2025年第二届智能制造与自动化国际研讨会（ISIMA 2025）

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重要信息

• 官网： https://ais.cn/u/zERJBf
• 时间： 2025年12月19日至21日
• 地点： 中国广州

征稿主题

一、智能制造的核心技术体系

1.1 智能制造关键技术架构

智能制造依托多种先进技术的深度融合，实现对生产全过程的优化管理。其核心技术体系主要由以下几个模块构成：

技术模块	核心内容	典型应用
工业物联网 (IIoT)	传感器网络、边缘计算、数据采集	设备状态监控、生产数据实时采集
工业机器人	协作机器人、运动控制、机器视觉	自动化装配、物料搬运、质量检测
数字孪生	虚拟建模、实时映射、仿真优化	生产线调试、设备维护预测
人工智能	机器学习、深度学习、强化学习	缺陷识别、工艺参数优化、智能调度

1.2 自动化系统的层级架构

自动化系统采用分层设计结构，从底层硬件到上层决策支持依次划分为以下层级：

• 现场设备层： 包括传感器、执行器和PLC等基础元件
• 控制层： 由SCADA系统与DCS系统组成，负责过程控制
• 管理层： 集成MES（制造执行系统）与ERP（企业资源计划），协调生产运营
• 决策层： 基于大数据分析平台与智能决策系统，支撑战略规划与优化

二、工业自动化的核心实践技术

2.1 运动控制与轨迹规划算法

工业机器人实现高精度动作的关键在于先进的轨迹规划方法。以下是一个基于Python语言的机器人路径插值示例代码：

python
运行
import numpy as np

def linear_interpolation(start_point, end_point, steps):
    """
    线性插值生成机器人运动轨迹点
    :param start_point: 起始点坐标 [x, y, z]
    :param end_point: 终止点坐标 [x, y, z]
    :param steps: 插值步数
    :return: 轨迹点列表
    """
    trajectory = []
    for i in range(steps + 1):
        t = i / steps
        x = start_point[0] + t * (end_point[0] - start_point[0])
        y = start_point[1] + t * (end_point[1] - start_point[1])
        z = start_point[2] + t * (end_point[2] - start_point[2])
        trajectory.append([x, y, z])
    return np.array(trajectory)

# 示例：生成从(0,0,0)到(10,5,3)的轨迹
start = [0, 0, 0]
end = [10, 5, 3]
trajectory = linear_interpolation(start, end, 20)
print("机器人轨迹点：")
print(trajectory)

2.2 机器视觉在质量检测中的实际应用

借助图像识别技术，机器视觉可高效完成产品缺陷的自动检测。下面展示一段使用OpenCV库进行缺陷识别的示例代码：

python
运行
import cv2
import numpy as np

def defect_detection(image_path, threshold=30):
    """
    基于图像差异的缺陷检测
    :param image_path: 检测图像路径
    :param threshold: 差异阈值
    :return: 缺陷区域坐标
    """
    # 读取图像并转为灰度图
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    # 读取标准模板图像
    template = cv2.imread('template.png', 0)
    
    # 计算图像差异
    diff = cv2.absdiff(img, template)
    # 二值化处理
    _, binary = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 查找缺陷轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    defects = []
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > 100:  # 过滤小面积噪声
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            defects.append((x, y, w, h))
    
    return defects

# 缺陷检测示例
defects = defect_detection('product_image.png')
print(f"检测到缺陷数量：{len(defects)}")
for defect in defects:
    print(f"缺陷位置：x={defect[0]}, y={defect[1]}, 宽度={defect[2]}, 高度={defect[3]}")

三、智能制造系统的集成与性能提升

3.1 数字孪生技术的实施框架

数字孪生通过构建物理实体与虚拟模型之间的双向数据联动，推动生产流程持续优化。该系统主要包括以下四个层次：

• 数据采集层： 实时获取设备运行状态及各类传感器信息
• 模型构建层： 利用CAD/CAE工具建立三维虚拟模型，并进行多物理场仿真分析
• 交互层： 实现虚实数据同步更新，并提供可视化操作界面
• 应用层： 支持预测性维护、工艺改进以及故障诊断等功能

3.2 基于智能算法的生产调度实现

面对复杂的车间调度问题，可通过智能优化算法提升效率。例如，采用遗传算法进行任务排程的案例示意如下：

python
运行
import numpy as np
from deap import algorithms, base, creator, tools

# 定义调度问题的适应度函数
def fitness(individual, job_times, machine_count):
    """
    计算调度方案的最大完工时间（Makespan）
    """
    machine_times = [0] * machine_count
    for job_idx in individual:
        # 分配任务到机器
        machine = np.argmin(machine_times)
        machine_times[machine] += job_times[job_idx]
    return (max(machine_times),)

# 初始化遗传算法参数
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)

toolbox = base.Toolbox()
job_count = 10
toolbox.register("indices", np.random.permutation, job_count)
toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.indices)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

toolbox.register("mate", tools.cxPartialyMatched)
toolbox.register("mutate", tools.mutShuffleIndexes, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

# 定义作业时间和机器数量
job_times = [5, 3, 7, 2, 6, 4, 8, 3, 5, 4]
machine_count = 3
toolbox.register("evaluate", fitness, job_times=job_times, machine_count=machine_count)

# 运行遗传算法
population = toolbox.population(n=50)
algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=100, verbose=False)

# 获取最优调度方案
best_ind = tools.selBest(population, 1)[0]
best_makespan = fitness(best_ind, job_times, machine_count)[0]
print(f"最优调度方案：{best_ind}")
print(f"最小完工时间：{best_makespan}")

四、智能制造前沿发展趋势

4.1 工业元宇宙与智能制造的融合探索

工业元宇宙利用虚实结合的技术手段，打造沉浸式的工业生产环境，其主要应用场景包括：

• 虚拟调试： 在产线建设前期开展数字化验证，降低试错成本
• 远程运维： 实现跨地域的设备操控与维护，提升响应速度
• 员工培训： 构建虚拟仿真训练平台，提高培训效果与安全性

4.2 边缘智能在制造业中的部署优势

将人工智能算法下沉至边缘端设备，有助于实现本地化实时决策。其核心优势体现在：

• 低延迟： 数据无需上传云端，可在毫秒级内完成处理与响应
• 高可靠： 即使在网络不稳定或中断的情况下仍能独立运行
• 隐私保护： 敏感生产数据保留在本地，减少泄露风险

五、国际交流与合作发展机会

作为一项具有国际影响力的学术活动，本次会议将汇聚来自世界各地的研究人员与行业专家。参会者不仅能够发表最新研究成果、听取权威专家的主题报告，还可在圆桌讨论中与领域领军人物深入交流。这为拓展全球视野、建立国际合作网络提供了良好契机。对于高校师生而言，也是展示科研成果、积累学术资源的重要平台。

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