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，同济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，同济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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