摘要：2025年政府工作报告提出，激发数字经济创新活力。持续推进“人工智能＋”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。在国家智能制造发展规划中，

2025年政府工作报告提出，激发数字经济创新活力。持续推进“人工智能＋”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。在国家智能制造发展规划中，"智能检测"被列为关键技术攻关领域——这不仅是技术的革新，更是生产方式的革命性进化。

北京欧倍尔开发的智慧工厂机器视觉识别虚拟仿真软件，通过虚拟仿真的方式将人工智能与装备制造相结合起来，在学习《人工智能导论》《算法导论与Python编程》《智能感知技术》《图像处理与计算机视觉》《机器人控制技术》课程基础上，进一步将深度学习算法及相关理论知识应用于工程实践，培养学生复杂系统综合设计能力。

项目介绍：

软件以自动化分拣线为背景，以图像识别产品种类的操作进行模拟。软件包含数据采集、模型构建、网络优化、数据划分、批量设置、算力配置和模型训练等环节，具备机理模型，以真实装置作为参照，仿真操作过程与真实设备操作过程极其相似，仿真结果与真实系统结果非常接近，能够满足日常培训、常规考核以及技能大赛等各种需求。本软件除了模拟设备操作，还配有采用动画展示的理论知识，使操作者全面深入地进行学习。

软件功能:

1、实验预习

开始实验前，利用引导视频、实验指导书、知识点PPT等教学资源完成相关理论学习。

2、系统认知

深度学习系统构成及工作原理，以及对主要设备的工作原理及功能进行学习。

3、数据采集制作

选定图像采集位置；对数据进行采集；数据标注；数据增广。

4、模型构建

（1）针对全链接网络，需确定隐藏层的数量，并正确组装全连接网络结构。（2）针对卷积网络，需正确组装ResNet模型的基本结构。

5、模型训练

学生可以通过网络优化、数据划分、批量设置、算力配置、模型训练等步骤来进行大模型的训练。

项目特色：

1、生产线构建知识：

将生产线构建、设计规则的知识提取归纳用于设计前知识的重温，并附加答题测试对设计规划知识进行确认。

2、机器视觉识别组成以及原理：

以分拣生产线为主要引导设计基础，将素材库中元素按照设计规则进行一遍引导学习，通过引导填写，以及功能规划具体的划分，让学生在引导中快速了解该生产线搭建所需各模块，并可以在引导模块进行练习并进行成绩的模拟。

3、分拣线主要设备学习：

场景中配备引导机器人，跟随机器人点击场景中的高亮设备进入设备学习界面。

4、知识点系统：

基础知识：介绍分选加工的一些基本知识，包括设备原理、组成、主要用途、工艺流程等。

安全知识：通过此部分的检测使学员掌握基本安全知识。

5、任务系统：

软件中如同游戏一般设有丰富的任务，学生通过任务引导来参观和认识工厂，帮助学生熟悉软件操作，工艺流程，设备知识点，安全知识、生产操作等等。学生按照任务提示进行操作，过程附带明显的提示，例如下一操作点高亮，前方有箭头提示等等。帮助学生了解掌握工厂生产过程中的某一流程，帮助学生学习正常生产操作规范。

智慧工厂机器视觉识别虚拟仿真软件深度融合人工智能视觉识别与虚拟仿真技术，构建起高度还原工业场景的数字化实训平台。通过模块化实验设计与游戏化任务引导，学生不仅掌握图像采集、模型构建等核心技术，更能在虚拟产线中体验从系统设计到参数优化的全流程决策，显著提升复杂工程问题的综合解决能力。其仿真精度媲美真实设备，可广泛应用于技能培训、技能鉴定及创新竞赛，为智能制造领域输送兼具理论素养与实践创新能力的复合型人才，助力产业向智能化、柔性化方向转型升级。

来源：小璇说科技