1. 作品名称：基于PLC的3×3立体仓库设计与实现
         学生姓名：胡镇朗
         专业班级：电气工程及其自动化2207升本班
         指导教师：李金灿
         作品介绍：本设计以立体仓库的设计与实现为核心展开研究，旨在利用PLC设计出一个3×3立体仓库模型。论文详细论述  了以PLC为控制核心，搭配常规传感器、执行机构，配合PLC梯形图编程控制和计算机（人机界面）与PLC之间的数据互联及控制，构成一个完整的3×3立体仓库模型。该仓库模型对比传统人工仓储在节省50%的人力资源的基础上，同时对仓储货物存储管理进行系统信息整合，精准记录存货、取货信息，方便用户对仓库的日常管理进行。具备手动与自动两种运行方式，实现高效货物存取管理。该立体仓库设计方案易落地、维护简便，降低小型用户的自动化仓储门槛，提供低成本自动化仓储方案，填补目前小型立体仓库的场景需求，解决传统人工仓储空间利用率低、存取效率低的痛点。

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2. 作品名称：基于PLC的有轨电车控制系统设计与实现
学生姓名：蔡东城
专业班级：电气工程及其自动化2207升本班
指导教师：李金灿
作品介绍：本毕业设计作品是一套基于仿三菱FX-3U的国产工控板3U-30MT的有轨电车控制系统，相比于目前国内外使用的三菱/西门子PLC控制系统来说，功能匹配且降低成本。整套系统采用3U工控板配合威纶通触摸屏控制电机带滑块运动模拟有轨电车运作，通过光电开关检测车辆位置，并使用信号灯反馈车辆运行状态，并使用按钮模拟人员上车下车需求，软件上实现了启动复位、运行状态检测、位置检测功能，硬件上选用国产工控板配合威纶通触摸屏控制一套导轨上步进电机带滑块运动，满足本系统设计需求。

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3. 作品名称：基于颜色空间的科技小院果实图像的目标识别
学生姓名：赖洁莹
专业班级：电子信息工程2201升本班
指导教师：邓继忠
作品介绍：本设计基于所学图像处理相关知识，结合日常农业果实分拣实际应用需求，完成一套实用性较强的果实智能识别系统开发。系统依托MATLAB平台搭建，通过图像采集、预处理、特征提取与分类判定完整流程，对常见果实进行精准识别区分。设计过程中完成图像去噪、灰度变换、形态优化等基础操作，提取果实外形、纹理、色彩等核心特征，搭建简易高效的识别算法模型，实现多类果实快速自动识别与结果输出。

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4. 作品名称：基于单片机的智能晾衣架系统设计与制作
学生姓名：陈泽楷
专业班级：电气工程及其自动化2203班
指导教师：邱广萍
作品介绍：本作品以 STM32F103ZET6 单片机为核心，打造集环境感知、自动控制与远程交互于一体的智能晾衣架系统。系统搭载 DHT11 温湿度、BH1750 光强度、雨滴检测传感器，可实时采集环境数据，精准判断天气状况。采用剪式伸缩结构，搭配 42 步进电机与 TB6600 驱动器，实现晾衣架精准升降与伸缩控制。通过淘晶驰触摸屏与 HC-05 蓝牙模块，支持本地触控与手机远程操控，可自由切换自动 / 手动模式，自定义晾晒阈值。系统具备雨天自动收衣、晴天自动展开功能，有效解决传统晾衣架无法应对天气突变的问题。整体设计集成度高、操作便捷、实用性强，融合嵌入式技术与物联网理念，为智能家居场景提供高效可靠的晾晒解决方案。

 

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5. 作品名称：基于ROS的物流/安防多功能智能车
    学生姓名：蔡涛襄
    专业班级：电气工程及其自动化2202班
    指导教师：邱广萍
    作品介绍：本项目围绕“基于三维激光SLAM与优化轨迹规划的室内智能移动机器人系统研究”这一主题展开，立足于当前智能物流、智慧楼宇巡检及室内安防领域对高精度自主移动平台的迫切需求，系统性构建了一套融合三维环境感知、实时定位建图、优化轨迹生成以及火灾智能识别功能的室内移动机器人系统。

 

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6. 作品名称：基于PLC的自动门感应控制与安全防护系统设计
         学生姓名：周伟锋
         专业班级：电气工程及其自动化2207升本班
         指导教师：魏德仙
         作品介绍：本作品为基于PLC的自动门感应控制与安全防护系统，针对传统自动门控制系统稳定性差、安全防护不足等痛点，设计了一套智能化自动门的解决方案。以汇控FX3U-14MR PLC为控制核心，搭配红外传感器、安全光栅及接近开关构建了精准的“感知 - 控制 - 执行”控制闭环。系统实现了三大核心功能：首先是自动感应控制，能根据人员接近自动完成开关门流程；其次是主动安全防护，通过安全光栅实现防夹保护，一旦检测到障碍物，门体立即反向开启并报警；最后是手动应急控制，支持自动/手动模式切换，方便设备调试与维护。通过软硬件的协同设计与实物验证，本系统显著提升了自动门的运行稳定性、可靠性和安全性，实现了从被动防护到主动防护的技术升级。

 

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7.作品名称：基于大模型的智能客服对话系统设计与开发
        作者：林云涛
        指导老师：屈晓
        设计说明：本研究以唐诗知识咨询为具体场景，旨在解决传统问答系统在垂直领域应用中存在的“意图识别不准、上下文理解薄弱、复杂问题处理效率低下”等核心痛点。
研究遵循“数据层 → 模型层 → 应用层”的全链路搭建逻辑，最终实现一个集“智能问答、精准意图识别、自动化服务流转”三大核心能力于一体的唐诗领域智能客服系统。
        作品意义：本课题的研究与系统开发，核心指向在于依托大语言模型的自然语言理解与生成能力，搭建一套面向唐诗知识咨询场景的智能客服对话系统，不仅填补传统文化垂直领域大模型智能客服系统的研究空白，而且为古典文学知识的互动式传播提供可落地的技术方案，从而解决传统问答系统存在的意图识别准确率低、上下文理解能力弱、复杂问题处理效率差等核心痛点。在理论层面，本课题的研究不仅能够丰富大模型在垂直文化领域智能客服场景的应用研究体系，优化 BERT 预训练模型在古典文学领域意图分类任务中的微调方案，探索提升特定领域短文本意图识别准确率的有效路径，而且能够完善多轮对话中上下文信息管理与回答生成的技术逻辑，为大模型与细分领域知识库的深度融合，提供可参考的理论框架与实践经验。在实践层面，本课题设计开发的智能客服系统，不仅能够为用户提供精准、便捷的唐诗知识问答服务，增强大众对古典文学的学习兴趣与互动体验，而且能够实现 “常见问题自动回复 — 复杂问题转人工” 的高效服务流转，大幅降低文化传播场景中人工咨询服务的运营成本，系统开发完成的用户端交互界面与客服管理工作台，可直接适配于文化教育平台、数字博物馆、传统文化传播网站等多元场景，具备较强的实际推广价值与落地应用空间。

 

8.作品名称：基于深度学习的农业病虫害图像识别系统
         作者：张越洋
         指导老师：文明瑶
         作品说明：
       随着人工智能技术与智慧农业的不断发展，利用深度学习技术实现农作物病虫害的智能识别，已经成为现代农业研究的重要方向。本作品以番茄叶片病害识别为研究对象，基于卷积神经网络构建农业病虫害图像识别模型，实现了对多类别番茄病害图像的自动分类识别。
       本系统采用ResNet18残差网络作为核心模型，并结合迁移学习方法，在ImageNet预训练权重基础上进行训练，从而提高模型在小规模农业病害数据集上的识别能力。针对原始YOLO格式数据不适用于分类任务的问题，作品还完成了数据重构与分类数据集构建，并结合数据增强、模型训练与验证等方法，提高模型的泛化能力与稳定性。
       在系统实现方面，作品基于Python、PyTorch，实现了本地农业病害图像识别程序，能够完成图像上传、模型推理及病害结果输出等基本功能，验证了深度学习技术在农业病虫害识别中的实际应用可行性。
       本作品希望通过人工智能技术辅助传统农业病害检测，提高病害识别效率，降低人工识别成本，为智慧农业的发展提供一定的技术参考与实践价值。
      灵感来源：
      本作品的灵感来源于当前农业生产中病虫害识别效率低、人工检测成本较高等实际问题。传统病害识别方式较依赖人工经验，在复杂环境下容易受到主观因素影响，而深度学习技术在图像识别领域展现出了较强的自动特征提取能力。因此，作品尝试将卷积神经网络应用于农业病害识别任务，通过计算机视觉技术实现病害图像的自动分析与分类，希望能够为农业智能化发展提供一种更加高效、便捷的技术方案。同时，在项目实现过程中，也希望通过理论与实践结合，加深对深度学习图像分类技术的理解与应用。