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智能传感器应用实训系统
一、装置整体需求概述
1、智能传感器应用系统要求包括传感器技术、机械装配技术、气动技术、液压技术、电子技术、电工技术、计算机技术以及生产数字化技术（如工业物联网、射频识别、近场通信、无线通信、PLC网络服务、网络安全、2D视觉系统和3D视觉系统等）。该系统还要求集成机器人技术、数据上云和边缘计算技术。
2、要求通过学习该应用系统，学员将能够掌握组装、安装、调试、维护、修理及优化自动化设备上的各类智能与传统传感器的技能。他们还将学会如何进行信息采集、数据传输以及实现数据上云应用。利用从各种传感器获取的数据及生产过程中产生的信息，学员可以完成对设备的生产流程优化、质量控制以及预测性维护等功能。
3、该系统要求由多个应用单元组成，包括供料分拣单元、视觉分析单元、订单灌装单元、机器人3D视觉包装单元、智能仓储与预测性维护单元，以及低代码开发平台和MiniMES系统。它综合运用了多种技术，如视觉传感器技术、3D视觉技术、工业协作机器人技术、伺服控制技术、电机控制技术、可视化界面编程技术、PLC控制技术、工业传感器应用技术、MySQL数据库技术、预测性维护技术和低代码开发技术。
4、整个系统要求覆盖从原材料处理到成品存储的完整生产流程，具体功能包括：工件上料、工件属性检测、视觉分析与计算、缺陷工件分拣、固体颗粒填充、工件称重、工业机器人进行产品包装、3D视觉定位、检测、成品贴标、分类存储。通过先进的技术与功能模块，系统不仅需实现高效的自动化生产，还能确保产品质量的一致性和生产过程的透明度。同时，系统的预测性维护功能需有助于提前发现潜在问题，减少停机时间，提高整体生产效率。此外，低代码开发平台使得非专业开发人员也能快速调整体系抓取生产数据，进一步增强了系统的灵活性和适应性。
5、系统应包含全国行业职业技能大赛人工智能竞赛智能硬件装调赛项（智能传感器与边缘计算方向）的竞赛能力，投标文件需提供制造商赛项支持证明材料和竞赛现场照片。
二、产品特点需求
1、结构稳定，布局合理要求：框架式组合结构，结构稳定，空间占用小，布局合理，操作方便安全，外形界面柔和，人机界面友好。
2、功能全面性要求：装置需融合典型机电一体化设备机械部件安装、气动系统的安装与调试、电气控制电路的安装和PLC编程、机电设备安装与调试、自动控制系统安装与调试于一体，满足实训教学和竞赛的需要。
3、安全可靠性要求：保证学生基本技能的训练、形成和巩固，保证电路连接的快速、安全和可靠；保证气路的通畅和安全。
4、模块化要求：装置需具有单独功能的部件进行模块化组装，每个模块都具有相应的培训内容，各个模块又能组成一个工业系统。装置中的各个模块能够体现出典型的工业控制过程，模块组合而成的工艺流程能够由简单到复杂，由浅入深，层次分明，便于学生进行有梯度的训练，能以基础知识为起点，实现从基础原理、技能训练到复杂的工业化领域。各模块单元能根据实际生产物流和顺序规划等不同的课题进行重新组合。装置应涵盖技术广泛，使学生不仅能进行基本指令训练，而且提供特殊生产控制工艺流程。设计电源模块，继电器模块，同时与PLC模块的灵活控制相结合，便于设备的升级与设备功能扩展。螺旋送料模块，气动机械手等模块的高度可以根据实训内容灵活调整。设备要求每个工作单元及模块可以单独拼凑，具备升级空间，提供工作站的组合照片。同时工作单元采用通用化模块与创新模块组合的方式，不同模块间可以根据实训任务自由组合，可以构建出教学和竞赛任务所需的各种不同类型创新型组合单元。
5、集成式设计要求：装置中的工作单元应采用机电集成式设计，每个单元中所涉及的各个传感器、电机、电磁阀等传感器和执行器的安装部件和接口单元独立地汇集成一体，同一个工作单元中各个器件通过标准接口再与控制器进行连接，这样便于模块和工作单元之间的灵活组合，教师及学生可自行设计不同的课题对平台的各单元进行重新组合，也可自行开发被控单元与平台配合使用。投标文件中要求提供采用的集成化接口端子照片。
6、多种赛项的支持能力要求：系统要求需是满足中华人民共和国职业技能大赛“机电一体化”项目相关能力及水平要求以上的设备，系统主要组成供料单元、罐装单元需能够满足中华人民共和国第一、二、三届职业技能大赛相关选拔赛的参赛训练要求，支持自由设定已知模块和未知模块，学生在各自区域内独立完成新单元的安装、编程、调试及运行，然后配合其它单元完成整条生产线的安装、编程、调试及运行，最终完成实训教学和竞赛训练。
7、丰富的教学资源要求：要求配套实训教程、教学课件以及操作手册等丰富的教学资源，为开展高效的教学活动提供极大的便利。提供课程教学软件，包含气动、液压、传感器技术、可编程控制器技术、机电一体化、电工技能、仿真等基础教学资源，师生可登录软件，通过文字、动画、视频等方式进行学习和创作。设备需具有广泛的兼容性，模块能够兼容教育部和人社部等相关机电一体化竞赛的培训需求，投标人或制造商供货时需提供与设备配套的用于竞赛训练的国赛或省赛试题资料不少于10套。
8、要求服务的课程
1）《传感器原理与应用》：设备中要求涉及到对多种智能传感器的安装、调试与应用，这与该课程紧密相关。通过赛项实践，学生可以更深入地理解传感器的工作原理，如温度传感器、光敏传感器、距离传感器等的工作机制，以及如何根据不同的应用场景选择合适的传感器类型，增强对传感器特性和参数的掌握。
2）《智能传感器技术》：专门针对智能传感器展开教学，赛项的内容能够为该课程提供丰富的实际案例和应用场景。学生可以学习到智能传感器的数据获取、处理和传输技术，以及智能传感器在人工智能系统中的集成和应用方法，提升对智能传感器技术发展趋势的认识。
3）《智能传感器硬件安装实践》：培养学生智能传感器的硬件安装步骤和注意事项。包括传感器的机械安装（如安装支架的选择和固定方式）和电气连接（如接线方式、电源要求等）。以振动传感器为例，详细讲解如何将其安装在电机等设备上，以准确监测设备的振动情况。提供实际的安装工具和工业级传感器产品，让学生亲自动手进行安装，教师现场指导纠正错误操作，如接线错误、安装位置不当等问题。
4）《智能传感器调试与故障排除》：讲解智能传感器调试的方法和流程，如通过软件工具对传感器进行参数设置（如灵敏度调整、滤波设置等）。对于光纤传感器，学生要学会使用调试软件设置光强度阈值等参数。开展故障排除实践，模拟传感器常见故障（如信号干扰、通信中断、硬件损坏等），让学生通过检测工具（如示波器、万用表等）和调试软件进行故障诊断和修复。
5）《程序设计基础》：考核学生对传感器数据获取和处理的编程能力，这要求学生具备扎实的编程基础。该课程可以为学生打下编程的基础，包括编程语言的语法、算法设计、逻辑思维等方面的训练，使学生能够熟练运用编程语言对传感器采集到的数据进行处理和分析。
6）《数据处理与分析》：在智能传感器应用中，大量的数据需要进行处理和分析才能发挥价值。赛项中的数据处理环节可以与该课程相结合，让学生学习数据清洗、转换、存储、分析等技术，掌握数据处理的工具和方法，提高学生对大数据的处理和分析能力，为智能传感器应用中的数据处理提供支持。
7）《机器人系统集成与传感器协作》：讲解机器人的基本结构和控制系统，以及如何将智能传感器集成到机器人系统中。例如，在协作机器人的末端安装重量传感器，使其能够感知抓取物体的重量，从而调整抓取力度。开展实验课程，让学生实际操作将智能传感器与机器人进行连接和通信设置。例如，通过编程实现机器人根据超声波传感器检测到的距离信息来调整运动路径，避免碰撞。
8）《机器人生产线应用案例分析》：分析机器人生产线中智能传感器的应用案例，如汽车制造生产线中，利用 3D 智能相机对汽车零部件进行视觉检测，识别零部件的形状、尺寸和表面缺陷。组织学生参观实际的机器人生产线，观察智能传感器在其中的布局和工作流程，让学生绘制传感器与机器人协作的工作流程图，加深对系统的理解。
9）《电子电路基础》：智能传感器的工作离不开电子电路的支持，赛项中涉及到传感器与电路的连接和调试。这门课程可以帮助学生掌握电子电路的基本原理、电路元件的特性和电路的设计方法，为学生理解智能传感器的电路连接和调试提供理论基础。
10）《系统集成与调试》：该课程主要培养学生对系统的集成和调试能力，与赛项中智能传感器的组网、系统的集成和调试等内容相关。通过课程学习和实践，学生可以了解系统集成的流程和方法，掌握系统调试的工具和技巧，提高学生对智能传感器系统的集成和调试能力。
11）《人工智能导论》：该课程介绍人工智能的基本概念、原理和方法，为学生理解智能传感器在人工智能领域的应用提供理论基础。赛项中的智能传感器应用技术是人工智能技术的重要组成部分，通过将赛项内容与课程相结合，可以帮助学生更好地理解人工智能技术的应用场景和发展趋势，激发学生对人工智能技术的学习兴趣。
12）《机器学习与深度学习》：智能传感器产生的大量数据需要通过机器学习和深度学习算法进行分析和处理，以实现智能化的应用。这门课程可以让学生学习机器学习和深度学习的算法原理、模型训练和优化方法等知识，为学生在智能传感器应用中运用机器学习和深度学习技术提供理论支持。
13）《边缘计算基础概念与架构》：介绍边缘计算的基本概念，如边缘节点的定义、边缘计算在智能工业自动化系统中的作用。通过对比云计算，让学生理解边缘计算如何在靠近数据源（智能传感器）的地方进行数据处理，减少数据传输延迟。讲解边缘计算的架构模型，包括边缘设备、边缘服务器和云平台之间的关系。以智能传感器数据处理为例，展示数据如何从传感器传输到边缘设备进行初步处理，再根据需要上传到云平台进行进一步分析。
14）《传感器数据边缘处理技术》：培养学生如何在边缘计算环境下对智能传感器数据进行处理的能力，如数据滤波、特征提取、数据融合等技术。以超声波传感器和视觉传感器（工业 2D、3D 智能相机）的数据融合为例，讲解如何将距离数据和图像数据进行融合，以更准确地识别物体的位置和状态。开展编程实践，让学生使用编程语言（如 Python）编写边缘计算数据处理程序，对来自不同智能传感器的数据进行处理，并将处理结果反馈给机器人控制系统或其他执行机构。
15）《电子实训》：通过实际操作训练学生的电子设备装配、调试和维修技能，与赛项中的硬件操作部分紧密相关。学生可以在实训中熟悉各种电子设备和工具的使用，提高动手能力和解决实际问题的能力，为赛项中的硬件操作环节做好准备。
16）《综合实践项目》：设置综合性的实践项目，让学生将所学的知识和技能应用到实际项目中。可以以智能传感器应用为主题，让学生设计和实现一个智能传感器系统，包括传感器的选择、安装、调试，系统的集成和编程等，培养学生的综合应用能力和团队合作精神。
17）《系统架构与组成部分》：讲解智能工业自动化系统的整体架构，包括智能传感器、机器人、自动化设备、控制系统和信息管理系统等组成部分。通过系统框图展示各部分之间的连接和数据流向，如智能传感器将数据传输给控制系统，控制系统根据数据驱动机器人和自动化设备进行生产操作。分析不同行业（如电子制造、机械加工、食品加工等）智能工业自动化系统的特点和差异，让学生了解系统的多样性和灵活性。
18）《系统运行与监控实践》：让学生实际操作智能工业自动化系统的运行，通过监控软件观察系统中各个智能传感器的数据变化和机器人的工作状态。例如，在自动化包装生产线系统中，学生可以通过监控软件查看重量传感器、光纤传感器等的数据，以及包装机器人的工作效率和故障情况。开展系统优化实践，让学生根据系统运行数据提出优化建议，如调整传感器位置、优化机器人运动路径等，以提高系统的生产效率和质量。
三、技术条件
1、输入电源：单向220V±10% 50Hz
2、装置容量：≤1.5kVA
3、外形尺寸：≥3500mm×760mm×800mm
4、安全保护：具有漏电压、漏电流保护，安全符合国家标准
四、设备配置需求清单
序号 名称 单位 数量
1 供料分拣单元 套 1
2 视觉分析单元 套 1
3 订单罐装单元 套 1
4 机器人3D视觉包装单元 套 1
5 智能仓储预测性维护单元 套 1
6 传感器应用测试台 套 1
7 边缘计算工控机 套 1
8 边缘计算平台 套 1
9 系统配件 套 1
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