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感性工学在标识机器人设计中的研究及应用

近年来智能制造强劲的发展势头,推动了机械制造行业的高速发展和改进升级,使得对于不同种类的钢材需求量日益增多。在不同种类的钢材生产阶段,x,J-于每一批次的钢材进行标记,根据标识信息准确的追溯到对应产品的“即时”生产信息是必不可少的,实现对产品质量监督和持续可追溯的目的。所以,标识机器人作为标识钢材的设备逐渐运用到大型钢材生产企业中。有不少学者利用摩|生工学对一些机床的外观设计进行研究和运用。相关研究主要集中在形态构成元素、色彩研究等方面。标识机器人作为一种非标机械设备,用于钢铁的生产环节,具有特殊性。在实现了标识功能的基础上,开始考虑人机间的情感交互问题。利用感性工学以情感测量为对象,运用语意差异法和因子分析法找到影响用户的情感因子,对应样本的设计要素,得到情感因子与设计要素之间的关系。

  • 2021-07-01
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基于深度学习的柔性装配机械手零件动态识别与定位研究

装配机械手一直以来都在工业生产中被广泛使用。伴随着智能制造时代的来临, 以视觉技术引导的装配机械手无论在理论研究还是实际生产中都越来越受到重视。目 前,视觉机械手往往通过几何形状匹配,特征分析以及模式学习等传统图像检测技术 实现对目标零件的识别与定位,然而以上方法只适合于零件轮廓简单或者特征便于提 取的场合,在面对多种零件随意摆放和环境因素干扰的复杂情况下,基于人工设计特 征的传统目标检测算法有很大的局限性,经常面临识别准确率低、检测速度慢和定位 误差大等问题。

  • 2021-07-01
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超声检测在路侧泊车收费设备中的设计

近年来,随着互联网与智能制造、人工智能物联网 AIoT、中国制造 2025 等 带来全新的技术产业平台,现代化城市智慧交通进程得到不断推进,越来越多的 城市引入智慧路侧停车系统缓解城市交通压力。当前路侧停车收费设备的发展主 要以视频实时检测为主,且目前主要探测方式有激光检测以及红外检测等,存在 功耗过高、精度较低等缺点。而本设计在路侧泊车收费设备中加入超声波探测技 术,实时探测是否有车辆驶入停车位,其功耗较低、探测精度及稳定性较高。

  • 2021-07-01
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日本法律人工智能的第一次顿挫

关于日本法律人工智能的崛起的历史背景:上世纪 70 年代,专家系统地位的 确立及“知识工程”概念的提出,人工智能发展进入新阶段。1981 年日本向世界宣 布了他们的第五代计算机十年(1982-1992)研发计划,计划基于知识工程和专家 系统等理论和技术,以 prolog 逻辑编程语言为核心语言,开发适用于知识工程的 进行符号推理的智能计算机。

  • 2021-06-30
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家电自动化装配方案设计及在线仿真监测的关键技术研究

随着经济高速发展,人们生活水平逐渐提高,对各种商品的需求与日俱增,其中家电产品需求量增大尤为明显。而现如今家电企业的生产模式还不够完善,随着“中国制造 2025”战略的提出,实现“智能制造”可以帮助家电企业解决自身存在的生产机制问题。但是企业实现“智能制造”的目标还有很长的路要走,大部分家电企业总装生产线还是主要依靠人工来完成,企业员工常年累月重复工作易产生疲劳和厌倦,对生产效率和产品质量有直接影响,采用自动化装配是解决该问题的一种有效途径,同时也是迈向“智能制造”的第一步。自动化生产对生产平衡性要求相对较高,需要对生产工艺进行详细的分析、规划,否则产生适得其反的效果。此外智能监测作为“智能制造”大框架下的重要一部分,对自动化生产迈向智能化生产有着积极促进作用。

  • 2021-06-29
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装备产品智能生产线改造关键技术研究与应用

随着国家经济的不断发展,客户对产品多样化和个性化需求的日益增长,众多中小制造企业不得不将自身传统的生产模式转变为装备产品生产模式。由于装备产品制造模式存在产品周期长、生产效率低、产品质量不容易保证等问题,一定程度上制约了企业的发展。本文以装备产品制造模式为切入点,研究如何建立一条适合装备产品生产的智能化生产线,提高产品生产的质量和效率,降低成本,缩短产品生命周期。并以某企业为例规划了一条适合该企业生产的智能化生产线

  • 2021-06-28
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基于ZigBee的智能照明设备控制系统设计

基于ZigBee的智能照明设备控制系统设计情况

  • 2022-05-05
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基于时频分析的风机故障智能诊断方法研究_刘瑶

基于时频分析的风机故障智能诊断方法研究。

  • 2022-05-04
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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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