在加速建设工业互联网的国家战略背景下，培养工业互联网新兴职业人才。针对数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程实施等内容进行职业资格认证服务。

成果简介在自动化、 智能化、 网络化的大背景下， 嵌入式、 非嵌入式工业软件都已广泛应用于军工电子和工业控制等领域之中。 因为对其可靠性、 安全性、 实时性要求特别高， 这要求工业软件界面设计符合使用者认知特征， 可用性好， 规范性强，简洁美观。 本成果提供工业软件界面设计系统解决方案， 是为了满足工业软件专业化、 标准化的需求而产生的对软件使用界面进行美化优化规范化的设计方案，具体包括软件启动封面设计， 软件框架设计， 按钮设计， 面板设计， 菜单设计，标签设计， 图标设计， 滚动条

项目背景：大规模科学计算网格划分算法，是自主工业 软件所必须的模块，同时也是影响软件成熟度，易用性，计 算精度至关重要的模块。作为工业软件基础共性的核心技 术，可用在不同各专业和学科的仿真软件中，是中国仿真软 件自主化的基础，因此，具有广泛的应用价值和市场需求。 所需技术需求简要描述：研究大规模科学计算网格划分 算法要求达到以下指标：1.可实现千万级网格划分能力，可 支持三角形、四边形、四面体、六面体网格单元类型划分； 2.支持结构、流体、电磁、传热等领域求解器网格计算需求； 3.网格划分算法支持>100 核并行效率，千万网格划分时间小 于 2 分钟。  对技术提供方的要求:1.具有较强的数学、几何等基础 理论研究成果；2.具有较成熟的应用案例；3.可满足 CAE 软 件大部分的学科求解器网格需求。 

CODESYS IIOT解决方案深度融合OPC UA、大数据、工业云、3D实时仿真、人工智能等工业互联网技术，该方案能够实现工业现场中的实时数据采集、基于人工智能算法的数据分析和优化、基于云平台（SaaS）的数据存储、深度学习等功能，为数字化工厂的实现提供关键技术，让实时控制更智能，真正做到“动态感知、实时分析”，实现数据和知识驱动控制决策的迭代优化。使用该方案能够助力企业实现自动化系统内部的横向连接，还可助力实现下层现场传感和数据采集层及上层企业管理系统的纵向连接，从而帮助企业轻松搭建具备工业现场设备互联、数据共享、边缘数据分析等功能的工业互联网平台。

工业缺陷检测平台以工业智能制造中的表面缺陷检测为场景，融合人工智能、FPGA、机械臂控制等技术，实现检测传送带上的铝片缺陷情况，配合机械臂将有缺陷的铝板取出，从而模拟FPGA及人工智能在工业制造过程中的应用。This industrial defect detection platform, which takes the surface defect detection in industrial intelligent manufacturing as the scene, integrates Artificial Intelligence, FPGA, mechanical-arm control and other technologies to detect the defects of aluminum sheets on the conveyor belt and then takes out the defective aluminum sheets with mechanical arm, so as to simulate the application of FPGA and Artificial Intelligence in the industrial manufacturing process. 

工业缺陷检测平台以工业智能制造中的表面缺陷检测为场景，融合人工智能、FPGA、机械臂控制等技术，实现检测传送带上的铝片缺陷情况，配合机械臂将有缺陷的铝板取出，从而模拟FPGA及人工智能在工业制造过程中的应用。This industrial defect detection platform, which takes the surface defect detection in industrial intelligent manufacturing as the scene, integrates Artificial Intelligence, FPGA, mechanical-arm control and other technologies to detect the defects of aluminum sheets on the conveyor belt and then takes out the defective aluminum sheets with mechanical arm, so as to simulate the application of FPGA and Artificial Intelligence in the industrial manufacturing process. 

采用 Robei 可视化芯片设计软件和开发板以及配套教材和 IP 设计源代码。从设计到仿真，综 合以及板级验证。 集成电路设计与应用平台产品清单：1、Robei EDA 软件 2、 核心开发板 3、实验箱 4、 教材《数字集成电路设计》 5、设计源代码、6 学 习视频 Robei EDA 芯片设计软件： 是一款全新的集成电路设计工具；同时也是一种低投资的集成电路设计软件。不仅具备传统设计工具的代码编写、编译、仿真功能，并且增加了可视化和模块化的设计理念，具有模块设计透明化，方便模块重新利用，加快设计进度等特点。可实现顶层跨平台，图形和代码相结合的设计优势，将 IC 设计简化到模块、端口、导线三个基本元素，并自动生成端口定义的 Verilog 代码以及约束文件。 Robei EDA软件可以提供 74 系类器件的仿真与模拟。可以仿真 FPGA、MCU、状态机、接口电路设计等，并提供了大量的 IP 库:计数器、Alu、流水灯自动售货机、移位寄存器、浮点计算单元（FPU）、FIFO、串口通信、RISC 处理器等

集成电路设计与应用平台，包括若贝公司自主研发的 Robei EDA 软件和配套的硬件 实验箱，实验小车。该平台采用软硬结合的方式，理论与实践相结合，利用Robei EDA软件的可视化透明设计的模式，降低了学生学习集成电路的难度。该平台可用于 数字电路，EDA，集成电路设计与应用，人工智能等相关课程。 公司还提供集成电路测试平台。

成果与项目的背景及主要用途：工业造型计算机辅助设计系统（IMDS1.0）是在天津市应用基础重点基金的资助下，根据工业设计领域的需求，将虚拟现实技术、虚拟人技术、IBMR 技术和全局光照技术、协同工作等多项计算机图形新技术应用于工业造型设计领域。在对这些新技术进行创新性研究的基础上，开发了支持工业造型设计的新型工具软件系统。作为支持工业造型设计的计算机辅助软件和工具，目前在国际上尚无专门的用于工业造型设计的软件产品，大多借助于机械、建筑、影视动画等 CAD 软件来完成设计。因此该项成果具有一定的创新性和先进性，该项目所研究的技术不仅对提升我国的工业设计水平具有积极的意义，并且在动画、虚拟现实等其他领域有着广泛的应用前景。技术原理与工艺流程简介：本项目面向工业造型设计领域的需求，对多项计算机图形学新技术进行了创新性研究。提出了适应工业设计特点的分布式虚拟现实协同设计环境；通过对基于图像的造型和绘制技术（IBMR）的关键环节研究，实现了基于图像的新型建模方法及全景图拼接功能，并消除了纹理变形；提出了逆向运动学和关键帧相结合的虚拟人底层运动控制手段，以及基于包容式结构和专家系统技术的虚拟人高层运动控制手段，为人机工程仿真测试提供有效的人体运动模拟手段。并利用整体光照算法，以实现几何形体的真实显示效果。 技术水平及专利与获奖情况：目前正在申请软件著作权。 应用前景分析及效益预测：目前，在国内外尚无专门为工业造型设计开发的工具软件系统,用户多采用建筑、机械等 CAD 软件作为支持工具，如 Pro/Engineer、EDS Unigraphics、EUCLID、AutoCAD、SolidWorks 或直接应用它们的造型和绘制功能或使用在这些软件系统中含有的支持工业造型设计的模块。这类软件一般均具有很强的造型能力，尤其是复杂曲面的造型。但在图形生成的质量上，很难满足工业造型设计的要求。一些影视制作、动画生成或图象处理软件系统也常被用来进行工业造型设计，如 Alice Wavefront、MAYA、3DS Max、Photoshop 等。它们虽在图象效果和动画生成上各有独到之处，但在模型表示和数据结构上均未考虑与造型设计相关的结构和功能设计以及之后的人机工程测试环节。随着改革开放的日益深入，尤其是面临着加入 WTO，人们已开始逐步认识到工业造型设计对产品的市场竞争力、企业形象的重要性，都将会把产品造型设计放在非常重要的位置上来，相应的对工业造型设计工具的需求就会升高，将会有很大的用户群，因而将会有非常好的市场前景。 应用领域：工业产品造型设计、人机工程仿真测试、计算机动画等领域。 

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ