统间歇取样、离线测量相比，这一方案在小体积、低消耗条件下实现了对反应过程的连续监测，数据点更加密集，时间分辨率更高。

    通过3个典型实验的持续实践，郑州大学化学学院逐步形成了“以问题为导向、以技术为支撑、以课程为载体、以竞赛为反馈”的实验教学改革路径。一方面，学院抓住传统实验中“看不清、量不准”的关键痛点，以计算机视觉为切入点进行有针对性的改造，在不显著增加硬件成本的前提下，有力提升实验过程的可视化程度和数据质量。另一方面，学院把技术引入与能力培养紧密结合，在每个实验项目中都设计了相应的数据处理、模型选择和结果讨论环节，引导学生围绕视频和数据提出问题、检验假设、建构解释，逐步形成严谨的实验思维和基于证据的论证能力。

    依托这些改革项目，越来越多的本科生和研究生在毕业论文、大学生创新创业训练计划以及各级学科竞赛中主动使用计算机视觉工具，开展与溶解过程、沉淀控制、反应动力学等相关拓展研究。未来，郑州大学化学学院将继续在实验教学中深度融入人工智能等新技术，完善面向拔尖化学人才的实验支撑体系，为建设教育强国、科技强国、人才强国培养更多高素质化学人才。