陕西省高校工程研究中心建设方案.docx
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1、陕西省高校工程研究中心建设方案装备制造业智能化技术与应用陕西省高校工程研究中心一、建设意义与必要性1、建设的背景和需求装备制造业智能化技术是支撑制造业转型升级、高质量发展的关键,其应用更是产业自动化、智能化水平提升的必由之路。随着新一轮工业革命的到来,信息技术与制造业的融合,逐渐从消费领域扩散到生产领域,制造业生产方式也随之发生对应深刻的变革,制造业创新发展迎来新的机遇和挑战,世界主要工业国家出台了各自的国家战略应对工业转型竞争。德国发起“工业4.0战略”,以其在传统工业领域的优势为基础,借助信息技术实现智能工厂与智慧生产;美国启动“先进制造业国家战略计划”,基于其在互联网经济和软件技术的先发
2、优势,聚焦工业互联网实现制造业重塑;我国政府出台“中国制造2025国家行动纲领”,以加快新一代信息技术与制造业深度融合为发展主线,实现从工业2.0到工业4.0的跨越式发展,由工业大国转型为工业强国。无论各国根据其自身优势采取何种发展路径,其共同点都是要大力发展智能制造,打造装备制造业新引擎。陕西省人民政府正式印发中国制造2025陕西实施意见,要求以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以数据为核心驱动,以推进智能制造为主攻方向,以满足经济社会发展需求为目标,以综合集成创新应用为突破点,以柔性化、服务化、智能化为重点方向,深入推进制造业转型升级、提质增效,并广泛吸收数字经济时代的发展新理念、
3、新规律,探索出符合新一轮产业变革和我国经济发展需求的技术赋能制造业发展新模式,强化工业基础能力,推动制造业转型升级和优化发展,加快实现由制造大省向制造强省转变。宝鸡是国家“一五”和“三线”建设时期重点布局建设的老工业基地,是我国西部工业重镇、高端装备制造业基地、新材料研发生产基地、中国钛谷。继产业发展实现了“老工业基地走向装备制造业名城”的历史性跨越之后,宝鸡市大力实施工业强市战略,积极推进“宝鸡制造”向“宝鸡智造”转型,印发了宝鸡市“十四五”建设区域先进制造业中心规划,指出大力发展优势装备制造业,实施产业基础再造工程,加快建成全国轨道交通装备制造基地和全国机床工具制造基地,加速关键核心装备制
4、造业数字化转型和智能化升级,积极培育机器人及关键零部件产业,夯实构建新发展格局,计划到2025年,建成全国轨道交通装备制造、全国石油装备制造、全国机床工具制造等先进装备制造基地。高校创新作为国家创新体系的重要组成部分,必须要自觉面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求,对接国家战略,融入国家战略,着眼于制约国家未来经济社会发展的核心问题,积极承担起关键核心技术研发的重要任务。宝鸡文理学院地处关天经济区和关中平原城市群副中心城市一一宝鸡市。作为地方高校,学校坚持立足宝鸡、服务陕西、面向西部、辐射全国的服务定位,积极服务地方经济社会发展。近年来,学校着力建设良好的校政企合作关系和可持续的
5、合作模式,先后和宝鸡市各区县、宝钛集团有限公司、秦川机床工具集团股份公司等8家行业重点企业签订了战略合作协议,对区域内大量装备制造业企业进行了需求调研和深度接触,现已在“装备制造业智能化技术与应用”相关技术领域开展了联合技术攻关、项目研发、技术服务培训等多种形式的合作。学校在该领域拥有有陕西省机器人零部件制造及评估省市共建重点实验室、陕西省高校青年创新团队(巡检机器人智能感知与决策规划创新团队)、陕西省会企校企协作平台(智能传感器感知)、宝鸡市智能信息处理重点实验室、宝鸡人工智能产业发展促进研究中心和宝鸡市工业智能传感器先进控制重点实验室等相关领域省市级科研平台,并已孵化出两个科技成果转化公司
6、(陕西宝科智能科技有限公司、陕西信达合瑞科技有限公司),学校完全有基础、有能力在该领域服务区域经济社会发展需要。中心重点对接宝鸡市数控机床、电气装备、石油装备等在全省具有支撑引领作用的优势装备制造产业链,围绕企业智能化转型升级过程中的特定需求,聚焦工程技术研发、技术交流和人才培养三大任务,重点开展装备制造智能化技术的应用基础研究,服务以数控机床、电气装备为主的装备制造业。中心建成将极大推进宝鸡市“建设区域先进制造中心”的工业发展目标的实现和“政产学研资”紧密合作的创新生态环境,有效助力陕西创新型省份建设。2、国内外本领域技术状况及发展趋势拟申报的“装备制造业智能化技术与应用高校工程研究中心聚焦
7、于装备制造业生产场景下智能化技术的研究、开发和应用,围绕企业生产过程中异形零件制造、装配自动化检测,制造工艺流程智能化改造方案仿真分析,非标自动化单元研发等迫切需求,开展制造过程和制造装备的“双智能化”,涉及四个技术领域:工业机器视觉应用、工业装备智能控制技术、智能电子系统仿真与集成、智能工厂辅助制造机器人。在工业机器视觉应用方面,机器视觉被誉为智能制造的“眼睛”,目前,工业应用主要采取传统机器视觉技术,其优点是具有较高的可靠性,但是由于需要手工设计特征等固有缺点,该类技术难以快速地应用到不同场景,也难以处理较为复杂的视觉目标。随着深度学习技术的发展,目标分类、目标检测、目标分割、目标跟踪等视
8、觉任务的算法模型性能日益提高,因深度神经网络能自动从训练数据集中提取特征和高层语义,因此能很好地应不同的应用场景,且能处理复杂的视觉问题。未来,基于深度学习的机器视觉技术将在工业场景中获得更广泛的应用。本中心依照机器视觉应用前景,把传统机器视觉技术和基于深度学习的机器视觉技术应用到工业场景,涵盖测量、定位、引导、检测和识别等任务,拟聚焦于缺陷检测、视觉测量和视觉引导三个研究单yGo在工业装备智能控制技术方面,目前工业装备制造业并没有实现全过程智能化、节能绿色化控制,大部分工业生产线仅是部分产品加工、处理环节应用了智能控制技术,且电机、变流器、变压器等设备能源消耗大,而其他环节仍使用传统的工业控
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