主要观点总结
文章介绍了上海科技奖励研究成果的科普化报道，特别是视觉测量、识别、检测等技术，在未来智能制造和智能工厂中的关键作用。文章以曾丹教授的项目为例，详细阐述了计算机视觉技术在工业领域的应用及其重要性。项目获得了上海市科技奖一等奖，并形成了相关技术体系，从组件、设备到系统的一体化创新成果。曾丹团队解决了实际应用中的难题，与传统工业领域的测量技术相比，其柔性自适应智能感知系统的测量相对误差减少了约43%，测量成本下降了85%。该技术还具有通用性，可根据客户需求给出最佳数字化生产方案。此外，该技术还应用于医疗领域、冬奥会赛场建造以及卫星修复工作等。
关键观点总结
关键观点1: 智能制造和智能工厂中视觉技术的关键作用
视觉测量、识别、检测等技术将在传统工业领域的智能化生产中发挥关键作用，市场规模巨大。
关键观点2: 曾丹教授的项目成果
曾丹教授的项目获得了上海市科技奖一等奖，形成了相关技术体系，从组件、设备到系统的一体化创新成果。解决了实际应用中的难题，测量相对误差减少了约43%，测量成本下降了85%。
关键观点3: 技术的应用范围和通用性
该技术可根据客户需求给出最佳数字化生产方案，具有通用性，可以应用到各大工业领域。
关键观点4: 技术的应用实例
该技术不仅应用于智能制造和智能工厂，还应用于医疗领域、冬奥会赛场建造以及卫星修复工作等。
正文
上海大学通信与信息工程学院曾
丹教授敏锐地意识到视觉技术与工业的结合是未来的蓝海，智能制造和智
能工厂有着巨大的产业需求。看清努
力方向的曾丹逐渐将研究重心从计算机图形学转向计算机视觉，力求解决实际应用中的难题。计算机视觉技术
可谓是工业领域的“万精油”技术，由两个核心内容组成，一是测量，二是定位。
曾丹团队与上海宝冶集团有限公
司（以下简称上海宝冶）、中冶宝钢技术服务有限公司、云从科技集团股份有限公司、中国科学院微小卫星创新研究院等单位合作完成“智能工厂复杂工况时变目标精细感知关键技术与应用”项目，形成相关技术体系，并获得从组件、设备到系统的一体化创新成果。该项目荣获2023年上海市科技步奖一等奖。
曾丹（左前）与博士生彭浩（右前）、中冶宝钢技术服务有限公司的合作者一起探讨问题（摄影/邢千里）
直击痛点，找到根源
一直以来，不少测量工作需要工程师到现场完成，另需要安装
很多用于采集数据的传感器，之后还得训练大模型。然而，传统工
业领域的工况条件很差，温度会发生变化，设备免不了移动，由此
造成测量精度大大下降。例如，高温下钢材会形变，架设传感器的
钢架也会形变，机械臂受工况影响亦会产生误差，这些在生产流程
中会不断累积、放大，最终严重影响测量结果。
炼钢车间里，机器的轰鸣声此起彼伏，生产线旁火花四溅、烟
尘弥漫。这里温度常年超过50℃，炉内温度高达上千摄氏度。工作
人员无法长时间在如此恶劣的环境里工作，产品质量的实时监控
成为难题。
曾丹团队从机理研究起步，一方面在车间实地蹲点，另一方面
在实验室写代码、模拟测试，几经努力，终于“啃”下这块“硬骨
头”。在实际测试中，这套柔性自适应智能感知系统的测量相对误
差比传统测量技术减少了约43%，测量成本则下降了85%。最终，上
海宝冶的系列高炉大修任务取得安装就位精度优于5毫米、工期缩
短9%的优秀成绩。
如今，在上海宝冶的智能化示范车间内，工作人员通过控制室
