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基于深度卷积神经网络的零件抓取系统研究

工业机器人是典型的机电一体化数字化装备，是智能制造的支撑技术，对着工业生产甚至社会发展起着重要作用。随着工业机器人应用领域的扩大，制造业对工 业机器人的智能化要求越来越高，而深度卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用为工业机器人智能化提供了一个重要方向。因此，对于基于深度卷积神经网络机器人零件抓取系统的研究具有重要意义。

  • 2021-07-01
  • 阅读131
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  • 83页
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基于QR码识别的AGV组合定位技术研究

AGV（Automated Guided Vehicles，自动导引运输车）是一种通过手动或自动方式进行货物装卸，并配备有自动导引设备，能够根据需要进行自主移动的无人运输装备，近年来，伴随着智能制造和智慧物流的不断发展，AGV 在工业生产与物流运输领域得到了越来越广泛的应用，已经成为了制造自动化和物流自动化系统中不可或缺的重要设备。在 AGV 领域的应用研究中，自主定位问题一直以来都是研究的热点问题，定位作为 AGV 导航和路径规划的基础，是 AGV 能够完成运输任务的前提。目前在 AGV 领域中应用广泛且发展成熟的定位技术主要有 GPS 定位、惯性定位和激光定位等，但这些定位技术在应用场景，定位精度以及使用成本等方面存在一定的局限性，针对这一问题，本文参考国内外先进定位技术，并结合当今AGV 定位技术发展趋势，提出了一种基于 QR 码识别的 AGV 组合定位方案，主要进行了如下几个方面的工作

  • 2021-07-01
  • 阅读147
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  • 86页
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移动机器人视觉与激光雷达导航系统研究

移动机器人在智能制造，仓储货运，自动泊车等领域需求越来越大。而传统移动机器人多依托外部传感器进行定位导航，受环境影响较大，并且大多是只能按照固定轨迹进行运动。移动机器人需要利用自身传感器，识别自己在环境中的位置并且构建基于环境的地图，同时基于地图实现定位导航功能，这种功能的实现就是同时定位与构建地图（SLAM）技术。本文正是基于采用SLAM技术设计一款可以实现导航的移动机器人。本文从机器人底盘的选择，硬件选型，以及机器人底盘控制，中层定位导航算法实现，以及上层的上位机通讯三个方面进行研究。

  • 2021-07-01
  • 阅读149
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  • 90页
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基于稳态子空间分析的铣削刀具状态监测方法研究

数控铣床作为使用最为广泛的设备之一，其智能化程度直接影响 到智能制造的实施。刀具作为铣床实施铣削操作的最终端部件，是铣 削加工成功的关键因素，也是最易损伤和浪费最严重的部件，对其进 行及时有效的状态识别与监测非常重要。本文研究铣床加工过程中刀 具的状态监测技术，为铣削刀具状态评估以及维护决策提供有效的信 息参考。

  • 2021-07-01
  • 阅读150
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  • 67页
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“互联网+”背景下以战略为导向的企业组织变革研究

近年来，中国工业企业一直在努力寻找发展新动能，互联网+、两化融合、工业互联网、智能制造、高质量发展等各种创新道路相继出现。但是，很多工业企业的探索之路非常曲折，探索成本高企，探索结果却令人沮丧，企业销售业绩下滑、生产开工不足、利润率快速下降、职工减员分流等现象有逐渐蔓延之势。

  • 2021-07-01
  • 阅读122
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  • 108页
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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

  • 2021-07-01
  • 阅读134
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  • 86页
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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

  • 2021-07-01
  • 阅读140
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  • 77页
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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。

  • 2021-07-01
  • 阅读163
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  • 60页
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