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低纹理表面零件的位姿识别与视觉伺服技术研究

智能制造是未来工业发展的必然趋势,工业机器人的智能化是智能制造中的核心问题。机械臂视觉伺服控制技术是一种利用视觉信息对机器人运动实施反馈控制的方法。与传统控制方法相比,这种技术能提供更高的设计灵活性、任务精度以及智能化水平,是机器人智能化的重要研究方向。现有的视觉伺服控制技术以图像特征点为控制基础,难以应用于缺少稳定图像特征点的低纹理表面零件之上。

  • 2021-06-30
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飞机总装配生产线数字孪生系统若干关键技术研究

在世界各国为实现智能制造争先出台先进制造战略的大背景下,产品制造过程中信息世界和物理世界之间的交融成为了智能制造的主要瓶颈之一。而数字孪生的本质是实现信息空间对物理世界的等价映射,该理念为突破上述瓶颈提供了思路。本文以某型飞机的总装配生产线为例,对构建飞机总装配生产线数字孪生系统的若干关键技术进行了研究,并设计和实现了该系统。

  • 2021-06-30
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智慧园区标准解决方案

对于园区的技术构架缺乏完整的构建,信息化建设项目独立、建设碎片化,使得技术应用于实际的建设过程出现相脱节的情况。没有强大而完善的技术设计,智慧园区建设就不能实现各项信息资源的整合。部分园区的智慧园区系统在建设完成后,由于缺少相应的软件应用能力,数据信息采集和处理能力等,导致其实际的应用能力不到标准的要求,造成硬件设施和功能被闲置浪费,造成了智慧园区重复建设

  • 2021-06-30
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5G需求白皮书:5G用例和要求(Nokia)

5G移动网络是继目前4G LTE部署后移动电信标准的下一个主要阶段。LTE正进入十年部署的后半程,其发展路线图中仍不断有发展和跃升,特别是LTE-A和LTE-A Pro。实际上, LTE-A Pro 中的许多增强功能是5G的重要构建模块,将支持许多5G关键特性和早期用例。

  • 2021-06-30
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基于EEG与NIRS分析的混合生产系统多任务处理研究

随着市场环境愈加多变,个性化需求增加,更多企业采用多品种、中小批量生产模式。同时,伴随着人力资源成本、原材料成本的快速上升,制造业加快了产业升级步伐,众多企业朝智能制造、柔性制造方向转型,智能制造设备(包括机床、机器人)得到更大程度上的使用,以实现企业柔性化、少人化生产制造目标。然而,由于生产制造中部分装配作业太多复杂,部分人工装配作业也将长期存在。因此,未来人机混合生产系统将是企业主流生产制造模式。但是,混合生产系统对于企业员工而言,具有一定挑战。该系统中,员工需要在短时间内完成多机床操作、多机器人操作,甚至还需要处理一些只能由手工装配作业的任务。因此,在新的制造业发展形势下,对处于新环境中的员工人因问题进行研究,不仅具有研究的理论意义,更具有实践意义。

  • 2021-06-30
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基于高斯过程代理模型的粒子群算法研究

群智能算法是一类重要的优化方法,因其具有较好的并行性、鲁 棒性,亦可解决非连续、不可导、黑盒优化等问题而成为智能计算领 域的一个研究热点。作为一种基于种群的迭代算法,群智能算法在求 解复杂问题时常常需要大量的适应度评价,由此会导致算法的时间代 价剧增,进而影响群智能算法的使用效率。代理模型是根据已知数据 对复杂函数模型进行近似建模,以代替高精度的复杂计算,可有效降 低计算代价。因此,本论文基于数据驱动技术,采用粒子群算法作为 优化搜索算法,构建各种高效的代理模型用于算法的适应度值评估

  • 2021-06-30
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工业机器人技术对就业的影响——基于IFR数据的国别比较研究

技术进步及其所形成的巨大物质力量促进了全球新型工业化建设的步伐。随着“智能制造”和“工业4.0”浪潮来袭,各国都在加快工业智能化升级改造的步伐,用机器人取代传统人工劳动力成为制造业发展的趋势。近年来,世界工业机器人产业和市场发展迅速,我国也提出了“中国制造2025规划”,并在2013年成为全球最大的工业机器人市场。机器人的普及不仅对制造业生产效率和转型升级起到推动作用,也对制造业就业需求和结构产生影响。

  • 2021-06-30
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基于物联网与图像识别的太阳能果园虫害监测系统研发

果园虫害种类与数量的监测是实现果园虫害精准化防治的基础。 目前的虫害监测大部分是由植保人员现场调查和统计完成,这种方法 费时费力且覆盖面有限。随着信息技术的不断发展,太阳能、物联网 与图像识别技术为虫害监测系统提供了新的发展方向。其中,太阳能 技术提供电能,满足监测系统野外使用需求,物联网技术为信息采集 与传输提供了高、准、快的实施方案,图像识别技术完成虫害自动分 类与计数。本文在分析国内外物联网虫害监测和图像虫害识别研究的 基础上结合太阳能充电技术,以桃柱螟、梨小食心虫、桃小食心虫和 美国白蛾为虫害研究对象,研发了基于物联网与图像识别的太阳能果 园虫害监测系统。

  • 2021-06-30
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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