智能制造技术与应用研究中心-上海大学机电工程与自动化学院
基于特征融合的小样本学习
《工业控制计算机》2021年第34卷第1期近年来,深度学习(deep learning)技术在图像分类、目标检测等视觉领域取得了巨大的成功,准确率越来越高。
深度模型通过在大量标注数据中训练,迭代更新模型参数,从而学习到各目标的分布信息。
这种方法存在着一些问题,模型训练过程中需要大量训练数据,训练时间长;训练好的模型对任务的适应性差,当分类任务发生改变时需要对模型进行重新训练。
随着对深度学习研究的不断深入,如何降低模型对数据的需求量、提高模型的学习速度,使模型能够快速适应新任务成为深度学习的难题。
解决这些问题的关键是减少模型的训练数据,在给定少量标注样本的情况下,模型可以正确识别目标。
这对深度学习来说可能是困难的,然而对人类却是非常容易。
人类仅从几张图像中学习目标后,便可识别出目标,甚至只需要知道目标的属性描述。
即使是儿童,在书中看到“斑马”的图像或听到斑马的描述“看起来像一个有条纹的‘马’后”,便可轻松生成斑马的概念[1]。
人类的这种小样本识别能力归因于其对已知事物观察的丰富经历,这种经历使得在观察新目标时只需要很少的样本便可获得目标的关键信息。
由于传统的深度学习方法不能应用在少量样本中,受到人类小样本学习能力的启发,国内外学者开始关注对小样本学习(few shot learning)的研究。
目前基于小样本的学习模型可分为数据增强(data aug⁃mentation)、元学习(meta learning)、度量学习(metric learn⁃ing)三类。
考虑到限制模型性能提升的原因是缺少训练数据,数据增强可以在一定程度上减少模型的过拟合现象,文献[2]通过对图像进行旋转、平移、缩放等操作来扩充训练集数量,由于原始数据较少,导致可扩充的样本空间有限,这种方式不能完全解决过拟合问题。
元学习(meta learning)[3-6]的方式是学习任务之间的相似性,比较适用于小样本学习。
通过学习初始化条件[3-4]、任务层面的更新策略[3]或RNN(recurrent neural network)构建外部存储器[5-6]来记忆大量样本供测试时对比,这些方法在小样本识别中取得了较好的效果,然而RNN的引入导致模型结构较为复杂,并且效率低下。
二维直线运动平台几何误差建模与数字化分析
二维直线运动平台几何误差建模与数字化分析王斐然;廖有用;罗均;陈进华【摘要】针对二维直线运动平台的定位精度受到绕X、Y、Z三个方向转动产生的角位移误差和沿着这三个方向的线位移误差的影响,采用一种基于三维模型的数字化方法对这些几何误差进行分析.通过参考坐标系和齐次变换矩阵建立二维直线运动平台几何误差运动学模型,并基于误差模型对运动平台的各项几何误差进行分配、计算和合成.基于以上误差分配原则对运动平台使用的导轨提出形位公差要求.通过上述工作,在虚拟样机设计阶段能对所设计结构几何误差进行预测,为后续精密运动的设计提供可靠的参考.%Geometric errors of the two-dimensional linear motion stage including rotation angular displacement errors around the X,Y,Z directions and linear displacement errors along the X,Y,Z directions are analyzed by a three-dimensional digital model.A reference coordinate system is established to analyze the errors in different axes through homogeneous transformation matrix, which are then optimized and synthesized by reconstruction of the digital model to achieve desired specifications of the motion stage.A method is described to allocate shape and linear tolerance of geometric parts based on the geometric errors that will be valued for precision motion system design.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)002【总页数】4页(P160-163)【关键词】数字化;直线运动平台;几何误差;形位公差【作者】王斐然;廖有用;罗均;陈进华【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;中国科学院宁波材料技术与工程研究所浙江省机器人与智能制造装备技术重点实验室,浙江宁波315201;中国科学院宁波材料技术与工程研究所浙江省机器人与智能制造装备技术重点实验室,浙江宁波315201;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;中国科学院宁波材料技术与工程研究所浙江省机器人与智能制造装备技术重点实验室,浙江宁波315201【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言近年来，二维直线运动平台越来越多地在各个工业领域内展示出应用价值，例如电子元件的封装就是二维直线运动平台的重要应用领域之一[1]。
智能制造工程专业教学计划
智能制造工程专业教学计划一、培养目标和毕业要求1. 培养目标本专业根据“中国制造2025”制造强国发展规划中对智能制造人才培养的要求，致力于培养学生成为热爱祖国，具备健全人格，社会责任，全球视野，具有坚实的理论基础和实践能力，从事新一代制造业智能产品、装备、生产线的研发和管理工作，并能基于云计算、大数据、物联网等前沿信息化技术解决智能制造领域复杂工程问题的行业拔尖领军人才高端领军人才。
本专业毕业生经过5年左右的实际工作锻炼，能达到以下目标：（1）具备全球化视野，掌握跨文化交流能力，关注人类发展和全球问题。
尤其关注智能制造对人类的影响。
（2）具备公民意识，具备推进社会发展的责任感，能够理解和评价智能制造工程实践和复杂机械工程问题解决方案对社会、安全、法律、文化及环境与可持续发展的影响。
（3）具备人文情怀，较强的人文素养，拥有良好的艺术欣赏能力和审美能力。
尤其关注智能机械装备设计的美学。
（4）具备创造精神，能够运用智能制造专业知识对机械产品研发、制造、应用等复杂工程问题进行分析并提出有效的解决方案，并能考虑人工智能在复杂工程问题中的应用。
（5）具备实践能力，拥有正确的职业道德和职业操守、较强的团队协作精神和良好的沟通及交流能力，能够科学领导团队在机械工程相关的现场管理、品质管理、设备管理、工艺管理等工作环节中进行合理的统筹和分配，并对产品进行全生命周期管理。
（6）具备终身学习能力，能够通过文献检索、科学实验和实践自主学习获取本专业的现状、前沿及发展趋势，不断适应社会经济和技术发展的需要。
2. 毕业要求（1）能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂智能制造工程问题。
（2）能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献和实验研究分析复杂智能制造工程问题，以获得有效结论。
（3）能够设计针对复杂智能制造工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元（部件）或工艺流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
上海大学机电工程及自动化学院 导师介绍
方明伦 （男），上海大学终身教授。
专业：机械制造及其自动化。
主要研究领域：计算机集成制造系统、制造系统自动化和机器人研究及应用开发。
现任上海市机械自动化及机器人重点实验室主任、上海机器人研究所所长、上海大学CIMS中心主任、上海大学学术委员会主任、上海大学学位委员会副主任、上海市机器人学会会长、上海市机械工程学会副会长、全国高校机械制造及自动化学会副会长、国务院学位委员会机械学科评议组成员。
曾任教育部第一、二、三届科技委委员，国家“863”计划第一、二、三届CIMS主题中的“质量控制”专题和“先进制造及自动化”专题专家组成员。
主持研制“上海二号工业机器人”并获上海市科技进步一等奖；主持研制“上海五号工业机器人”并获上海市科技振兴一等奖；“桑塔纳汽车汽缸盖浇注模” 获上海市科技进步三等奖。
“以机电一体化高新技术改造传统的机械专业” 获上海市优秀教学成果二等奖。
曾获“国家有突出贡献的中青年专家”的荣誉称号，上海市劳动模范、上海市高校优秀导师。
至目前已培养20余名博士生获得工学博士学位，五十余名硕士生获得工学硕士学位。
目前承担和参与的项目：国家自然科学基金项目：“一种新的制造过程多目标化理论与方法的研究”；上海市重点基础攻关项目“基于快速成型技术的仿生组织制造方法研究”；国家“863”计划和上海市科委的“服务机器人”和“机器人关键部件”项目；企事业委托项目多项。
联系方式：021‐56333060； 021‐56331235通信地址：上海市延长路149号上海大学校办（200072）龚振邦 （男），教授。
专业：机械电子工程、精密机械。
主要研究领域：先进机器人技术与精密工程。
现任上海大学精密机械研究所所长、微机械技术研究中心主任。
他曾是“国际先进机器人计划”（IAPP, International Advanced Robotics Program）合作协调委员会委员，国家教育部第四届科技委员会工程技术学部一部委员，国家自然科学基金委工程和材料学部机械学科第八届评审专家组组长，国家863计划智能机器人主题第二、三、四届专家组专家，国家863计划微机电系统发展战略研究专家组副组长。
西门子数控远程通讯功能开发方法研究
西门子数控远程通讯功能开发方法研究赵晨沈南燕李静朱黎静高华钰（上海大学机电工程与自动化学院上海市智能制造与机器人重点实验室上海200072）摘要车间数据在生产管理中占据重要的地位，建立远程通讯架构实现对车间数据的采集和管理，是实施MES，实现设备故障预诊断与远程维护等智能制造关键技术的基础。
因此，针对典型的西门子数控系统，介绍了数控系统远程通讯功能二次开发的几种主要方法，并例举了其在实际项目中的应用。
最后通过一系列功能测试及可靠性试验，考察软件在数控机床数据采集中的实际应用情况是否达到要求的功能和性能，试验结果表明采集软件方案正确、设计合理、功能完善，并且与数控机床集成方便，具有良好的适用性。
关键词西门子数控远程通讯数据采集软件开发信息化是当今时代发展的大趋势，代表着先进生产力。
对于制造业来说，“互联网+制造”融合推进了“工业4.0”的发展，其战略核心环节是建立数字化车间，实现生产过程的自动化、智能化、信息化。
在工业数字化生产管理的发展要求中，实现数控系统的远程数据采集、数控车间的联网管理是推进数字化车间发展的一个重要基础。
目前数据采集与远程监控技术在国内外制造业已经取得了长足的发展，在国际数控系统市场中，德国、美国以及日本等几个国家基本控制了中高档数控系统，其所具备的网络化、信息化、开放式数控系统为远程通讯提供了可能，如德国的西门子，日本发那科，日本大隈等。
由于国内数控系统的出现和改进比国外要晚，因而在技术和性能上与国外数控系统存在比较大的差距，在数控加工系统的数据采集、状态监控以及故障诊断方面，国内暂时还处在起步阶段，仍有一部分的研究工作需要展开。
在工业互联网时代背景下，针对性地构建基于互联网的远程通讯系统，实现NC变量、PLC数据块及IO状态、机床参数、设定参数以及机床报警和操作等机床状态数据的实时采集对实施MES、实现设备故障预诊断与远程维护等智能制造关键技术具有重大的意义。
本文针对西门子典型数控系统，对其提供的多种远程通讯开发方式进行介绍和应用。
上海大学机电工程与自动化学院钱晋武
建设高质量本科教学 培养高水平创新人才
上海大学机电工程与自动化学院 钱晋武
提纲
学院沿革 学院现状 定位和思考 高等工程教育的发展趋势 教育教学改பைடு நூலகம்的探索 教育教学改革的小结 面向未来的发展目标 发展中存在的问题 进一步的思考
发挥机电结合优势，培养创新复合人才 课内课外互动，实现学生智、能并进
教育教学改革的探索和成果
以业绩考核和聘任制改革优化师资队伍 以通识教育和信息化建设带动课程体系
改革 加强实践教学培养学生动手能力 科研促进教学培养学生创新能力 关注课外探索全面学分制下的学生培养 利用学科交叉优势培养机电结合的人才
二、课程体系适应通识教育要求
目标：强调基础知识、拓宽专业口径、 加强素质教育和实践教学
学分组成情况（机械工程及自动化专业为例）
课程模块 校公共基础课 学科基础课 专业选修课 跨学科跨专业选修课 实践环节 总计
学分 114 91 25 20 67 317
比例(%) 36 28.7 7.9 6.3 21.1 100
凝聚优秀骨干教师的重点学科
日期
上海市高教局 第一期 1986年-1990年
上海市高教局 第二期 1991年-1995年
上海市教委 第三期（1996年-2000年）
上海市教委 第四期（2001年-2005年） 上海市重点学科 2000年-2003年 教育部重点学科 2001年-2005
序
学科名称
号
1
精密机械工程系
1994.5
上海大学 机械电子工程学院
1999.5
上海大学机电工程与自动化学院 （设机械自动化系，精密机械工程系，自动化系）
基于MIPI标准下的D-PHY的设计与验证
基于MIPI标准下的D-PHY的设计与验证承文龙;胡越黎;杨晔晨;胡云生【摘要】Most mobile devices use MIPI interface at present,MIPI interface can realize high speed data transmission,and will not cause high power consumption.In order to understand the working principle of the MIPI interface,through the design and research of physical layer in MIPI interface.MIPI supports low-power mode and high-speed data transmission mode.The design of MIPI interface physical layer using 40nm CMOS process,and can realize transmitting data at a rate of about 500 MHz.The power consumption of transmitting data is only about 0.74 mW.%目前大部分移动设备均使用MIPI接口,主要是MIPI接口可以实现高速数据传输,同时不会造成功耗的损失过大的功能;为了理解MIPI接口的工作原理,通过对MIPI接口中物理层的设计和研究;阐述MIPI接口实现低功耗模式和高速传输数据模式的本质原理;对MIPI接口物理层的设计,采用40 nm的CMOS工艺,实现以500 MHz的速率来传输数据,功耗损失仅在0.74 mW左右.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)009【总页数】4页(P295-297,301)【关键词】移动产业处理器接口;物理层;高速模式;低功耗模式【作者】承文龙;胡越黎;杨晔晨;胡云生【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海大学微电子研究与开发中心,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072;上海大学微电子研究与开发中心,上海200072;上海大学微电子研究与开发中心,上海200072;上海大学微电子研究与开发中心,上海200072【正文语种】中文【中图分类】TP273随着信息技术的飞速发展，越来越多的智能便携式设备走入人们的生活。
上海大学机械自动化系导师介绍
主要研究领域：机械设计、计算机辅助分析、机电系统驱动及控制、环境能量收集与利用、
振动利用技术。
目前主持多项国家级、省部级项目，包括：国家自然科学基金“宽风速范围高效运行的风
致振动微型压电能量收集器的研究”，上海市自然科学基金“适用于无线传感器自供电的微型风
振压电能量收集器的研究”，上海大学创新基金“内窥胶囊机器人视觉驱动用低能耗微型压电作
半导体微纳材料与器件
招生要求 勤奋好学
副教授
现主要从事半导体材料与微纳器件的研究，包括半导体材料的制备与性能研究；微纳器件的 制备技术及性能研究；纳米界面散热材料；生物纳米仿生材料。曾主持的主要项目有：欧盟第六 次框架计划项目；上海市教委创新项目“基于纳米技术的界面散热材料”；现正在承担国家自然 基金项目。
动器的研究”等。在《Sensors & Actuators: A. Physical》、《Finite Elements in Analysis
and Design》等国内外重要核心学术期刊以及国内、国际会议上发表学术论文 20 余篇，其中 SCI
收录 3 篇，EI 收录 8 篇。受邀担当《International Journal of Electrical Power and Energy
精密机械及仪器、人机系统
博士、教授、博士生导师，长期从事机器人感知及智能、光机电精密机械及仪器、人机系
统等方面的教学、科研工作。担任国务院学位委员会机械工程学科评议组成员、上海市学位委
员会机械工程学科召集人、中国仪器仪表学会精密机械分会常务理事、中国机械工业教育协会
机械电子专委会副主任等学术职务。指导的研究生曾获上海市优秀硕士学位论文、中国仪器仪 表学会一、二等奖学金、陈嘉庚青少年科技发明竞赛三等奖等荣誉。
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智能制造技术与应用团队
“智能制造”是“工业4.0”和“中国制造2025”的核心体现，其综合应用机器人、智能装备、物联网、云计算、大数据等技术，通过三个集成（纵向集成、端对端集成、横向集成），实现数控装备的智能化、生产过程的智能化和企业的智能管控，提升中国制造业能级。
人工智能技术的综合应用
机器人的集成应用技术，包括工业机器人、移动机器人等
数控装备的智能化技术，包括自适应控制、故障诊断
生产过程的智能化技术，包括MES、智能调度与优化、数据驱动的仿真分析
工业物联网与工业大数据，包括异构设备信息采集、大数据分析与决策
智能仓储与物流配送系统，包括立体仓库、物流产线
智能制造与机器人技术研发与系统集成
电子器件组装高速精密机器人与自动化生产线
研发及产业化
工业机器人无人化生产车间关键技术研发与应
用
乘用车零部件精密加工智能车间的示范应用
机床精密主轴柔性生产线系统集成与示范应用
提升医药行业生产质量管控能级MES平台建设
及示范应用
基于工业互联网的协同设计制造系统及应用
沉浸交互式血管介入治疗机器人及虚拟手术训
练系统研制与示范应用
近三年获得上海市技术发明奖一等奖1项（第
三单位）、上海市教学成果一等奖1项；发表相关论
文100多篇，其中SCI文章12
篇，EI文章50多篇。
●团队负责人：刘丽兰教授（lancy@）
●团队成员：周传宏教授、田应仲副教授、沈南燕副教授、李静博士
贾文川博士、李龙博士、高增桂博士。