2023年全国工业和信息化技术技能大赛-工业大数据算法赛项大赛方案、实操和理论赛题样题、技术文件.docx

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1、2023江苏省数字化解决方案设计师（工业大数据算法）大赛方案一、大赛时间（）理论竞赛：10月28日（周六）（二）实操竞赛：10月29日（周日）二、大赛地点常州信息职业技术学院三、举办单位（一）主办单位：江苏省工业和信息化厅、江苏省人力资源和社会保障厅、江苏省教育厅、江苏省总工会、共青团江苏省委（二）承办单位：常州信息职业技术学院（三）技术支持单位：易往数字科技（北京）有限公司、深圳市物新智能科技有限公司四、大赛日程日期时间事项地点10月15日17:00之前大赛报名指定链接10月20日14:00-16:00赛项说明会线下会议:常州信息职业技术学院工业互联网大楼1021会议室线上会议:会议链接在赛

2、项QQ群758669610提前通知10月27日12:00之前竞赛报到酒店（常州武进科教城）10月27日15:30-16:30领队会常州信息职业技术学院行政楼22110月28日9:00-10:00理论竞赛常州信息职业技术学院（工业互联网大楼0410）10月28日13:00-17:00职工组实操竞赛常州信息职业技术学院体育馆10810月29日8:00-12:00学生组实操竞赛常州信息职业技术学院体育馆10810月29日16:00闭幕式常州信息职业技术学院行政楼403注：以上日程安排如有调整，另行通知。五、选拔规则本届省赛通过理论竞赛遴选不超过20队参加实操竞赛（每个组别各不超过10队1理论竞赛满分

3、为100分，按20%的比例折算计入竞赛总成绩。理论赛题均为客观题，采用机考方式实现。实操竞赛满分为100分，按80%的比例折算计入竞赛总成绩。折算后的理论竞赛成绩与实操竞赛成绩相加得出参赛选手竞赛总成绩，满分为100分。六、命题原则大赛命题按照“2023年全国工业和信息化技术技能大赛数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项“全国总决赛命题方案进行命题。在命题方向上，聚焦新一代信息技术与制造技术深度融合领域，以解决工业大数据应用实际需求为命题方向，设置算法赛题。在考核重点上，考核工业大数据算法等基本技能的同时，重点突出企业所需专业技能及新技术应用。重点考察参赛选手构建大数据算法模型实现问题解析

4、、数据处理、特征工程、模型构建、训练优化的能力和技术水平，以及对智能制造系统原理的掌握程度。七、考核范围(一)理论竞赛1 .竞赛范围以工业大数据和工业人工智能算法应用知识为主，智能制造技术、数据信息安全法律法规等相关知识为辅。(1)工业大数据工业大数据平台架构(数据架构、数据技术架构、应用平台架构)、数据分析概述、数据收集与导入、数据清洗与预处理、数据挖掘基础、主成分分析、分类器与决策树、聚类思想与建模、神经网络思想与建模、深度学习基础。(2)工业人工智能算法神经网络思想与建模、深度学习基础、工业人工智能算法的选择与应用，机器视觉理论基础与框架、图像分析基础和图像变换、图像预处理、边缘检测与轮

5、廓表示。(3)数控机床和数控系统智能制造技术基础、智能制造典型技术、智能制造技术应用、机电一体化基础基本认知、可编程控制器(PLC)基础。2 .赛题类型赛题分为三种类型：单项选择题、多项选择题和判断题。3 .竞赛时间理论竞赛时间为1小时。4 .命题方式由大赛组委会组织专家组统一命题。5 .考试方式采用笔试或计算机考试。()实操竞赛本赛项的实际操作竞赛突出工业大数据算法在工业生产中的应用，针对数控加工系统中的机器视觉识别准确性和加工精度稳定性问题，通过大数据及人工智能算法，实现智能加工的误差实时补偿。实际操作竞赛以考核工业大数据及工业人工智能算法应用技术技能为主，包括图像数据采集、云平台使用、算

6、法模型训练及优化以及安全文明竞赛等在实际操作竞赛考查。1.竞赛范围与内容为全面考查参赛选手的职业综合素质和技术技能水平，实际技能操作竞赛分为5个环节：硬件设备搭建、训练数据样本采集、工业视觉模型训练与部署、误差补偿算法模型训练与部署和模拟生产验证。具体内容见表Io表1竞赛范围与内容序号考核任务考核要点与相关技术要求1硬件安装接线1 .数据采集硬件平台安装与调试。2 .智能加工设备基准设置。3 .通讯系统建立连接和测试。2图像训练数据1.通过工业视觉进行工件训练样本数据采集，并进行数据预处理。采集2 .采集足够训练使用数量的图片训练集。3 .样本数据分类保存、云平台存储。3工业视觉模型训练与部署

7、1 .模型训练工具设置，将训练集配置为模型的制定输入参数。2 .优化模型训练方法，选定恰当的激活函数，以及训练参数。3 .在云平台给定环境中进行模型训练，更新迭代模型，并将训练模型进行固化。4 .优化训练算法模型，配置传入参数。5 .配置结果应用，以接口方式输出给设备。4误差算法模型训练与部署1 .设计误差补偿模型，或选定恰当的模型，以及设定训练参数。2 .更新迭代模型，将训练完成的模型进行固化。3 .完成误差实时补偿模型部署。4 .验证误差补偿模型部署效果。5模拟生产验证1 .正确进行产线动作测试、加载补偿算法，通过运动控制单元模拟智能加工进行加工生产验证Q2 .补偿参数微调。3 .产线生产

8、效率调整。4 .正确使用防护用具。5 .符合安全操作要求。6 .保持工作区域内场地、材料和设备的清洁。7 .良好的职业素养。实操竞赛由参赛选手按工作任务书的要求完成，具体工作任务见下：（I）任务一：硬件安装接线根据任务书给定的任务要求，选手进行数控加工装置、工业视觉相关设备测试，包括相机测试、光源环境调试、通讯线路连接、设备基准点设置等。（2）任务二：图像训练数据采集根据任务书给定的任务要求，选手使用视觉系统进行若干工件图像数据采集，以丰富工件样本图像数据库。该环节所采集到的样本图片数据的数量和质量将会直接影响后续的模型训练环节。（3）任务三：工业视觉模型训练与部署根据任务书给定的任务要求，选

9、手进行基于数据采集的样本图片进行视觉模型训练，可选择、调用云端已提供的完整模型框架（基于TensorFlow）,通过设定相应参数进行模型训练；也允许选手自行搭建视觉模型，上传云端进行训练。训练好的模型能够返回待测工件和标准件的相似度。模型训练完成之后,参赛选手需要将模型部署在服务器上，并且在云平台上进行相关适配。（4）任务四：误差算法模型训练与部署根据任务书给定的任务要求，选手基于组委会提供的工件样本图片及对应的工件加工工艺参数数据集，进行误差补偿算法模型的构建。选手需完成数据清洗、模型训练、模型部署等过程。模型训练完成之后，参赛选手需要将模型部署在服务器上，并且在云平台上进行相关适配。(5)

10、任务五：模拟生产验证根据任务书给定的任务要求，选手根据组委会提供的加工图纸进行若干个待加工件的生产验证，软件导入加工对象的坐标集，并通过误差补偿算法使加工出的图形补偿干扰因素造成的误差，使加工图形尽可能准确。最后通过视觉检测系统进行质量验证。2 .比赛时间实操比赛时间为4小时。3 .命题方式由大赛组委会组织专家组统一命题。4 .大赛场地与设施(1)大赛场地大赛工位：每个工位占地IOm2,标明工位号，并配备比赛平台、工作准备台1张、座椅2把、扫把簸箕纸篓各1个。赛场每工位提供独立控制并带有漏电保护装置的220V单相三线两种电压的交流电源(三相、单相电源分别控制)供电系统有必要的安全保护措施。(2

11、)大赛设施大赛平台大赛平台与全国总决赛保持一致。由易往数字科技(北京)有限公司、深圳市物新智能科技有限公司提供。耗材和工具根据大赛赛题需要提供。附件1：2023年江苏省数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项任务书（实操样题）附件2：2023年江苏省数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项任务书理论知识竞赛命题方案说明（理论样题）附件3：2023年江苏省数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项技术文件附件4：2023年江苏省数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项报名表2023年全国工业和信息化技术技能大赛数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项实操赛题（样例）2023年8月一、竞赛

12、内容分布任务一：硬件安装接线100%任务二：图像训练数据采集任务三：工业视觉模型训练与部署任务四：误差算法模型训练与部署任务五：模拟生产验证职业素养与安全意识5%（扣分项）二、竞赛时长竞赛时长为4个小时。三、竞赛注意事项1 .竞赛所需的硬件、软件和辅助工具由组委会统一布置，选手不得私自携带任何软件、移动存储、辅助工具、移动通信等进入赛场；2 .请根据大赛所提供的比赛环境，检查所列的软件及工具组件清单是否齐全，计算机设备是否能正常使用；3 .比赛完成后，比赛设备、软件和赛题请保留在座位上，禁止将比赛所用的所有物品（包括试卷和草纸）带离赛场；4 .裁判以各参赛队提交的竞赛结果文档为主要评分依据。所

13、有提交的文档必须按照赛题所规定的命名规则命名，不得以任何形式体现参赛院校、赛位号等信息；5 .本次比赛采用统一网络环境比赛，不得更改客户端的网络地址信息，对于更改客户端信息造成的后果，由参赛选手自行承担；6 .请不要恶意破坏竞赛环境，对于恶意破坏竞赛环境的参赛者，组委会根据其行为予以处罚直至取消比赛资格；7 .比赛中出现各种问题及时向监考裁判举手示意，不要影响其他参赛队比赛。四、竞赛结果的提交按照题目要求，提交规定数量的模拟加工后的工件。工业大数据算法相关数据会由软件自动生成采集，并作为本次竞赛的评价标准。五、竞赛任务描述质量和效率是智能制造永恒的主题，在金属切削加工智能制造产线中影响质量和效

14、率的关键装备是数控机床。数控机床属于精密制造装备，虽然在出厂时自身的技术指标均能达到高水准，但是应用在实际产线上时，它的加工精度会受夹具、刀具、环境温度、振动、部件老化、工件材料一致性等因素影响。这一点也成了制约国内企业进一步提升智能制造水平和规模的主要因素之一。工厂内有一套智能数控产线在实际生产时，在工件生产过程中由于设备的振动和温度变化等因素导致原有的生产工艺无法实现高效率和高质量的生产。你所在的小组通过采集产品生产过程的大量数据，采用大数据与人工智能算法分析等技术分析和解决设备的问题，并通过优化产线程序流程及调整工艺参数，最终提高生产效率和产品质量。参赛选手需要完成的主要任务如下:任务一

15、：硬件安装接线(1)相机、镜头、光源和生产加工夹具固定到合适的拍摄位置；(2)相机、光源的电源线、通讯线连接到对应接口，走线应规范美观；(3)相机、光源上电，打开相机软件，实时监控相机拍摄画面；(4)调整相机和光源安装高度，具有与给定样品图片一致的视野范围；(5)调整相机光圈和焦圈并锁紧，使图片清晰，明暗与给定样品图片一致；(6)启动设备和软件，将样品放在治具台上，点击拍照按钮，相机拍照采集图像。任务二：图像训练数据采集(1)启动算法平台虚拟机；(2)启动Kimgae软件；(3)启动图像检测软件，点击复位，保证“相机、Kimage软件”为已连接状态；(4)打开Umage软件，运行回零点，测试运动机构动作正常；(5)打开图像识别客户端软件，将运行模式选择训练模式，点击复位，将提供的合格产品部分放入运动平台，点击开始，进行手动标注，产品图像试采集；(6)调整