随着智能制造、数字化车间、智能工厂等技术的发展及各级政府对“机器换人”政策的大力推进，大批量生产制造模式的企业在上述问题上得到很大程度的缓解。但是众多多品种、小批量、定制化的制造场景仍大量依赖于人工进行零件定位、打螺钉、点胶、焊接、贴(打)标、打包及检测等工作，依然存在用工数量多、质量波动性大、制造过程追溯难等问题。南京工业大学课题组重点研究离散制造行业中多品种、变批量的生产特征就此类制造过程的自动化、数字化、智能化升级形成了相关研究成果：（1）工序智能化升级：分解上下料、加工、装配、质检、包装等工序动作，通过“柔性夹具+机器人+机器视觉+专用柔性作业单元等手段实现工序自动化、数字化、智能化作业；（2）产线智能化升级：通过自动上下料、自动加工、自动装配、自动运载、搬运、识别等智能工序的柔性重构组成智能产线，并对生产数据实时采集，通过看板展示，对产品进行自动检测，不良品自动下线、返修等；（3）基于手眼协调的智能化作业：应用2D/3D视觉技术实现物料的智能辨识、动态跟踪与抓取；基于结构光的环缝/纵缝/相贯线焊接跟踪技术；基于手眼协同的柔性贴标、自动装配、自动打磨等。

项目前期积累了较多理论研究基础和工程应用经验，针对多品种、小批量生产模式形成了相应的创新点：（1）技术模块化。在分析行业作业对象及流程差异的基础上，研发针对物流、信息流及装配作业流的共性技术，并通过虚拟设计及参数设计等方法形成可柔性、智能、可重构的技术模块，可快速满足不同行业用户的定制化要求。（2）作业柔性化。突破传统自动化装配生产线仅适用于大批量生产的瓶颈，通过融合机器人自主编程技术、机器视觉技术、力控技术、柔性组合夹具、产线智能管控等技术，使智能装配产线具备快速产品换型能力，大幅提高设备的OEE指数。（3）数字孪生技术。利用Sketchup软件构建装配生产线静态3D模型，通过仿真手段进行分析还原生产线环境，确定场地、物料等约束条件；再通过传感器等实时感知装配产线内的实时运行状态并转化为数字信息，并上传至装配系统数字孪生模型进行仿真和迭代优化；产线通过对物理系统实时监控，并根据优化结果对产线的各环节进行调控。

该成果技术通过集成自动化物流单元、标准/定制自动化装配作业单元、柔性组合夹具、工业机器人、机器视觉等先进制造技术实现装配产线的柔性化作业；进一步融合智能传感、工业互联网和工业大数据、数据孪生等技术，使装配产线具备感知、分析、推理、决策和控制等功能，满足装配少(无)人化作业和产线智能平衡等要求。可以广泛应用于车辆装配、压力容器装配、垃圾电厂飞灰处理、超重力旋分机生产线等行业，前景较为广阔。

方成刚，南京工业大学机械与动力工程学院教授，江苏省第五期“333工程”第三层次培养对象。参加包括国家重大专项、省部级项目10项，成果获得省部级奖励2项，撰写机械部行业标准1项，发表文章80余篇，申请发明授权专利8项，承接企业横向课题累计金额1000万元以上。 嵇保健，南京工业大学电气工程系副教授，研究方向：电力电子在新能源、电力系统中的应用、分布式电源与微网系统、电力电子系统集成技术。近年来，主持省高校自然科学基金1项，参与国家十一五科技支撑计划、国家自然科学基金各1项；以第一作者发表论文15篇，申请发明专利6项。李荣雨，南京工业大学人工智能学院副教授，江苏省“双创计划”科技副总计划人才，主要从事基于机器学习的工业过程建模、监控与优化等方面的研究。主持江苏省高校自然科学基金1项，参与国家自然科学基金项目2项，主持/负责企业横向课题研究10项；发表学术论文50余篇。 刘学军，南京工业大学计算机科学与技术学院教授，主要研究方向包括数据库、数据挖掘和传感器网络等。主持及参加了江苏省科技支撑计划项目、上海市博士后基金项目、国家自然科学基金等多项科研课题的研究工作。

本项目集成机器人技术、机器视觉技术、自动化装配技术、自动化物流技术等于一体，项目的主要技术均已处于成熟应用阶段，可快速用于多种自动装配生产线的需求。目前已经成功应用于车辆装配、压力容器装配、垃圾电厂飞灰处理、超重力旋分机生产线等行业，取得了较好的效果。

典型应用案例有：

（1）电动自行车液压减震器智能装配岛；

（2）电动滑板车综合性能智能测试产线；

（3）垃圾焚烧系统飞灰鳌合物智能打包产线；

（4）金属压力容器智能化焊接产线；

（5）基于机器视觉的注塑机质量检测与飞行打标智能产线。

基于该项目成果，与车辆装配、压力容器装配、垃圾电厂飞灰处理、超重力旋分机生产线等行业的有关单位合作，计划通过技术许可、合作开发等方式，推动成果转化应用，实现制造过程的产线自动化、数字化、智能化升级。