智能车间工业识别与定位系统设计

张宏斌; 吕永宁; 李昌兴

doi:10.12263/newIT.2025.03.004

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智能车间工业识别与定位系统设计

研究论文 | 更新时间：2025-07-14

- 智能车间工业识别与定位系统设计
- Design of Industrial Identification and Positioning System for Intelligent Workshop
- 新一代信息技术 2025年8卷第3期页码：19-23
- 作者机构：
  
  杭州腾岳电子有限公司技术部，浙江杭州 310013
- 作者简介：
  
  [ "张宏斌（1968—），男，杭州腾岳电子有限公司法人、总经理。从事企业通信领域工作30多年，积累了丰富的行业经验。担任浙江省旅游工程设备技术管理协会副会长、协会智能化专业委员会副主任、协会供应商俱乐部秘书长。E-mail: chenm_ax2024@aliyun.com" ]
  [ "吕永宁（1980—），男，2001年毕业于浙江省邮电职工大学通信技术专业，Avaya语音通信工程师，多年来一直从事金融证券、航空公司、跨国企业、高星级酒店的语音通信、智能信息化设计建设等，现任杭州腾岳电子有限公司副总经理，工程技术总监，浙江省旅游工程设备技术管理协会工程技术专业委员会委员。E-mail: lvyn@hztydz.com.cn" ]
  [ "李昌兴（1975—），男，毕业于哈尔滨工程大学计算机专业，现为杭州腾岳电子有限公司副总经理，浙江省旅游工程设备技术管理协会智能化专业委员会委员，从事通信网络传输、通信交换及弱电智能化工作。E-mail: licx@hztydz.com.cn" ]
- 基金信息：
- DOI：10.12263/newIT.2025.03.004
  中图分类号： TP391
- 录用日期：2025-05-06，
  
  纸质出版日期：2025-03-15
- 稿件说明：
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张宏斌, 吕永宁, 李昌兴. 智能车间工业识别与定位系统设计[J]. 新一代信息技术, 2025, 8(3): 19-23

ZHANG Hong-bin, LÜ Yong-ning, LI Chang-xing. Design of Industrial Identification and Positioning System for Intelligent Workshop[J]. New Generation of Information Technology, 2025, 8(3): 19-23
张宏斌, 吕永宁, 李昌兴. 智能车间工业识别与定位系统设计[J]. 新一代信息技术, 2025, 8(3): 19-23 DOI： 10.12263/newIT.2025.03.004.

ZHANG Hong-bin, LÜ Yong-ning, LI Chang-xing. Design of Industrial Identification and Positioning System for Intelligent Workshop[J]. New Generation of Information Technology, 2025, 8(3): 19-23 DOI： 10.12263/newIT.2025.03.004.

摘要

随着智能制造的快速发展，热处理车间工件的精确识别与定位成为提升生产效率和质量控制的关键环节。然而，传统单一技术方案在复杂工业环境下面临识别精度不足、定位误差大、抗干扰能力弱等问题。针对这些挑战，本文提出了一种融合机器视觉、无线射频识别（Radio Frequency IDentification，RFID）与超宽带（Ultra Wide Band，UWB）技术的多源异构系统架构，通过改进目标检测算法（You Only Look Once，YOLO）v5模型，引入注意力机制（Efficient Channel Attention，ECA）优化目标检测性能，设计多源数据融合算法实现厘米级定位精度。实验结果表明，该系统在复杂热处理环境下工件识别准确率达到98.7%，平均定位误差控制在±3.5 cm以内，相比单一技术方案提升了35%的识别效率和42%的定位精度。本研究为热处理车间智能化升级提供了可靠的技术支持，对推动工业4.0在特殊制造环境中的实践应用具有重要价值。

Abstract

With the rapid development of intelligent manufacturing

precise identification and positioning of workpieces in heat treatment workshops have become key links in improving production efficiency and quality control. However

traditional single technology solutions face problems such as insufficient recognition accuracy

large positioning errors

and weak anti-interference capabilities in complex industrial environments. In response to these challenges

this article proposes a multi-source heterogeneous system architecture that integrates machine vision

radio frequency identification (RFID)

and ultra wide band (UWB). By improving the YOLOv5 model and introducing efficient channel attention (ECA) attention mechanism to optimize object detection performance

a multi-source data fusion algorithm is designed to achieve centimeter level positioning accuracy. The experimental results show that the system achieves a workpiece recognition accuracy of 98.7% in complex heat treatment environments

with an average positioning error controlled within ±3.5 cm. Compared with a single technical solution

it improves recognition efficiency by 35% and positioning accuracy by 42%. This study provides reliable technical support for the intelligent upgrade of heat treatment workshops

which is of great value in promoting the practical application of Industry 4.0 in special manufacturing environments.

关键词

Keywords

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