上海交通大学工业工程（软科第2·A+）拆解视觉识别

来源：上海交通大学机械与动力工程学院（2026-10-23）｜ 分类：行业资讯

摘要

10月23日，北京工业大学李方昱教授应邀在上海交通大学机械与动力工程学院作学术报告，题目为《废旧电器电子产品拆解过程视觉自适应感知与智能识别》，由工业工程与管理系王迪副教授邀请。报告针对拆解场景中图像退化、场景干扰、类别持续演化与边缘端算力受限四类难题，提出图像增强与多域泛化、多尺度特征与增量学习识别、边缘端模型动态量化部署三层方法体系，并已在固废循环企业落地应用。

事件概览

核心要点

• 报告时间 2026 年 10 月 23 日 15:30—16:30，地点为机械与动力工程学院 F210 会议室，邀请人为工业工程与管理系王迪副教授。
• 拆解视觉识别面临四重挑战：复杂开放环境下非理想图像退化、复杂场景干扰、拆解类别持续演化、边缘端资源受限。
• 方法体系分三层：复杂环境下图像增强与多域泛化、融合多尺度特征与增量学习能力的识别、边缘端视觉模型动态量化部署。
• 相关方法已在固废循环企业实际应用，用于支撑废旧电器电子产品拆解过程的智能化升级。
• 报告人李方昱为北京工业大学教授，入选国家级青年人才计划、国家重点研发计划青年科学家，曾获日内瓦国际发明奖、中国自动化学会青年科技奖等。

背景解读

废旧电器电子产品（WEEE）拆解长期是循环经济链条中最依赖人工的环节——产品型号繁杂、结构不统一、来料状态随机，传统自动化设备很难用固定程序覆盖。近年随着《生产者责任延伸制度》推行与再生资源回收体系规范化，拆解企业开始具备上视觉与机器人的经济动机，但真正的瓶颈不在识别精度，而在“类别持续演化”：新机型不断进入报废流，模型必须能增量学习而不能整体重训。同时拆解工位多采用边缘设备，算力与功耗受限，模型必须做动态量化才能跑起来。本次报告的三层方法体系正好对应这三个工程约束，也解释了为何该方向从计算机视觉问题演变为“工艺+算法+部署”的系统问题。对拆解线设计者而言，这意味着节拍不再由人的熟练度决定，而要重新做作业分解与能力平衡。

数据速览

与工业工程的关联

拆解线的本质是一条高变异度的装配逆过程：来料不确定、工序分支多、质量判定靠经验。工业工程在这里的切入点有三处：其一是作业测定，当视觉识别替代人眼判定，原有的人工判定宽放需要重新标定，标准工时随之改写；其二是线平衡，识别节拍稳定后，瓶颈会从“看”转移到“拆”，需要重排工位；其三是人因，边缘端给出判定结果后，人的角色从判断者变为异常处置者，岗位技能矩阵与培训体系必须同步调整。这条案例也提示：IE 做循环经济项目时，不能只算物流与产能，还要把识别可靠性纳入质量成本模型。

从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照《工业工程门户》方法与工具分类中的文章进行系统学习。

从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。

IE 术语小课堂：智能制造

智能制造（Intelligent Manufacturing）指深度融合新一代信息技术与先进制造技术，具备自感知、自决策、自执行能力的生产方式，是《中国制造 2025》的主攻方向，与工业工程的系统优化方法高度互补。

IE 术语小课堂：工业工程

工业工程（IE, Industrial Engineering）是对人、物料、设备、能源和信息所组成的集成系统进行设计、改善和设置的学科，目标是在保证质量与安全的前提下降低成本、提高效率。

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原文链接

https://me.sjtu.edu.cn/tsfx-xsbg/78062.html

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