基于深度学习的表面缺陷检测方法研究

在太阳电池片、胶囊、纺织品、液晶显示屏等许多工业产品生产中，表面缺陷检测是保障产品质量的必须环节。随着自动化水平的提高和劳动力成本的上升，应用自动检测技术取代传统的人工检测是必然趋势。与人工检测相比，基于机器视觉的产品表面缺陷检测能够满足流水线不间歇生产和 100%的产品检测要求，具有检测精度高、稳定性和可靠性好等优点。然而，现有的表面缺陷检测方法多研究特定产品表面缺陷的检测，缺乏通用性，其检测精度还不能满足工业应用要求。随着信息化和工业化的深度融合，企业面临从少品种、大批量的生产模式向多品种、小批量、个性化生产的智能制造方式转变，因此迫切需要具有通用性、学习性且检测精度高的智能检测方法

2021-07-01
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基于步进式搜索的多AGV路径规划方法及其应用研究

随着制造业向智能制造升级，自动导引车（Automatic Guided Vehicle, AGV）因其柔性高、重组性好、系统拓展性强等特点已然作为新兴的智能物流设备，在各个领域中扮演着越来越重要的角色。为了满足日益复杂繁重的生产任务，多AGV 系统应运而生。在同一区域同时运行的 AGV 数量越多，产生路径冲突可能性越大，因此研究有效的路径规划方法解决多 AGV 路径冲突对于当前智能物流应用与发展有着十分重要的意义。本文以某企业物流诊断改善项目为背景，针对多 AGV 系统中的路径规划方法开展研究，拟设计一种新的多 AGV 路径规划方法，并应用于实际案例。

2021-07-01
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知识本体自动建模及其模糊检索技术

随着智能制造、数字化、物联网的快速发展，知识的自动推送在上述技术的工程应用中越来越重要。目前，我国相关的主要成果还集中在多种形式的知识主动索引和与任务挂接的知识推送方面，在基于人、行为、应用对象等构成的情境中进行智能化的知识推送方面，还没有形成系统的方法和应用系统。其主要原因是情境复杂，情境与知识的映射关系难以抽取，制造知识复杂，模糊检索准确率低等。针对上述问题，本文开展如下研究工作。

2021-07-01
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基于国产平台的工控组态软件实时数据库设计

当前现代化工业高速发展，工业控制领域越来越需要强大的技术支持来维护不断扩大的生产规模、监管日益复杂的生产流程，工控组态软件可以为信息集成化和工业自动化提供保证，主要用于直观监控现场运行状态，方便管理现场设备，满足用户对测控和现场要求。而实时数据库（Real-time Database,RTDB）作为组态软件核心部分，通过对数据和事务提出较强的实时性和定时性要求，实现现场生产数据的实时反馈和处理，但目前市场上被广泛应用的工控组态软件产品及实时数据库大多基于 Windows 操作系统。

2021-07-01
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物联网如何在疫情背景下帮助建设安_省略__有复原力_可持续发展的智慧城市_

新冠疫情对人们生活的方方面面造成了影响,人口密集的城市受到的影响尤为严重。不过,人们认识到,数字技术可以在后疫情时代的城市重建过程中发挥重要作用。本文分析了物联网如何在疫情背景下帮助建设安全、包容、有复原力、可持续发展的智慧城市。

2021-07-01
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基于数字化工厂的车身侧围焊装线工艺规划及仿真研究

随着国内外汽车行业市场竞争的日益加剧，汽车产品更新换代速度越来越快。传统的汽车生产方式的限制，产品设计数据和制造工艺数据在现场调试设备之前很难同时进行，且多半的设计更改要求很难和生产系统进行适配，从而难以满足缩短汽车生产周期的要求。随着虚拟制造技术和计算机辅助工程的逐渐成熟，如何高效、快速、可靠地实现汽车智能制造，已经成为当今汽车行业急需解决的问题。

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上海新型智慧城市建设路径与模式创新研究_张波

上海新型智慧城市建设模式创新要以城市为中心展开,围绕城市的实际需求,与城市建设、城市运营和城市服务相融合,更好地服务于城市中的人,最终达到智慧城市设计可落地可运营的目的。新型模式可以阐述为"城市+智慧",即确立上海新型智慧城市建设中城市的主体地位,以"主体+技术"模式,强化上海城市本身建设需求和规律在新技术时代的主导作用,使上海新型智慧城市更加契合上海未来发展的愿景规划。

2021-07-01
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智慧城市何以高效建设_基于第一批国家试点的组态研究_孟凡坤

本文以2013年中央实施的第一批国家试点为研究对象,构建技术—组织—环境—资源四维分析框架,采用模糊集定性比较分析方法,选取7个解释要素探讨智慧城市高绩效建设的多重并发因果关系。研究发现,单一的发展要素无法构成引致智慧城市高绩效建设的必要条件,进一步的组态分析生成5条等效路径,具体归结为要素综合发展型、经济驱动下多重要素协同型和政府高度注意力下技术驱动型3种驱动模式。研究结果能够为不同特点的城市提供适用性的建设思路,同时也启示城市政府应针对当地的要素条件和比较优势与劣势开展策略组合性行动,强化政府注意力及持续配置。

2021-07-01
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技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。

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融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

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基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。