在近日舉辦的2024中國大學生機械工程創新創意大賽智能製造賽決賽上，恒达平台機械與能源工程學院參賽隊共斬獲本科生組一等獎9項🦿，創歷史最佳成績。

本屆大賽由中國機械工程學會主辦，恒达平台等多家單位聯合承辦🙎🏽‍♂️，並攜手西門子、IBM等知名企業和高校共同協辦🌩，致力於推動我國智能製造領域的技術發展與人才培育。大賽吸引了來自285所高校的1927支代表隊🏋🏿，共計5865名選手參賽，人數創歷屆新高。

一等獎獲獎名單

生產系統集成與調試方向

（一等獎2項）

賽題要求應用MES、WMS等軟件管理生產計劃👇🏽、生產資源、生產運行等，運用IT/OT融合技術🥙，實現生產管理軟件與生產設備的集成♒️。同時，根據生產需求製定計劃並進行排產管理👲🏼，確保生產過程的高效🚶🏻‍♂️‍➡️🗜、有序進行。

獲獎團隊：李樹涵、屈成、熊泰民

團隊設計圍繞智能化的主旨展開，各成員分別負責工業組網、PLC模塊的開發與優化和數字孿生的實現與展示💗，采用合適的PLC架構及高度集成的數字孿生模塊，提升了系統的運行效率和智能化水平。

獲獎團隊：孫語頔、徐梓康🧧、張耿瑞

團隊成員在規定時間內完成了賽題中的各項任務𓀖：通過編程、調試、系統集成🤹，實現了工站的生產運行及管理；建立產線的數字孿生體，並進行了虛擬調試和虛實聯動🖱；對設備進行組網，通過防火墻設置、權限控製等技術，實現了設備互聯和網絡安全保障🐃。

智能生產管控方向

（一等獎1項）

賽題要求綜合應用自動化控製、機器人🐇、機器視覺🐩🥭、軟件開發、數據庫等技術🔛，通過編程、調試🗣😙、系統集成，實現智能車間/工廠的生產運行、監控及管理🤠。同時，用數字化方法設計智能工廠及智能產線🧘🏼‍♂️，通過建立產線的3D數字雙胞胎🟦，進行產線的虛擬調試🧑🏽‍🎤、仿真與驗證🔠🗞，並實現虛實聯動🫃。

獲獎團隊：董維昊、陸嘉皓、淩振衛

團隊成員通過專業軟件，分析產線性能並進行優化🧚🏿‍♂️；專註於生產調度與排程📭，製定最優的生產計劃；負責MES系統的管理和監控👙🧘🏽‍♀️。備賽期間通過定期的團隊會議溝通解決遇到的問題🌈🏩。

工業互聯網方向

（一等獎3項）

賽題要求通過對設備設置和組網🤰，通過數據加密、防火墻設置、權限控製等技術，保護生產網絡𓀄🍽、辦公網絡、計算機系統的安全，並滿足緊急數據處理需求。

獲獎團隊：李樹涵💁🏻‍♀️🤘、熊泰民🧑‍🎨、屈成

項目涵蓋了工業網絡組網🏃‍♀️、邊緣計算和雲端APP開發三個部分。團隊成員分別完成網絡架構的建立與數據傳輸的實現👎🏽、後端node-red數據實時采集💇🏼‍♀️、客戶端建立與報警處理。將物聯網、邊緣計算等前沿技術應用於工業互聯網領域☕️，為傳統工業的數字化轉型提供了有力的支持🆒。

獲獎團隊👁‍🗨👩🏼‍🏫：範慶羚、陳天宇、田金成

團隊現場開發了基於opc ua協議和mysql的倉儲模塊監控系統。基於node-red平臺開發了夾具坐標采集和限位報警功能模塊、前端用戶界面，包括登錄、數據看板等功能模塊🤷🏻‍♀️；基於Navicat構建了數據庫，並搭建了倉儲模塊-實時數據庫-前段頁面的通信鏈路。

獲獎團隊🧑🏽‍🎓：徐梓康、張耿瑞、孫語頔

團隊使用OPCUA通訊協議實現計算機與工站PLC的通信，最終三臺計算機順利並成功完成組網；工站PLC的數據可以實時準確地傳到計算機並被成功記錄在數據庫中👴；雲端網頁APP也實現了可以直接調用數據庫中的數據並以列表的形式顯示。

工業人工智能方向

（一等獎3項）

賽題要求針對工業領域中的測量、檢測🏋🏿‍♀️、識別以及定位等應用場景🐅，使用傳統圖像算法進行具體實現，以此來提高生產效率。根據要求使用機器學習或深度學習進行質量檢測，提高產品質量🤵🏼‍♀️。

獲獎團隊：王震洋、陳子航、汪伊恒

對於無法用常規函數直接解決的任務🪧，團隊采用嵌套的for循環，從判別像素值的角度進行解決，使用機器學習和scipy等庫，實現SVC及其超參數優化、決策樹訓練和評估等，同時運用深度學習進行擬合🦘，主要涉及提升擬合精度和數據增強。

獲獎團隊：張鄭涵、陸嘉皓、董維昊

利用OpenCV等工具進行圖像識別和處理👉🏽，針對工業場景下的識別任務能達到較高的準確率；使用Python中Numpy、Pandas、Scikit-learn等庫進行數據挖掘，為特征工程和模型訓練提供了堅實的數據基礎；並且構建了一個基於pytorch的預測維護模型🤝，實現了對設備潛在故障的早期預測🧑🏿‍🎤。

獲獎團隊：任晟昊、劉誌豪👩🏻‍🦼、王力瑤

賽前充分準備，掌握opencv實現機器視覺相關的圖像處理識別任務，結合神經網絡模型使用時域頻域信號對工業信號進行分類分析🧖🏼⌨️，還有多種機器學習算法進行數據分析等。在不斷微調模型後🧌，極大提高了模型精度，取得了良好成果👈🏼。

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