专业名称:智能感知工程
隶属院系部:机械工程学院
学历层次:本科
学制学位:四年、工学学士
培养目标:
本专业培养德智体美劳全面发展的高素质应用型人才。学生应掌握机械基础、智能感知理论与方法、智能感知系统设计、机器人技术、人工智能、智能信息处理与网络化等专业基础知识和专业技能;具备扎实专业基础、创新精神、沟通协作和终身学习的能力;能够在智能制造与装备、电子信息技术、智能测控技术、智能无人系统技术等领域,从事工程设计、研制开发、项目管理、科学实验、生产运维、科技管理、创新创业等方面工作。
毕业要求:
经过4年的学习,本专业毕业生应达到以下要求:
1.工程知识:具备将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决智能感知、工业智能化领域的复杂工程问题的能力。
2.问题分析:能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析智能感知、工业智能化领域的复杂工程问题,以获得有效结论。
3.设计/开发解决方案:能够设计针对智能感知、工业智能化领域的复杂工程问题的解决方案,设计满足特定需求的系统、单元(部件)或工艺流程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
4.研究:能够基于科学原理并采用科学方法对智能感知、工业智能化领域的复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据
并通过信息综合得到合理有效的结论。
5.使用现代工具:能够针对智能感知、工业智能化领域中各类信息的智能检测及控制的复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。
6.工程与可持续发展:能够基于工程相关背景知识进行合理分析,评价专业工程实践、解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。能够理解和评价针对工业生产控制复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
7.工程伦理和职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。
8.个人和团队:能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
9.沟通:能够就智能感知工程领域的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
10.项目管理:理解并掌握工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。
11.终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,具有不断学习和适应发展的能力。
主干课程:
机械基础、信号分析与处理、智能检测与传感器、视觉感知与图像处理、嵌入式智能系统与应用、机器学习、计算机通信与网络、智能控制基础、智能感知系统设计、智能机器人技术。
集中实践教学环节:
单片机原理及接口技术课程设计、机械基础课程设计、智能检测与传感器课程设计、金工实习、电工实习、智能感知专业综合实训、VR应用技术实训、智能设备实训、MATLAB实训、企业综合实习、毕业设计。
专业特色:
本专业拥有实验实训场地1500余平方米,设备总值超4400万元,千元以上设备2767台(套)。重点实验室及平台包括:河南省智能感知与机器视觉工程研究中心,河南省智能信息处理与控制工程技术研究中心,河南省视觉大数据处理与控制工程技术研究中心,河南省数字化智能装备工程研究中心,郑州市智能工业机器人及集成应用技术重点实验室,集成电路产业学院等。先后与郑州旭飞光电、河南思维自动化、郑州科慧科技、郑州宇通、格力电器(郑州)、南京埃斯顿自动化等多家企业共建校外实习实训基地,开展“订单班”“冠名班”合作,实现学习与就业无缝对接。
就业去向:
①智能制造企业:智能传感器研发、视觉检测系统设计、工业机器人集成。
②智能汽车与无人系统:自动驾驶感知算法、SLAM定位与建图。
③智能硬件与物联网:嵌入式系统开发、智能家居设备研发。
④人工智能公司:机器学习、深度学习算法工程师。
⑤科研院所及升学:可报考仪器科学与技术、测控技术、控制工程、计算机等方向研究生。
技能证书:
英语四六级证书、计算机二级证书、普通话证书、电工证书、工业机器人系统操作员证、嵌入式系统设计师、无人机驾驶员执照(CAAC)等。
课程体系及学时学分分配:
课程模块 |
课程性质 |
学分 |
学时 |
其中 |
学分占比 |
||
理论 |
实践 |
||||||
通识教育课程 |
必修 |
思想政治类 |
17 |
296 |
264 |
32 |
9.21% |
人文社科类 |
23.5 |
532 |
340 |
192 |
12.74% |
||
数学与自然科学类 |
24 |
428 |
356 |
72 |
13.01% |
||
选修 |
8 |
128 |
128 |
0 |
4.34% |
||
学科基础课程 |
必修 |
41 |
664 |
524 |
140 |
22.22% |
|
专业教育课程 |
必修 |
20.5 |
328 |
276 |
52 |
15.45% |
|
选修 |
8 |
128 |
112 |
16 |
|||
跨学科拓展课程 |
选修 |
4 |
64 |
64 |
2.17% |
||
实践教学环节 |
课程实践 |
(25) |
/ |
/ |
/ |
34.42% |
|
创新创业实践 |
4 |
/ |
/ |
/ |
|||
劳动教育实践 |
1.5 |
/ |
/ |
/ |
|||
集中实践 |
33 |
/ |
/ |
/ |
|||
合计 |
184.5 |
2568 |
2064 |
504 |
选修课比例:10.84% |
||
师资力量:
专业团队教授占比35%,副教授及以上职称占比85%,全部拥有博士/硕士学历,拥有企业工程背景的“双师双能型”教师占比超过60%。
部分名师风采:
|
陈鹿民(教授/高级工程师,博士,博士生导师,毕业于清华大学):专业带头人,主持国家“863”计划课题2项、省部级课题若干项,获中国轻工科技进步奖二等奖、河南省技术发明二等奖、河南省轻工业科学技术进步奖一等奖、北京市科学技术进步奖二等奖、中华医学科技奖三等奖等省部级以上奖励若干项,主讲《智能机器人技术》。 |
|
吕刚磊(教授):河南省发展和改革委员会综合评标专家、河南省科学技术协会评审咨询专家、河南省教育厅学术技术带头人、河南省高校青年骨干教师、郑州地方高校优秀中青年骨干教师、郑州市优秀教师,郑州科技学院“学术拔尖人才”,获国家发明专利3项,发表论文25篇,其中以第一作者发表北大中文核心论文12篇,主编河南省“十四五”规划教材2部,主讲《智能控制基础》。 |
|
曹安港(副教授/博士):2025年入选郑州地方高校青年骨干教师培养计划,兼任中国工程机械学会会员、中国知网CNKI评审专家以及山东、福建、山西等省科技厅评审专家。先后主持河南省自然科学基金面上项目1项、河南省科技攻关计划项目1项、河南省高等学校重点科研项目2项,参与制定行业标准2项,与河南黎明重工科技股份有限公司、中国船舶集团第703研究所等企业合作承担横向课题4项,累计合同额125万元;以第一作者或通讯作者发表SCI、EI、北大核心等论文二十余篇,获授权发明专利3项、实用新型专利16项;主持获河南省教育厅科技进步奖二等奖、参与获中国创造学会科技进步奖二等奖各1项;多次获得学校“科研先进个人”“优秀科技工作者”“先进个人”“优秀指导教师”等荣誉称号。研究方向为特种机器人设计及应用、高速传动件设计及优化,主讲《视觉感知与图像处理》。 |
教学设施:
|
河南省智能感知与机器视觉工程研究中心紧密结合智能感知与机器视觉工程领域国家战略部署需求,围绕河南省智能制造与智慧农业产业发展的计算机视觉应用挑战问题,开展工业视觉检测、农业智能识别及具身机器人感知融合等8项关键技术攻关研究,建设视觉大数据处理平台、人工智能训练测试平台及跨场景虚实联动仿真系统等研发平台,整合现有市级以上科研资源,支撑算法开发与产业化应用,助力河南省数字经济高质量发展。 |
|
传感器实验室为专业基础实验室,该实验室可供智能感知工程、电子、通信、机械、自动化等专业使用,有助于学生了解各类传感器件的结构及工作原理,掌握各类传感器的特性和测试方法。通过实验使学生加深对传感器工作特性的了解,进一步掌握传感器在自控工程中的应用。 |
|
PLC实验室是专注于可编程逻辑控制器技术教学与研究的专业化场所,集成多种传感器、电机、变频器及人机界面等外围设备,可模拟自动化生产线的各类控制场景。学生在这里通过编程、接线与调试,系统学习梯形图逻辑设计、PID调节、工业通信协议及故障诊断等核心技能,为智能感知、智能制造、过程控制及工业机器人应用领域培养具备实践能力的工程技术人才。 |
|
工业机器人实验室满足本专业学生工业机器人编程与操作实习的需求,同时承担工业机器人系统操作员的培训工作,近年来连续承办两届郑州市职业技能大赛——工业机器人赛项。 |
|
通信终端维修实验室旨在使学生对用户通信终端维修的基本知识有全面的认识,掌握用户通信终端维修的基本操作能力,培养学生熟练掌握用户通信终端有关的维修实例,具备维修人员的基本设计水平。通过练习,学生能达到较高的维修操作能力,熟练掌握维修操作技能,对用户通信终端维修有完整、全面地了解用户通信终端维修,具备用户通信终端维修员的基本常识和条件,提高维修水平。 |
|
模拟电子技术实验室配备模拟电子技术实验台、示波器、万用表等。用于学生掌握模拟电子技术实验,实现理论联系实际,锻炼学生对模拟电子技术实验方法的学习研究和基本工程素质的培养,主要可开设:单管负反馈两级放大实验、射极跟随器实验、差动放大器的应用实验等多个实验项目。通过实验的开设加深学生对常用基本电路的理解和掌握,为学好其它专业课打下良好的专业基础。 |









