1、课题简介：随着全球能源结构的转变和环保意识的增强，新能源汽车、可再生能源储能系统等领域的快速发展对新能源电池提出了更高的要求。电池作为这些系统的核心部件，其性能、安全性和寿命直接决定了整个系统的表现。因此，对电池进行全面、精准的检测是确保新能源产品质量和安全使用的关键。目前市场上的产品更新换代速度之快，以及新性能产品的出现使得现有的检测方法和设备、装置等无法满足要求，急需制定新的检测标准和设计检测装置。

2、课题背景：本项目所处的是新能源电池检测领域，电池作为新能源的代表，在生活中的使用频率不断增加，甚至现在公路上跑的新能源汽车均离不开电池，新能源汽车以及储能电池的发展是低碳经济重要组成部分，作为牵涉个行业、关乎数百万甚至数千万就业机会的产业，汽车是最能反映一个国家科技发展水平、自主创新能力和国际竞争力的产业之一，也已经被许多汽车生产国当做振兴经济的突破口。然而因为电池所带来的事故频率也不断攀升，从比较火的三星note7事件到电动车、储能电站起火的事件，电池爆炸事故屡见不鲜，要如何降低电池使用的风险，怎样的电池产品才是安全的，这些问题牵动着亿万电池产品消费者的心。因此，规范电池行业的检测和生产，更好地服务生产厂家，是本项目的重点。

3、学生所需承担的工作职责：协助工程师以新能源储能电池检测技术为研究方向, 同时为相关产业提供成套技术标准。其中包括：①检测方法的研究：主要用于针对性地评估产品的优劣；②测试装置的研究：主要便于试验的开展，提高检测效率。

4、完成课题所需的时间：两个月

l、课题简介：基于动态更新的目标水位线，采用实时调度+预测调度耦合的新型调度模式，充分利用剩余调蓄空间，实现高峰期预降水，低峰及平峰期合理化低水位，保障污水管网系统的有效安全运行。

2、课题背景：传统的污水泵站独立运行，基于人工经验进行管理，该模式缺乏泵站之间联动，无法利用管网自身的调蓄空间，且以往固定不变的目标水位线尚未考虑污水排放模型的可变性，无法较好地应对高峰期大流量的冲击。此外，在平峰及低峰期亦将管网液位控制较低，不利于泵组设备发挥效能。因此，亟需建立一套基于管网液位监测的污水泵站联动控制机制。

3、学生所需承担的工作职责：1）数据收集与整理；2）数据分析；3）算法模型代码归档；4）协助论文撰写。

4、完成课题所需的时间 ：5周

1、课题简介：如何用最少的资源，整合出最大的生产力、

2、课题背景：目前公司客户较多，产品类型多；生产现场如何布置？优先生产哪个客户的哪个产品，才能让整个制程能打达到最大。

3、学生所需承担的工作职责：分析现场，做出改善

1、 课题简介：如何用最少的资源，整合出最大的生产力、

2、 课题背景：目前公司客户较多，产品类型多；生产现场如何布置？优先生产哪个客户的哪个产品，才能让整个制程能打达到最大。

3、 学生所需承担的工作职责：分析现场，做出改善

完成课题所需的时间：5周

随着工业智能化的快速发展，工业产品的质量管控越来越严格。在实际生产过程中，由于种种原因，工件可能出现诸如形变、错位、缺损、污染等各类缺陷，影响产品整体质量，增加残次品率。而人工检测容易出现漏检、误检等情况，因而，使用机器视觉实现在线工件缺陷检测需求迫切。

针对当前需求，本课题旨在研究基于融合学习的工件缺陷检测，应对实际中样本匮乏、背景复杂、缺陷种类繁多、可视性低等难题，同时引导学生运用所学知识解决问题的能力，让学生在实践中了解工业智能化发展和人工智能在工业中的广泛应用。

本课题主要涉及轻量学习算法开发、将深度学习与经验特征融合，实现实时轻量的学习策略，解决工件的缺陷检测，保证准确率和处理速度。

在现代汽车制造中，车身定位系统的精确性直接影响到生产线的效率和产品质量。手眼标定是确保机器人与视觉系统协同工作的关键技术。本课题旨在研究并开发一种高精度的手眼标定算法，以提升车身定位系统的准确性和可靠性。

本课题将深入研究手眼标定的数学模型和优化算法，包括基于视觉的传感器与机器人末端执行器之间的坐标变换关系。研究内容涵盖标定数据的采集、处理、误差分析以及标定算法的迭代优化。课题的目标是实现标定误差小于0.1毫米，定位误差3mm以内，确保在复杂工业环境中机器人能够精确执行喷漆等任务。

本课题不仅能够解决工业生产中的关键问题，还能够提升研究生的理论知识和实践技能，加深他们对智能制造技术的理解。