2021遼寧省職工技能大賽暨全國行業(yè)職業(yè)技能競賽

1、 PAGE 17 2021遼寧省職工技能大賽暨全國行業(yè)職業(yè)技能競賽全國工業(yè)和信息化技術技能大賽遼寧省選拔賽工業(yè)大數(shù)據(jù)算法賽項技術方案2021年9月目錄 TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc2051 一、大賽名稱 PAGEREF _Toc2051 3 HYPERLINK l _Toc19580 二、大賽意義 PAGEREF _Toc19580 3 HYPERLINK l _Toc12436 三、大賽內容、形式和成績計算 PAGEREF _Toc12436 4 HYPERLINK l _Toc1965 （一）競賽內容 PAGEREF _Toc1965 4 HYPERLI

2、NK l _Toc28786 （二）競賽形式及名額 PAGEREF _Toc28786 4 HYPERLINK l _Toc17253 （三）報名條件 PAGEREF _Toc17253 4 HYPERLINK l _Toc23668 （四）成績計算 PAGEREF _Toc23668 4 HYPERLINK l _Toc28287 四、大賽命題原則 PAGEREF _Toc28287 4 HYPERLINK l _Toc10214 五、大賽范圍、賽題類型和其他 PAGEREF _Toc10214 5 HYPERLINK l _Toc22411 （一）理論知識競賽 PAGEREF _Toc22

3、411 5 HYPERLINK l _Toc30146 （二）實際操作競賽 PAGEREF _Toc30146 6 HYPERLINK l _Toc4505 六、大賽賽題 PAGEREF _Toc4505 9 HYPERLINK l _Toc8401 七、評分標準制定原則、評分方法、評分細則及技術規(guī)范 PAGEREF _Toc8401 9 HYPERLINK l _Toc14435 （一）評分標準制定原則 PAGEREF _Toc14435 9 HYPERLINK l _Toc6573 （二）評分方法 PAGEREF _Toc6573 9 HYPERLINK l _Toc22204 （三）評分

4、細則(評分指標) PAGEREF _Toc22204 10 HYPERLINK l _Toc12795 （四）評分方式 PAGEREF _Toc12795 11 HYPERLINK l _Toc2407 八、大賽軟硬件平臺說明 PAGEREF _Toc2407 11 HYPERLINK l _Toc9818 （一）數(shù)據(jù)采集硬件平臺 PAGEREF _Toc9818 11 HYPERLINK l _Toc2506 （二）軟件平臺 PAGEREF _Toc2506 14 HYPERLINK l _Toc1236 九、裁判人員要求 PAGEREF _Toc1236 15一、大賽名稱2021遼寧省職工

5、技能大賽暨全國行業(yè)職業(yè)技能競賽全國工業(yè)和信息化技術技能大賽遼寧省選拔賽工業(yè)大數(shù)據(jù)算法賽項二、大賽意義本次大賽旨在深入貫徹落實習近平總書記關于人才工作重要論述要求，聚焦工業(yè)數(shù)據(jù)這一重要生產要素，形成一批基于實際場景的應用“試驗場”，開發(fā)一批有助于產業(yè)短板突破的工業(yè)大數(shù)據(jù)算法，培育一批支撐制造強國、網(wǎng)絡強國建設的高技能人才隊伍，為推動制造業(yè)高質量發(fā)展，營造“尊重勞動、尊重知識、技能成才、技能報國”的濃厚社會氛圍提供有力支撐。一是有助于激發(fā)數(shù)據(jù)要素潛力。大賽突出工業(yè)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應用、工業(yè)數(shù)據(jù)處理等特點，開放工業(yè)數(shù)據(jù)集，鼓勵參賽者利用數(shù)據(jù)集和工業(yè)人工智能算法技術，不斷優(yōu)化訓練算法，開發(fā)出諸

6、多聚焦行業(yè)細分領域的算法模型和技術產品。充分挖掘和展現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)中所蘊含的價值，有效形成數(shù)據(jù)驅動、快速迭代、持續(xù)優(yōu)化的工業(yè)智能系統(tǒng)，為激發(fā)工業(yè)數(shù)據(jù)資源要素潛力、促進工業(yè)數(shù)字化轉型奠定堅實基礎。 二是有助于提升短板技術研發(fā)能力。本次大賽聚焦以數(shù)控機床為代表的智能裝備的加工精度穩(wěn)定性問題，通過大數(shù)據(jù)人工智能算法的應用，圍繞視覺測量與檢測、加工誤差精度補償?shù)葘嵺`來減少機床加工誤差，有利于提升數(shù)控機床的應用水平，對于提升國產數(shù)控機床等智能裝備的性能和技術競爭力、助力解決高端裝備“卡脖子”問題具有重要意義。三是有助于復合型人才培養(yǎng)。大賽搭建模擬制造環(huán)境，以工業(yè)大數(shù)據(jù)真實應用需求為賽題，通過人才眾創(chuàng)的競賽

7、方式開展技術能力評估，采用團隊制比賽形式促進人才間交流學習和算法模型的迭代優(yōu)化，引導高等院校、職業(yè)院校和制造業(yè)企業(yè)挖掘和培養(yǎng)一批既精通數(shù)控裝備技術又熟悉工業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)智能算法技術的復合型人才。三、大賽內容、形式和成績計算（一）競賽內容本賽項內容包含理論知識和實際操作兩部分。（二）競賽形式及名額本次競賽分為職工組（含教師）和學生組，各組別均為三人團體賽。全省每個賽項每個組別15隊選手入圍，原則上各市和沈撫示范區(qū)工會每個組別可推薦1隊參加，對于未推薦的地區(qū)，由其他地區(qū)進行補位報名，本次大賽報名只接受同單位組隊。（三）報名條件具有工業(yè)大數(shù)據(jù)相關職業(yè)工作經歷的企業(yè)在職人員，從事相關專業(yè)工作的高等院校

8、、職業(yè)院校（含技工院校，下同）在職人員，以及高等院校、職業(yè)院校相關專業(yè)全日制在籍學生均可報名參賽。已獲得“中華技能大獎” “全國技術能手”稱號及取得“全國技術能手”申報資格的人員，不得以選手身份參賽。具有全日制學籍的在校創(chuàng)業(yè)學生不得以職工身份參賽。（四）成績計算理論知識競賽滿分為100分，按20%的比例折算計入競賽總成績。賽題均為客觀題，采用機考方式實現(xiàn)。實際操作競賽滿分為100分，按80%的比例折算計入競賽總成績。折算后的理論知識競賽成績與實際操作競賽成績相加得出參賽選手競賽總成績，滿分為100分。四、大賽命題原則在命題方向上，聚焦新一代信息技術與制造技術深度融合領域，以解決工業(yè)大數(shù)據(jù)應用實

9、際需求為命題方向，設置算法賽題。在考核重點上，考核工業(yè)大數(shù)據(jù)算法等基本技能的同時，重點突出企業(yè)所需專業(yè)技能及新技術應用。重點考察參賽選手構建大數(shù)據(jù)算法模型實現(xiàn)問題解析、數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型構建、訓練優(yōu)化的能力和技術水平，以及對數(shù)控系統(tǒng)、智能線控制系統(tǒng)機理的掌握程度。五、大賽范圍、賽題類型和其他（一）理論知識競賽1.賽題范圍以工業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)人工智能算法應用技術和知識為主，數(shù)控機床和數(shù)控系統(tǒng)等相關知識技能為輔。（1）工業(yè)大數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構（數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)技術架構、應用平臺架構）、數(shù)據(jù)分析概述、數(shù)據(jù)收集與導入、數(shù)據(jù)的清洗與預處理、數(shù)據(jù)挖掘基礎、主成分分析、分類器與決策樹、聚類思想與建模，

10、工業(yè)相機選取與標定、機器視覺數(shù)據(jù)采集、物體特征檢測與識別、機器視覺系統(tǒng)構建。（2）工業(yè)人工智能算法神經網(wǎng)絡思想與建模、深度學習基礎、工業(yè)人工智能算法的選擇與應用，機器視覺理論基礎與框架、圖像分析基礎和圖像變換、圖像預處理、邊緣檢測與輪廓表示。（3）數(shù)控機床和數(shù)控系統(tǒng)數(shù)控機床基礎知識、機床精度影響因素、數(shù)控系統(tǒng)基礎知識、機電一體化基礎、可編程控制器基礎。2.賽題類型 賽題分為三種類型：單項選擇題、多項選擇題和判斷題。3.競賽時間 理論競賽時間為1小時。4.命題方式 由大賽組委會組織專家組統(tǒng)一命題。 5.考試方式 采用計算機考試。（二）實際操作競賽本賽項的實際操作競賽突出工業(yè)大數(shù)據(jù)算法在工業(yè)生產中

11、的應用，針對以數(shù)控機床為代表的智能裝備的加工精度穩(wěn)定性問題，通過大數(shù)據(jù)及人工智能算法，實現(xiàn)數(shù)控機床的誤差實時補償。實際操作競賽以考核工業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)人工智能算法應用技術技能為主，包括視覺數(shù)據(jù)采集、云平臺使用、算法訓練及優(yōu)化以及安全文明競賽等在實際操作競賽考查。1.競賽范圍與內容為全面考查參賽選手的職業(yè)綜合素質和技術技能水平，實際技能操作競賽分為6個環(huán)節(jié)：硬件設備搭建、云平臺搭建、訓練數(shù)據(jù)樣本采集、工業(yè)視覺模型訓練與部署、智能誤差補償算法模型訓練與部署和模擬生產驗證。具體內容見表1。表 1 競賽范圍與內容序號內容說明1硬件設備搭建1. 數(shù)據(jù)采集硬件平臺（包括數(shù)控加工裝置）、數(shù)控系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)裝調

12、和測試2云平臺搭建1. 本地操作軟件環(huán)境安裝部署2. 云平臺環(huán)境安裝部署、服務配置及運行3訓練數(shù)據(jù)樣本采集1. 通過工業(yè)視覺進行工件訓練樣本數(shù)據(jù)采集，并進行數(shù)據(jù)預處理2. 樣本數(shù)據(jù)分類保存、云平臺存儲4工業(yè)視覺模型訓練與部署1. 工業(yè)視覺模型選擇、訓練、模型優(yōu)化2. 工業(yè)視覺模型部署、驗證5智能誤差補償算法模型訓練與部署1. 數(shù)控加工誤差實時補償模型選擇、訓練、模型固化2. 誤差實時補償模型部署、驗證6模擬生產驗證1. 正確進行產線動作測試、加載補償算法，通過數(shù)控單元模擬數(shù)控機床進行加工生產驗證；2. 補償參數(shù)微調；3. 產線生產效率調整；4. 正確使用防護用具；5. 符合安全操作要求；6.

13、保持工作區(qū)域內場地、材料和設備的清潔7. 良好的職業(yè)素養(yǎng)。實際操作部分由參賽選手按工作任務書的要求完成。具體包含以下工作任務：（1）硬件設備搭建根據(jù)任務書給定的任務要求，選手進行數(shù)控加工裝置、數(shù)控系統(tǒng)、工業(yè)視覺檢測及相關設備裝調，包括相機安裝、光源環(huán)境搭建、通訊線路連接、相關設備裝調等。（2）云平臺搭建根據(jù)任務書給定的任務要求，選手在Linux系統(tǒng)下利用Python、數(shù)據(jù)庫、Docker等技術完成整個云平臺的搭建。搭建完成之后需要在Web界面進行硬件設備的適配。（3）訓練數(shù)據(jù)樣本采集根據(jù)任務書給定的任務要求，選手使用視覺系統(tǒng)進行若干工件圖像數(shù)據(jù)采集，以豐富工件樣本圖像數(shù)據(jù)庫。該環(huán)節(jié)所采集到的樣

14、本圖片數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量將會直接影響后續(xù)的模型訓練環(huán)節(jié)。（4）工業(yè)視覺模型訓練與部署根據(jù)任務書給定的任務要求，選手進行基于數(shù)據(jù)采集的樣本圖片進行視覺模型訓練，可選擇、調用云端已提供的完整模型框架（基于TensorFlow），通過設定相應參數(shù)進行模型訓練；也允許選手自行搭建視覺模型，上傳云端進行訓練。訓練好的模型能夠返回待測工件和標準件的相似度。模型訓練完成之后，參賽選手需要將模型部署在服務器上，并且在云平臺上進行相關適配。（5）智能誤差補償算法模型訓練與部署根據(jù)任務書給定的任務要求，選手基于組委會提供的工件樣本圖片及對應的工件加工工藝參數(shù)數(shù)據(jù)集，進行誤差補償算法模型的構建。選手需完成數(shù)據(jù)清洗、模

15、型訓練、模型部署等過程。模型訓練完成之后，參賽選手需要將模型部署在服務器上，并且在云平臺上進行相關適配。（6）模擬生產驗證根據(jù)任務書給定的任務要求，選手根據(jù)組委會提供的加工圖紙進行若干個待加工件的生產驗證，利用智能數(shù)控系統(tǒng)模擬數(shù)控機床加工出二維圖形，并通過誤差補償算法使加工出的圖形補償干擾因素造成的誤差，使加工圖形盡可能準確。最后通過視覺檢測系統(tǒng)進行質量驗證。2.比賽時間實操比賽時間為 4 小時。3.命題方式由大賽組委會組織專家組統(tǒng)一命題。六、大賽賽題由專家組負責建立卷庫（每套賽卷考核知識點與樣題公布知識點相同，每套賽卷與樣卷存在約30% 變動），比賽時從卷庫中隨機抽取1份作為正式比賽賽卷。七

16、、評分標準制定原則、評分方法、評分細則及技術規(guī)范（一）評分標準制定原則本著“科學嚴謹、公正公平、可操作性強、突出工匠精神”的原則制定評分標準，圍繞技能大賽技術裁判組制定的考核標準，依據(jù)參賽選手完成的情況實施綜合評定，全面評價參賽選手職業(yè)能力。（二）評分方法1.基本評定方法裁判組在堅持“公平、公正、公開、科學、規(guī)范”的原則下，各負其責，按照制訂的評分細則進行評分。結果評分：比賽結束后，裁判組根據(jù)參賽選手提交的比賽結果進行評分。成績匯總：實操比賽成績經過加密裁判組解密后與選手理論成績進行加權計算，確定最終比賽成績，經裁判長審核、仲裁組長復核后簽字確認。2.相同成績處理總成績相同時，以實操總成績得分

17、高的名次在前；總成績和實操比賽總成績相同時，完成模擬加工驗證環(huán)節(jié)所用時間少的名次在前。（三）評分細則(評分指標)1理論知識部分評分理論知識部分總分100分，各題型分值占比分別為單項選擇題（30分）、多項選擇題（40分）和判斷題（30分）。2實際操作部分評分本次大賽的實際操作部分以工業(yè)大數(shù)據(jù)算法為主，因此不設過程分，實際操作部分的評分以模擬生產驗證的結果、職業(yè)素養(yǎng)為依據(jù)。（1）實際操作部分評分對模擬加工后的工件計算加工精度得分，與對應工件視覺檢測準確性得分加權相乘，得到單工件綜合得分Si，對所有模擬加工工件的綜合得分取平均值，作為最終的實操部分得分。實操部分得分高的隊伍排名在前；當實操部分得分相

18、等時，加工時間短的隊伍排名在前。其中，N為待加工件總數(shù)。最終加工誤差由軟件自動計算得出。（2）職業(yè)素養(yǎng)評分表6 職業(yè)素養(yǎng)評分一級指標二級指標安全意識及精神文明等（在競賽過程中考核）（5 分）防護用具使用著裝規(guī)范精神文明職業(yè)素養(yǎng)為扣分項。此外，參賽選手如出現(xiàn)嚴重擾亂賽場秩序、干擾裁判和監(jiān)考正常工作等不文明行為的，取消比賽資格，實際操作部分成績?yōu)?分；參賽選手如有作弊行為的，取消比賽資格，實際操作部分成績?yōu)?分；參賽選手如有在競賽結果上標注含有本參賽隊信息的，取消獎項評比資格（四）評分方式完全采用客觀化評分，評分項內無主觀分值。八、大賽軟硬件平臺說明（一）數(shù)據(jù)采集硬件平臺圖3 硬件平臺示意圖數(shù)據(jù)采

19、集硬件平臺如圖3由三個模塊：智能數(shù)控單元、智能視覺檢測單元、數(shù)據(jù)操作單元組成。設備尺寸：1620mm（長）1750mm（寬）2100mm（高）設備重量：350kg設備功率：3kW電源電壓：AC 220V 50Hz配置：每套設備包括兩臺工作站，其中1臺配置GPU，用于本地算法訓練和推理運算。1.智能數(shù)控單元智能數(shù)控單元由工作臺、集中供料系統(tǒng)、物料輸送系統(tǒng)、數(shù)控三坐標模擬加工系統(tǒng)等部件組成，如圖4。集中供料系統(tǒng)的主要功能是進行物料供料，將物料輸送到物料輸送系統(tǒng)；物料輸送系統(tǒng)的主要功能是物料輸送、阻擋、夾持定位；數(shù)控三坐標模擬加工系統(tǒng)采用數(shù)控系統(tǒng)及伺服電機控制，實現(xiàn)三自由度移動，通過激光器進行模擬數(shù)控機床加工；圖4 智能數(shù)控單元2.智能視覺檢測單元智能視覺檢測單元由工作臺、視覺系統(tǒng)和物料輸送系統(tǒng)等部件組成，如圖5。視覺系統(tǒng)由固定支架和工業(yè)相機組成，主要實現(xiàn)對來料物料進行數(shù)據(jù)采集和視覺檢測識別；物料輸送系統(tǒng)的主要功能是完成物