在近日举办的2024中国大学生机械工程创新创意大赛智能制造赛决赛上，PG电子游戏爆分视频爆大奖大学机械与能源工程学院参赛队共斩获本科生组一等奖9项，创历史最佳成绩。

本届大赛由中国机械工程学会主办，PG电子游戏爆分视频爆大奖大学等多家单位联合承办，并携手西门子、IBM等知名企业和高校共同协办，致力于推动我国智能制造领域的技术发展与人才培育。大赛吸引了来自285所高校的1927支代表队，共计5865名选手参赛，人数创历届新高。

一等奖获奖名单

生产系统集成与调试方向

（一等奖2项）

赛题要求应用MES、WMS等软件管理生产计划、生产资源、生产运行等，运用IT/OT融合技术，实现生产管理软件与生产设备的集成。同时，根据生产需求制定计划并进行排产管理，确保生产过程的高效、有序进行。

获奖团队：李树涵、屈成、熊泰民

团队设计围绕智能化的主旨展开，各成员分别负责工业组网、PLC模块的开发与优化和数字孪生的实现与展示，采用合适的PLC架构及高度集成的数字孪生模块，提升了系统的运行效率和智能化水平。

获奖团队：孙语頔、徐梓康、张耿瑞

团队成员在规定时间内完成了赛题中的各项任务：通过编程、调试、系统集成，实现了工站的生产运行及管理；建立产线的数字孪生体，并进行了虚拟调试和虚实联动；对设备进行组网，通过防火墙设置、权限控制等技术，实现了设备互联和网络安全保障。

智能生产管控方向

（一等奖1项）

赛题要求综合应用自动化控制、机器人、机器视觉、软件开发、数据库等技术，通过编程、调试、系统集成，实现智能车间/工厂的生产运行、监控及管理。同时，用数字化方法设计智能工厂及智能产线，通过建立产线的3D数字双胞胎，进行产线的虚拟调试、仿真与验证，并实现虚实联动。

获奖团队：董维昊、陆嘉皓、凌振卫

团队成员通过专业软件，分析产线性能并进行优化；专注于生产调度与排程，制定最优的生产计划；负责MES系统的管理和监控。备赛期间通过定期的团队会议沟通解决遇到的问题。

工业互联网方向

（一等奖3项）

赛题要求通过对设备设置和组网，通过数据加密、防火墙设置、权限控制等技术，保护生产网络、办公网络、计算机系统的安全，并满足紧急数据处理需求。

获奖团队：李树涵、熊泰民、屈成

项目涵盖了工业网络组网、边缘计算和云端APP开发三个部分。团队成员分别完成网络架构的建立与数据传输的实现、后端node-red数据实时采集、客户端建立与报警处理。将物联网、边缘计算等前沿技术应用于工业互联网领域，为传统工业的数字化转型提供了有力的支持。

获奖团队：范庆羚、陈天宇、田金成

团队现场开发了基于opc ua协议和mysql的仓储模块监控系统。基于node-red平台开发了夹具坐标采集和限位报警功能模块、前端用户界面，包括登录、数据看板等功能模块；基于Navicat构建了数据库，并搭建了仓储模块-实时数据库-前段页面的通信链路。

获奖团队：徐梓康、张耿瑞、孙语頔

团队使用OPCUA通讯协议实现计算机与工站PLC的通信，最终三台计算机顺利并成功完成组网；工站PLC的数据可以实时准确地传到计算机并被成功记录在数据库中；云端网页APP也实现了可以直接调用数据库中的数据并以列表的形式显示。

工业人工智能方向

（一等奖3项）

赛题要求针对工业领域中的测量、检测、识别以及定位等应用场景，使用传统图像算法进行具体实现，以此来提高生产效率。根据要求使用机器学习或深度学习进行质量检测，提高产品质量。

获奖团队：王震洋、陈子航、汪伊恒

对于无法用常规函数直接解决的任务，团队采用嵌套的for循环，从判别像素值的角度进行解决，使用机器学习和scipy等库，实现SVC及其超参数优化、决策树训练和评估等，同时运用深度学习进行拟合，主要涉及提升拟合精度和数据增强。

获奖团队：张郑涵、陆嘉皓、董维昊

利用OpenCV等工具进行图像识别和处理，针对工业场景下的识别任务能达到较高的准确率；使用Python中Numpy、Pandas、Scikit-learn等库进行数据挖掘，为特征工程和模型训练提供了坚实的数据基础；并且构建了一个基于pytorch的预测维护模型，实现了对设备潜在故障的早期预测。

获奖团队：任晟昊、刘志豪、王力瑶

赛前充分准备，掌握opencv实现机器视觉相关的图像处理识别任务，结合神经网络模型使用时域频域信号对工业信号进行分类分析，还有多种机器学习算法进行数据分析等。在不断微调模型后，极大提高了模型精度，取得了良好成果。

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