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-技术文件V2.docx
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1、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技术文件2023年8月一、大赛内容、形式和成绩计算1(一)竞赛内容1(二)竞赛形式1(四)成绩计算1二、大赛命题原则1三、大赛范围、赛题类型和其他1(一)理论知识竞赛11.赛题范围2(1)工业大数据2(2)工业人工智能算法2(3)智能制造技术2(4)信息安全法律法规22 .赛题类型23 .竞赛时间24 .命题方式25 .考试方式3(二)实际操作竞赛31 .竞赛范围与内容3(1)硬件设备搭建4(2)图像训练数据采集5(3)工业视觉模型训练与部署5(4)误差补偿算法模型训练与部署5(5)模拟生产验证52 .比赛时间63 .命题方式6四、大赛设
2、施6(一)大赛平台6(二)耗材6(三)工具、仪器7(四)选手防护装备7(五)其他8五、大赛评分标准制定原则、评分方法、评分细则及技术规范8(一)评分标准制定原则8(二)评分方法81基本评定方法82.相同成绩处理8(三)评分细则(评分指标)81 .理论知识部分评分92 .实际操作部分评分9六、大赛硬件平台说明15(一)赛项硬件平台161 .智能加工模块162 .智能视觉检测模块173 .工控机及周边设备18(二)赛项软件平台191 .云端算法软件192 .本地端应用软件22一、大赛内容、形式和成绩计算(一)竞赛内容本赛项内容包含理论知识和实际操作两部分。(二)竞赛形式本赛项为双人团体赛,分为职工
3、组(含教师)和学生组两个组别。(四)成绩计算理论知识竞赛满分为IOO分,按20%的比例折算计入竞赛总成绩。赛题均为客观题,采用机考方式实现。实际操作竞赛满分为100分,按80%的比例折算计入竞赛总成绩。折算后的理论知识竞赛成绩与实际操作竞赛成绩相加得出参赛选手竞赛总成绩,满分为100分。二、大赛命题原则在命题方向上,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、数据处理、特征工程、模型构建、训练优化的能力和技术
4、水平,以及对智能制造系统原理的掌握程度。三、大赛范围、赛题类型和其他(一)理论知识竞赛1赛题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、边缘检测与轮廓表示。(3)智能制造技术智能制造技
5、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(P1C)基础。(4)信息安全法律法规信息安全相关的法律法规:网络安全法、数据安全法、个人信息保护法。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 .考试方式采用计算机考试。(二)实际操作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
6、术技能为主,包括图像数据采集、云平台使用、算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1。表1竞赛范围与内容序号内容说明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图像训练数据采集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。2 .采集足够训练使用数量的图片训练集O3 .样本数据分类保存、云平台存储。3工业
7、视觉模型训练与部署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。2 .补偿参数微
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