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人机智能协同在医疗康复机器人领域的应用

生物智能(人类智能)和人工智能(机器智能)各有所长,具有很强的互补性。借助各种人一机接口技术和方法,将生物 智能和人工智能结合起来,使它们优势互补、协同工作,从而产生更强大的智能形态,并将孕育出重大的理论创新和技术方法突 破。首先介绍了人机智能协同的主要研究方向、关键科学问题和主要研究内容,之后对人机智能协同在服务、医疗和康复机器 人领域的应用及推动作用做了进一步介绍,最后分析了应用存在的可能问题和挑战并做出总结。

  • 2021-06-30
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基于Mask+R-CNN算法的装配机器人识别与定位研究

装配机器人是智能制造领域的重要研究方向。随着人口红利消失以及智能化生产的提出,越来越多的行业和工厂开始增加装配机器人生产线。这为机器人领域带来了巨大发展潜力,同时也增加了行业竞争压力。提高产业竞争力显得极为重要。在机器人物体定位抓取领域,装载机器视觉具有更高的精度以及自适应能力,在市场竞争方面有很大优势。但是传统机器视觉在对目标进行识别与定位之前需要将目标摆放整齐,对每一个特定目标进行简单的轮廓提取与特征点匹配。如果零件在光照不强情况下处于混乱放置状态,识别效率则大大降低,这就对机器视觉的使用场景造成了一定局限性。

  • 2021-06-30
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基于机器学习的锻造过程数据分析方法的研究

锻造行业一直是我国制造业中的基础行业之一,近年来,我国各种锻造企业的年产量逐步上升,取得了阶跃性的进展。然而除了对产量的要求之外,客户往往对了解锻造产品质量以及生产过程等因素的需求日益增强,在智能制造背景下,各锻造生产厂商已经逐步完成对锻造生产过程的信息化采集,在采集到大量锻造生产过程大数据的同时,如何利用好这些锻造生产过程大数据,寻找出数据之间的内部联系,挖掘出数据的价值是企业向智能化发展的必经之路。

  • 2021-06-30
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基于机器视觉的螺纹钢表面缺陷检测方法研究

螺纹钢作为现代建筑的基本材料应用广泛,在轧制过程中,如果不能及时发现表面存在的缺陷,会导致生产出大量废品,因此需快速检测出螺纹钢存在的缺陷,以便工作人员及时调整轧机压力或更换轧制设备。目前螺纹钢缺陷多采用人工检测,迫切需要自动快速智能检测系统来破解这一难题。本文研究基于机器视觉的螺纹钢表面缺陷检测方法,以提高螺纹钢生产的可靠性、产品质量和生产效率,推动我国螺纹钢生产行业向“智能制造”转型升级。

  • 2021-06-30
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基于计算机视觉的H型钢结构连接件类型自动识别及焊接轨迹提取

随着人工智能、物联网技术等不断发展,制造业正在由自动化向智能化转型升级, 各国从政策及资金方面不断加大对智能制造业的支持与投入。焊接作为在传统制造业中 基础工艺方法,在制造业中占有很重要的地位,研究智能焊接对实现智能制造具有非常 重要的意义,课题从 H 型钢结构连接件智能焊接出发,采用计算视觉技术测量得到焊接 工位上的待焊 H 型钢结构连接件形状及位姿信息,与 CAD 模型库中的 H 型钢结构连接 件理论模型进行匹配识别,获得待焊 H 型钢结构连接件类型信息,并根据理论模型数据 提取焊缝轨迹,以实现 H 型钢结构连接件的智能焊接,本文主要在以下几个方面展开了 研究

  • 2021-06-30
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基于CPS的经编车间信息监控与排程决策系统研究

《中国制造 2025》明确提出信息化与工业化深度融合的主攻方向是智能制造,建设数字化车间是推动其进程的关键要素。我国经编产业发展劲头猛,市场潜力大,其发展水平是衡量国家综合实力的重要标志。经编车间智能化升级将提高车间管理水平,对经编产业持续健康发展具有重要意义。当前,国内经编车间主要依赖于人工完成重要数据抄录、处理、计算工作,生产计划安排依赖于调度人员工作经验,关键性数据记录不规范,生产信息时效性差、透明度低。为解决上述问题,实现经编车间数字化,首先需要构建信息监控系统,从经编车间捕获数据并处理、计算,然后将已加工的信息提供给排程决策系统,进行大数据分析、挖掘,形成科学决策指令,最终将生产计划下发至生产过程中涉及到的操作人员、经编设备、物料部门。整体工作如下

  • 2021-07-01
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基于文献计量的中外人工智能政策研究现状及启示

:[目的/ 意义]人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要技术力量,世界各国加紧出台了相关 政策。 通过对当前研究进行及时梳理,可为今后国内人工智能政策的理论推进及政策出台和完善等提供指导。 [方 法/ 过程]以国外 SSCI 和国内 CSSCI 期刊数据库收录的 395 篇研究论文为样本,采用文献计量分析和比较研究法对 中外人工智能政策研究的高共被引文献、热点主题及演进趋势等进行深入探索。 [结果/ 结论]与国外相比,国内研 究起步较晚但势头迅猛;高共被引文献反映了人工智能领域存在的问题和风险、应用前景、技术革新及对社会的影 响;国外研究热点涵盖了知识管理等十二类主题,而国内研究热点则包括国家治理背景下人工智能政策发展路径等 三类主题;国外研究的演进特征体现在三个方面,而国内研究则体现在两个方面。 最后,从加快形成和构建人工智 能政策研究的理论框架体系等三个方面提出对国内研究的启示。

  • 2021-06-30
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面向制造现场的工业机器人精度维护方法研究

工业机器人是高柔性多关节运动平台,已广泛应用于汽车制造过程中焊接、搬运、检测等多个生产环节。但作为一种开环式运动系统,工业机器人重复定位精度容易受到自身因素和环境因素的影响。如在制造现场,工业机器人连续高速运动将导致机器人本体发热,运动学模型参数将会发生缓慢漂移;另外,机器人末端工具的切换以及加工过程中工具与工件发生碰撞会导致工具坐标系位置偏移,影响机器人加工质量。这些因素制约了工业机器人在电子、机车、航空、船舶等高精度智能制造领域的应用和发展。只有解决工业机器人长期重复定位精度问题,才能拓宽工业机器人的应用领域,使其在现代制造向智能制造转变过程中发挥越来越重要的作用。

  • 2021-07-01
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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