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| 內容簡介： |
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智能制造背景下，培养具有创新实践能力的智能制造复合型人才成为新工科教育的重要目标。本书从智能制造成熟度等级模型的角度，分析了新型智能制造人才的培养需求，构建了智能制造教学工厂的概念模型、面向服务的组成域模型及全生命周期数字化资源模型；分专题讨论了智能产线、柔性生产、机器视觉、智能物流AGV、工业机械臂、复合机器人、协作机器人、数字孪生、可重构产线等核心技术，并围绕这些核心技术问题设计了一系列创新实践案例。本书在内容安排上紧密围绕智能制造核心技术，在案例设置上贴合工业4.0 智能制造应用场景，助力解决行业创新应用；理论与实践结合，由浅入深，帮助读者建立智能制造基本概念及创新能力。另外，为了方便读者学习，本书配套的彩图可扫描封四二维码随时观看。本书可作为自动化、智能制造等相关专业智能制造相关课程和课外创新实践竞赛的参考教材，也可面向广大工程技术人员作为智能制造系统应用的参考书目。
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| 目錄：
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第1章 智能制造内涵与发展概论
1.1 智能制造发展的历史背景 001
1.2 智能制造的基本内涵 003
1.3 智能制造核心技术 004
1.4 智能制造的特点 008
1.5 智能工厂 009
1.5.1 流程工业智能工厂 010
1.5.2 离散制造智能工厂 011
1.5.3 智能工厂与传统工厂的区别 013
1.5.4 建设智能工厂的路径方向 015
1.6 智能工厂的设计步骤 016
1.7 智能工厂信息化总体架构 017
1.7.1 ERP系统 017
1.7.2 PLM 系统 018
1.7.3 MES 018
1.7.4 WMS 019
1.8 国内外智能工厂发展现状 019
1.9 本书内容的组织及立论 025
思考题 026
第2章 智能制造背景下的新工程教育
2.1 智能制造需求下人工智能技术加速渗透 027
2.1.1 专家系统 028
2.1.2 机器学习 029
2.1.3 深度学习和知识图谱 029
2.2 智能制造背景下对人才需求的分析 030
2.2.1 人机协同方式的变化 030
2.2.2 智能制造成熟度与企业人才需求 031
2.2.3 自动化专业实验教学新挑战 032
2.3 教学模式改革 033
2.3.1 基于能力培养的教学模式 034
2.3.2 基于项目学习的教学模式 034
2.3.3 “教学做一体”CDIO工程教学模式 036
2.4 教学工厂实践培养模式 038
2.4.1 智能制造教学工厂的特征 039
2.4.2 基于教学工厂的CDIO工程教学探索 040
2.5 智能制造背景下复合型人才的培养 042
2.5.1 智能制造复合型人才的需求 042
2.5.2 “STEM 基于项目学习”培养复合型创新人才 042
2.5.3 企业数字化人才培养变革 044
思考题 045
第3章 智能制造教学工厂的设计理论
3.1 智能制造教学工厂的概念和组成域模型 046
3.1.1 智能工厂的架构模型 046
3.1.2 智能制造教学工厂的概念模型 048
3.1.3 智能制造教学工厂的组成域模型 048
3.2 教学工厂智能产线主要设备 049
3.2.1 生产流水线 049
3.2.2 物流运输设备 050
3.2.3 工业机器人 050
3.2.4 执行器 052
3.2.5 传感器 053
3.2.6 控制器 054
3.2.7 伺服系统 056
3.2.8 气动系统 057
3.3 流水线自动控制系统的设计 057
3.3.1 流水线自动控制系统的设计内容 057
3.3.2 自动化生产线中人机集成的安全问题 060
3.4 智能产线生产执行系统 061
3.4.1 MES的定义 061
3.4.2 MES的功能模块 062
3.4.3 MES在智能制造中的作用 063
3.5 柔性自动装配系统 064
3.5.1 柔性自动装配系统的工艺规划 064
3.5.2 柔性装配产品的设计准则 064
3.5.3 智能装配机器人 065
3.5.4 虚拟装配 066
思考题 067
第4章 智能玩具生产线教学工厂的设计
4.1 智能组装单元工艺分析 069
4.1.1 智能组装工艺流程 069
4.1.2 智能组装单元设备构成 070
4.2 智能组装单元控制系统设计 071
4.2.1 智能组装单元硬件设计 071
4.2.2 智能组装单元软件设计 074
4.2.3 智能组装单元控制系统网络组态 079
4.3 智能组装单元数据管理 079
4.4 基于Profinet的工业以太网的应用 081
4.5 执行器中的气动执行机构 086
4.6 教学工厂资源 088
4.6.1 实体资源 088
4.6.2 虚拟资源 089
4.6.3 面向服务的数字化资源的构建 090
4.6.4 全生命周期数字化资源的构建 090
4.7 教学工厂的运行 092
思考题 094
第5章 智能产线传感与检测桌面型实验装置
5.1 实验装置硬件设计 095
5.1.1 硬件架构设计 095
5.1.2 传感器和外设位置规划与功能区设计 096
5.1.3 检测工件设计 100
5.2 实验装置的系统设计与通信 100
5.2.1 触摸屏人机界面设计 101
5.2.2 检测对象图像特征检测界面 101
5.3 实验内容设计与应用 103
5.4 案例一:基于机器视觉的流水线模拟工件特征检测实验 105
5.4.1 检测对象各性能指标要求 105
5.4.2 静态成像系统硬件设计 105
5.4.3 基于LabVIEW 的工件特征检测流程设计 107
5.5 案例二:流水线上直插式接线端子缺陷检测实验 115
5.5.1 工件描述及缺陷定义 116
5.5.2 图像预处理 117
5.5.3 图像校正与分割 117
5.5.4 A部缺陷检测 120
5.5.5 B部缺陷检测 122
5.5.6 整体流程及结果 124
思考题 125
第6章 桌面型柔性上料实验装置
6.1 FlexiJet柔性上料实验装置系统架构 127
6.1.1 FlexiJet喷气式柔性上料机 128
6.1.2 控制系统架构 129
6.1.3 系统通信 130
6.2 控制系统软件设计 130
6.2.1 PLC控制系统软件设计 131
6.2.2 机器视觉相关软件设计 133
6.2.3 运动控制系统相关软件设计 135
6.2.4 机械臂相关程序流程 137
6.3 FlexiJet柔性上料实验装置HMI上位机设计 140
6.3.1 HMI上位机功能需求分析 140
6.3.2 HMI上位机设计 140
6.4 课程实验应用 142
6.4.1 实验课程应用案例 142
6.4.2 柔性上料系统拓展性实验探索 143
6.4.3 拓展性实验案例一:视觉算法优化 144
6.4.4 拓展性实验案例二:机械臂算法优化 148
6.4.5 拓展性实验案例三:立体视觉算法仿真和实践 149
思考题 153
第7章 AGV 与机器人协同搬运系统
7.1 协同搬运系统设计方案 154
7.1.1 硬件设计 154
7.1.2 软件设计 156
7.1.3 实验室仓储环境搭建 157
7.2 导航运动模块设计与优化 157
7.2.1 环境地图建立 157
7.2.2 AGV定位 158
7.2.3 AGV路径规划 159
7.3 机械臂抓取模块 166
7.3.1 机械臂控制 166
7.3.2 气动吸盘控制 166
7.4 机器视觉模块 167
7.4.1 准备工作 167
7.4.2 基于AR码的精准导航定位 169
7.4.3 基于AR码的物块识别抓取 171
7.4.4 物块颜色识别 171
7.5 语音识别模块 171
7.6 实验成果验证 172
7.6.1 激光雷达建图功能 172
7.6.2 AGV导航避障功能 173
7.6.3 仓储环境下货物搬运效果展示 173
7.7 小结 177
思考题 177
第8章 魔术师机械臂力控视觉抓手
8.1 项目背景介绍 178
8.2 项目方案分析 179
8.2.1 需求分析 180
8.2.2 方案优势 180
8.2.3 方案缺点 181
8.3 视觉伺服仿真技术详析 181
8.3.1 视觉伺服的原理 181
8.3.2 仿真环境 181
8.3.3 机械臂仿真模型 182
8.3.4 获取图像数据 184
8.3.5 色块识别 185
8.3.6 机械臂目标关节角 185
8.3.7 仿真结果 187
8.3.8 存在的问题与不足 187
8.4 力控视觉抓手实物 188
8.4.1 整体架构 188
8.4.2 硬件部分 188
8.4.3 软件部分 192
8.4.4 机械臂工作流程 195
8.5 近红外光谱技术破损检测实验 195
8.6 小结与展望 197
8.6.1 电路板一体化 197
8.6.2 机械结构改进 197
8.6.3 更精确的建模 198
8.6.4 场景扩展 198
思考题 198
第9章 数字孪生驱动的智能装配机械臂控制与运行监测
9.1 数字孪生基本概念 199
9.2 数字孪生驱动的机械臂建模 200
9.2.1 基于多模型融合的数字孪生构建 200
9.2.2 智能装配机械臂数字孪生仿真实现 202
9.2.3 机械臂建模基础 202
9.3 机械臂控制策略研究 204
9.3.1 虚拟仿真环境的传感反馈与驱动机构 204
9.3.2 机械臂关节角单回路控制 205
9.3.3 机械臂关节角串级控制 209
9.4 运行数据与处理 216
9.4.1 正常运行数据采集 216
9.4.2 故障运行数据生成、采集与对比 216
9.4.3 数据降采样 220
9.4.4 基于机理建模的特性构造 221
9.5 机械臂运行监测 222
9.5.1 机械臂采样数据特点 222
9.5.2 机械臂过程监测方案 223
9.5.3 机械臂过程监测结果 224
9.6 小结与展望 230
思考题 231
第10章 人机物品交接协同机器人
10.1 人机物品交接项目背景 232
10.2 本实验主要研究内容 232
10.3 技术理论综述 233
10.3.1 机器视觉 233
10.3.2 目标跟踪与检测 238
10.4 操作机器人运动规划与控制 238
10.4.1 人工势场法 238
10.4.2 导纳控制 239
10.5 人机交接系统构建与测试 240
10.5.1 实验平台 240
10.5.2 技术路线 242
10.5.3 具体实施 243
10.6 视觉功能测试与实验结果 247
10.7 进一步研究展望 249
思考题 250
第11章 多AGV 协同智慧物流仿真
11.1 背景介绍及需求分析 251
11.2 应用场景及详细设计方案 251
11.3 Petri网建模 256
11.3.1 Petri网基本概念 256
11.3.2 AGV协调控制系统模型 257
11.3.3 路径规划算法研究 258
11.4 模型对接及方案测试 264
11.4.1 仿真事件编写 265
11.4.2 整体流程及代码实现 267
11.5 运行结果及分析小结 275
11.5.1 仿真情况展示 275
11.5.2 数据情况展示 275
11.6 项目进一步改进方向 278
思考题 279
第12章 智能产线生产管控可重构实验平台
12.1 产线生产管控技术发展概述 280
12.2 面向实验教学的智能产线可重构模型需求分析 282
12.3 智能产线可重构模型的特点 284
12.4 智能制造教学工厂生产线可重构模型 288
12.4.1 可重构模型的功能层次 288
12.4.2 生产调度视角下的可重构模型 289
12.5 生产调度可重构模型实验系统 291
12.6 基于多智能体的智能产线重构模型实例 292
12.6.1 智能制造示范产线实例 292
12.6.2 生产调度场景可重构实例分析 293
12.7 生产调度算法可重构实例分析 299
12.8 基于可重构模型的调度算法推荐实例分析 304
思考题 310
参考文献
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| 內容試閱：
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进入21 世纪，数字技术取得了跨越式发展，人工智能、大数据、数字孪生、5G 等新兴技术的广泛应用促进了工业化和信息化的深度融合，全球制造业正在向数字化、绿色化、智能化方向发展。我国作为制造业大国，产业门类齐全，供应链体系完备，在全球制造业竞争体系中占据了重要的地位，但是仍面临着“大而不强”、劳动力成本上升、原材料价格剧烈波动、市场竞争加剧等严峻挑战，广大制造业企业迫切需要提升创新能力和经营管理水平。在这种背景下，利用先进数字技术改变传统制造模式，推进数字化、智能化转型升级成为制造业企业的必然选择。同时，由于智能制造涉及计算机、自动化、机器人、人工智能、机械、电气等多学科领域知识，以及多系统集成能力，决定了智能制造人才需要具备跨学科复合知识面和创新实践能力。传统教学模式不利于复合型人才的培养，人才问题成为制约企业顺利进行数字化智能化转型的瓶颈之一。
为了积极应对新一轮工业革命，支持“中国制造2025”，国家推出了一系列制造业人才发展规划，探索新工科背景下复合型、创新型、实践型智能制造人才的培养模式。本书结合浙江大学控制学院智能制造人才培养的教学实践，从智能制造系统成熟度等级水平模型的角度，分析了新型智能制造人才的培养需求，构建了智能制造教学工厂的概念模型、面向服务的组成域模型及全生命周期数字化资源模型，并围绕智能工厂设计理论、智能传感与检测、柔性制造、智能物流AGV、协作机器人、机器视觉、智能运维、可重构生产系统等主题开展了创新实践教学与研究。
全书共分12章，第1章智能制造内涵与发展概论，对智能制造发展历史、核心技术、内涵特点、发展趋势进行概述。第2章智能制造背景下的新工程教育，对智能制造创新人才培养模式进行了讨论。第3章智能制造教学工厂的设计理论，介绍了智能制造教学工厂概念模型、基本组成，以及流水线自动控制系统、柔性自动装配系统等的设计方法。第4章智能玩具生产线教学工厂的设计，介绍了智能组装流水线工艺分析、控制系统设计、数据管理、工业以太网、执行器中的气动执行机构等内容，以及教学工厂资源及运行情况。第5章智能产线传感与检测桌面型实验装置，介绍了桌面型基础实验装置的软硬件设计以及实验案例。第6章桌面型柔性上料实验装置，介绍了FlexiJet 柔性上料实验装置的系统架构、软硬件设计，以及实验案例。第7章AGV 与机器人协同搬运系统，讨论了AGV 与机器人协同搬运系统设计方案及其导航运动、机械臂抓取、机器视觉、语音识别等模块的具体实现方法。第8章魔术师机械臂力控视觉抓手，围绕视觉伺服仿真、力控视觉抓手实物设计、近红外光谱技术破损检测实验等内容开展实验探索。第9章数字孪生驱动的智能装配机械臂控制与运行监测，介绍了数字孪生驱动的机械臂建模、机械臂控制、运行数据与处理、机械臂运行监测等实验探索。第10章人机物品交接协同机器人，介绍了机器视觉、机器人运动规划与控制、人机交接系统构建与实验测试等内容。第11章多AGV 协同智慧物流仿真，就多AGV 应用场景、Petri 网建模、仿真模型测试等内容进行了实验研究。第12章智能产线生产管控可重构实验平台，介绍了智能产线可重构模型、生产调度可重构模型建模方法，以及基于多智能体的智能产线重构模型实例等平台拓展内容。
本书具有以下特色：
① 以智能制造全链条创新实践能力培养为目标。
研究型实验作为一类研究性学习的重要载体，在突显学生的主体地位和主动精神，培养学生创新精神和实践能力方面，起到了重要的作用。从知识、工具、素养和行业最佳实践等方面提供创新人才培养计划，培养造就掌握现代数学建模与分析技能、具有制造系统实际操作经验、能够设计和开发先进IT 系统的复合型高级工程人才。
② 内容设计深入浅出，便于初学者参考。
本书针对自动化、智能制造专业创新实验课程的教学特点，重点聚焦新兴技术的基础理论与原理，以通俗易懂的语言、由浅入深的实验设计和贴近工厂的实践案例，介绍了智能制造背景下的相关前沿技术，易学易教。为便于学生学习，设置了多层次的实验内容。基础性实验，包括智能传感器、机械臂、PLC 控制器及执行器等内容；综合创新性实验及拓展性实验引导有一定专业基础和动手能力的高年级学生，对智能化技术的创新应用进行探索性创新实验。
③ 实验案例融合工业应用，具有较强的指导示范效果。
本书所采用的实验案例均来源于行业典型应用，属于目前智能制造、工业智能应用中的经典场景。选用的实验软硬件模块参考行业标准及工业应用需求，且图像资料丰富，案例设计具有一定的挑战性，对于学生全面深入地了解智能制造基础理论、参加各类学科性竞赛，以及未来从事智能制造相关领域工作具有较强的指导和示范意义。
④ 实验平台可重构设计具有较强的可拓展性。
在实验平台建设中引入可重构制造系统理论，构建了智能产线生产调度可重构模型，以满足智能生产优化等应用问题研究对异构生产场景复杂性的需求。该可重构模型可以有效拓展产线规模及复杂度，进而为生产调度优化等研究与应用提供灵活高效的仿真实验系统、测试验证工具、评价比较平台与优选推荐服务，从而为开展创新性的复杂优化算法实验提供了实验平台环境。
本书第1～3章由冯毅萍编写；第5、7章由赵久强编写；第4、6章由赵久强、冯毅萍编写；第8～11章由冯毅萍根据学生实验报告整理编写；第12章由潘戈编写。全书由冯毅萍统稿。
全书结构紧凑，重点突出，以智能制造教学工厂及实验案例为载体，全面探讨了智能制造背景下自动化、智能制造专业创新实践教学模式的开展、教学实践内容设计、技术路线等方面的关键问题，对于相关院校建设智能制造、自动化专业实验平台提供了方案借鉴。同时，对于学生全面深入地了解智能制造基础理论、参加相关竞赛，以及未来从事智能制造相关领域工作提供指导和参考示范。另外，为了方便读者学习，本书配套的彩图可扫描封四二维码随时观看。
在实验室建设和本书的编写过程中，得到了兄弟学校老师及企业界，特别是菲尼克斯电气公司技术人员的大力支持和帮助，在此向他们表示深深的感谢。此外，也要感谢支持、帮助和关心我们编写工作的浙江大学控制学院的老师与学生，感谢林润泽、戴雨欣、钱佳琳、杨逸飞等项目组同学提供的实验报告素材。同时，我们要感谢所有帮助此书编写和出版的朋友们！
编著者
2023年5月于浙大玉泉求是园
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