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🚒：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、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🧝🏿。
主動擁抱智能時代👰，向新而行👨⚕️，勇於投身科技創新實踐🤒，增本領，長才幹，為推動科技進步貢獻青春力量！
