在学院毕业课题研究中，ABB工业机器人工作站改造、人脸识别上课签到系统、安全帽监测系统以及门窗识别系统，成为了校园科技探索的又一亮点，集中彰显了师生在自动化与人工智能领域的实践能力。

ABB工业机器人工作站的“焕新”之旅

ABB工业机器人工作站的改造以工业4.0为背景，模拟构建了具备完整生产功能的机器人工作站系统。项目采用"机械-电气-软件"三级开发模式件设计，在硬件层面通过UG完成模块化机械结构设计应用3D打印技术实现非标件快速成型，在电气控制层，根据ISO标准进行了电气线路设计搭建，按照机器人工作站的要求搭建了工业级安全防护电路系统。在智能交互层，建立了PROFINET工业总线通讯网络，开发触摸屏HMI人机界面，实现了实时数据采集显示，工作站手动自动两种模式运行。通过机器人工作站改造，提高了学生在工业机器人系统集成与优化方面的扎实技能和创新思维。

人脸识别上课签到的“智”变课堂

基于Python+OpenCV 的人脸识别上课签到系统，为教学管理带来了全新变革。该系统利用 OpenCV 提供的 Haar 特征分类器进行人脸检测与识别，结合 Python 实现高效的数据处理与系统开发，采用多帧取样算法提升识别稳定性和准确性，能快速识别学生身份，识别成功后及时签到并语音播报。系统具备活体检测功能，有效防止照片或视频欺骗。教师可随时查看出勤情况，并通过系统导出Excel 表格查看详细签到信息。这一成果充分展现了学生在人工智能图像处理、数据分析及软件开发领域的综合能力，为学校教学管理智能化提供了有力支持。

安全帽监测的“慧眼”守护者

安全帽监测系统专注于施工安全领域，为建筑工地的安全管理提供了创新解决方案。该系统利用计算机视觉技术和深度学习算法，对施工现场人员的安全帽佩戴情况进行实时监测。一旦发现未佩戴或佩戴不规范的情况，系统能够及时监测。其高精度摄像头和智能分析模块确保了在各种光线和复杂环境下的准确监测，有效减少了安全事故的发生。该系统得到了师生的高度认可，凸显了学生在解决实际工业安全问题中的创新思维和实践能力。

（发布时应注明电影片段来源，未进行商用，仅用于教学研究，视频名称已进行标注）

门窗监测系统的“安全卫士”

门窗监测系统为环境安全防护提供了有力保障。该系统利用YOLO 算法处理摄像头画面数据，精准检测门窗的开关状态，并实时提示门窗是否关闭。系统具备高灵敏度和低误报率的特点，能够准确识别门窗状态，避免因误判而引发不必要的警报。该系统支持与安防监控平台集成，实现集中管理和远程监控，为家庭、办公等场所的安全防护提供了智能化解决方案，展现了学生在物联网技术和安防系统开发方面的创新能力。

学生们在教师团队的精心指导下，围绕ABB工业机器人工作站改造、智能签到系统开发及安保防护等领域展开深入研究。这些课题不仅体现了学生在人工智能、图像处理等前沿技术上的实践能力，更彰显了教师团队在引导学生解决实际问题、推动技术创新方面的卓越教学实力，充分展现了师生在自动化与智能化领域的探索精神和专业素养。

供稿：田超慧

编辑：刘婷

校审：杨敏

主编：程智平