基于机器人的线结构光三维扫描系统关键技术研究

在智能制造变革趋势中，物体三维数据在工业测量、逆向工程、虚拟现实、人工智能等众多领域有着广泛的应用。而传统的三维数据采集方式已不能满足现代三维测量中高精度、高效率、高柔性的要求，本文针对手持式扫描效率低、稳定性不足以及固定式轨道扫描柔性低、测量范围有限的问题，提出了一种基于机器人的线结构光三维扫描系统，并对其关键技术展开研究。系统在继承线结构光测量高精度、非接触、实时性强等优点的基础上，增强了测量柔性、扩展了测量范围。本文的工作内容和创新点如下

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MES系统中作业车间调度问题的算法研究

随着工业 4.0 时代的到来，智能制造的发展和应用极大的促进了人类社会的进步与发展。制造执行系统（MES）是制造业企业在生产车间用于管理和监控工作流程的智能控制系统，它是上层计划管理系统和下层工业控制系统之间的桥梁。 MES 侧重于生产计划的执行，因此车间调度成为 MES 最基本的功能之一。调度工序的准确性和合理性尤其重要，良好的生产计划可以极大的提高制造效率。柔性作业车间调度问题（FJSP）是传统作业车间调度问题（JSP）的扩展，FJSP 比 JSP 更加符合实际的生产车间，是当今制造业企业面临的一个迫切需要解决的难题。本文结合当前车间调度问题的研究现状，首先提出了改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II），然后将改进的算法应用到多目标 FJSP 问题中求解。本文以研究 NSGA-II 算法为理论基础，结合实际的多目标柔性车间调度应用问题，利用 Matlab 软件进行模拟仿真实验。论文可总结如下

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基于多流形谱聚类的无监督故障识别方法研究

智能制造的深度发展，使得制造车间的数据呈现了爆炸性的增长。如何挖掘上述数据的价值，为制造车间的运行优化与决策提供服务，已成为当前的研究热点。机器学习是制造数据分析与处理最常用的方法之一。然而，在实际制造系统中难以获取高质量的带标签数据。因此，研究无监督的机器学习方法，以处理海量无标签的制造数据具有广阔的应用前景。谱聚类是一种无监督流形学习方法，能充分挖掘隐藏在高维非线性数据中的本征结构，并根据本征结构将数据分为不同簇。但是，谱聚类假设数据分布于单一流形上，而制造数据往往分布于多个流形上。因此，本文针对多流形分布数据，改进谱聚类算法，并将其应用于故障识别，同时提出了一种对新增样本快速识别故障的方法。

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基于MES系统的复合材料生产信息化方案的设计

随着科学技术和产业革命的进步，国家提出了精益制造、智能制造等先进制造理念，采用现代信息技术，为企业的产品开发、生产、销售、服务等各个环节提供服务，实现信息采集、加工和管理的全面数字化管理。国内军工制造企业引进制造执行系统 MES，以提高生产管理水平和质量管理水平，加快制造信息化建设步伐，并取得了良好的效果。

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浅议智慧城市建设中的底层设计_以_省略_接新型智慧城市建设的技术路线探讨_林润泉

新型智慧城市建设应用多表合一远传抄表系统作为底层设计,消灭信息孤岛,实现互联互通。这是新型智慧城市建设的新的技术路线。

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5G_新基建_热潮下智慧城市建设迎来发展新机遇_蒋遇龙

＜正＞一、智慧城市建设市场发展现状与短板1.智慧城市建设情况我国城市建设先后经历了数字城市、无线城市、智慧城市、新型智慧城市的发展道路。从2010年IBM正式提出了"智慧的城市"愿景开始算起,智慧城市建设在全国各地如火如荼地开展已历时近10年时间。最初的前5年（2010-2015年）,由于智慧城市建设没

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智慧城市_距离我们还有多远_马文良

＜正＞智慧城市——这可能是最接近人类对美好生活向往的乌托邦,随着科技日新月异的发展,抵达这座梦想之城的路程似乎不再遥远。究竟什么是"智慧城市"?这是一个众说纷纭的问题。在国际学界,维也纳理工大学区域科学中心于2009年首次提出了"城市智慧"的六个维度:增长的经济、便捷的移动、舒适的环境、智慧的民众、安全的生活、公正的治理。从狭义来说,智慧城市是用信息技术来改进城市管理、促进城市的发展；从广义来说,智慧城市是运用人们专辑：经济与管理科学

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银川市智慧城市建设与绿色发展的耦合协调研究_罗旖璇

为研究智慧城市建设与绿色发展的耦合关系机理,以宁夏银川市为例,评价2010—2017年智慧城市建设与绿色发展的耦合协调状态。结果表明,银川市智慧城市建设和绿色发展水平总体呈上升趋势,两者发展差距有进一步扩大的趋势；总体上智慧城市建设与绿色发展的耦合协调程度良好,耦合度持续高于耦合协调度,两者差值日益缩小,说明智慧城市建设系统与绿色发展系统间呈现高度耦合关系,协调互动能力有待进一步提高。

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在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。

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