基于虚拟印刷机的印刷故障学习系统

印刷故障的多样性和复杂性使操作者难于辨别印刷故障产生的原因和学会有效的解决方法。为了提高操作者对印刷故障的识别、诊断和排除能力,通过建立在虚拟印刷机使用平台上的印刷故障学习系统,使学习者能够在脱离物理样机的情况下,根据虚拟印刷品学习判断印刷故障的类型、产生的原因和解决方法。该学习系统已应用到实际教学中。     

基于互联网的虚拟印刷设备学习平台研究

目的改善印刷设备传统专业教学和技能培训的弊端,充分发挥互联网和虚拟现实技术的优势,建立虚拟印刷设备学习平台,使专业教学和技能培训能够紧密结合生产实际,实现用户学习的个性化、自主化和资源利用的最大化。方法首先将印刷设备进行分类整理,并利用三维建模技术建立印刷机模型,通过VRML虚拟建模语言实现印刷部件展示、虚拟装配等;制作印刷设备学习网站,将VRML文件嵌入到网站中并进行测试改进。结果印刷设备学习平台包含了印刷设备学习系统、相关信息的链接以及BBS,通过该平台学生能够进行学习交流、查询信息等实践化、个性化和自主化的学习。结论建立了一种新的虚拟印刷设备学习平台,可以进行自主高效的学习,实现了理论学习与生产实践的统一。该平台的架构和实现也是实现优秀教学资源共享的方式之一,为印刷专业虚拟教学奠定了基础。     

单张纸胶印机学习系统故障模块的研发

针对单张纸胶印机故障种类多、产生原因复杂、鉴别排除困难的现状,研究和开发了单张纸胶印机学习系统的故障查询与管理模块。在科学分类印刷故障的基础上,利用Access软件建立了故障查询数据库,设计并开发了基于VB的学习系统人机界面。该研发模块支持的单张纸胶印机学习系统,具备依据故障图进行故障分类判断、原因描述及解决方案分析的功能,能够在虚拟环境下,进行印刷故障信息的检索和学习,从而为在校学生、一线工人的技术培训和工程技术人员的工艺、设备研究提供平台。     

浅析继电保护及故障信息子站系统的方案设计

既可作为构造继电保护与故障信息管理系统的子系统,又可作为单独的"通信网关"供给其它层次化的电力自动化系统使用的系统为电力系统继电保护及故障信息的子站系统。电力系统及故障信息的子系统的设计理念根据IEC61850标准中的"信息模型"和"抽象通讯服务接口"的概念,系统标准和技术的实现则采用OMG的分布,使得PRFIS子站系统完全可以满足以分布式系统体系构建的继电保护和故障信息系统的要求。     

计算机集成印刷系统

针对计算机集成印刷系统(CIPPS)的概念问题,首先在分析传统印刷制造系统所面临问题的基础上,提出了数字化印刷工作流程和 CIPPS 的概念;然后通过以 MIS 为中心的 CIPPS 和以 JDF 为中心的 CIPPS,来描述CIPPS 的基本运行原理;最后,针对 CIPPS 的实现问题,提出了 CIPPS 的关键使能技术。     

LNG门站仿真培训系统关键技术研究

为了使仿真培训系统能在LNG门站培训工作中发挥良好的效果,就需要设计人员认识到仿真培训系统的重要性,并能结合LNG门站工作内容以及培训工作需要,做好LNG门站仿真教学培训系统中系统控制模块、主要设备模块、LNG门站概述模块、工艺流程仿真模块、虚拟场景模块、技能培训模块的设计工作,让仿真培训系统能在LNG门站培训工作中达到预期效果,避免由于仿真培训系统设计质量问题而影响LNG门站的发展。该文就LNG门站当中仿真培训系统设计的关键技术进行了分析。     

面向跨媒体数字出版的可变数据印刷研究

深刻剖析了个性化印刷标记语言格式PPML的数据结构,并在制作一个可变数据印刷作业的实验基础上,利用Java语言设计和开发了PPML可变数据印刷作业的生成和读取模块。该模块可直接应用于可变数据印刷系统的研发,真正实现基于PPML标准的个性化数字印刷。     

全自动印刷故障检测系统及技术

在过去的几年时间，检测系统在加工业中得到了迅猛的成长，如今，100％全自动故障检测的技术已经实现。在几乎所有的工业中你都可以听到“故障检测”这个词。应用于印刷包装行业，它能够帮助我们找出印刷产品上的所有瑕疵，并且对不同的印刷方式均可适用。     

基于多元图像特征分析的印刷单元故障诊断方法

目的提出一种基于画面分析的机械故障诊断方法,用于印刷机械中印刷单元的故障模式分类。方法通过印刷特定图像,获取印刷单元在正常与故障状态下的印刷画面,从网点覆盖率、灰度特征和画面纹理特征等3个方面构建表征印刷单元状态的多元图像特征集,并通过SVM构建故障识别网络。结果利用多元统计方法分析了印刷单元6类故障与特征集的映射关系,依靠画面特征实现了故障类别判断;经过实际故障诊断试验验证,所提出方法的准确率可达90%以上。结论图像特征集对于印刷机故障有着很好的分类表征能力,为印刷机维护提供了新的理论和方法。     

全自动印刷故障检测系统

在过去的几年时间,检测系统在加工业中得到了迅猛的发展,如今,100%全自动故障检测的技术已经实现。今天,在几乎所有的工业中你都可以听到"故障检测"这个词。应用于印刷包装行业,它能够帮助我们找出印刷产品上的所有瑕疵,并且对不同的印刷方式均可适用。在印刷质量检测方面欧美及日本等国家都已经取得了很大的进步。早在20世纪70年代,就已经有厂商积极致力于采用图像处理系统,对视觉信     

基于 Eclipse 的印刷企业采购管理系统的设计与实现

根据印刷企业采购管理的业务流程,将印刷企业采购管理系统分为以下 4 个功能模块:系统管理模块、基础设置模块、采购单管理模块、供应商管理模块。 采用 3 层分布式体系结构,利用 SQL Server 2008 作为后台数据库,结合 Eclipse 开发环境,设计、实现了印刷企业采购管理系统,具有对各项物料及供应商交货进度的规划、采购资料维护等功能,实现了印刷企业采购管理的信息化。     

卷积神经网络在印刷品缺陷检测的应用

目的 为了改善传统机器检测印刷产品缺陷存在误费率高的不足。方法 提出以卷积神经网络为控制核心的印刷品缺陷检测系统。设计可在实际检测中应用的卷积神经网络,设计在线印刷质量检测系统的硬件结构。结果 对结构相同而训练次数、学习率不同的卷积神经网络进行了缺陷检测的性能对比,验证了该卷积神经网络在学习率小于0.01时,可以获得较好的识别效果;在学习率大于0.05时,网络不容易收敛。网络训练次数越多,精度越高,相应的训练时间也较长。在满足快速性和精确度的条件下,确定了适应某印刷品的缺陷检验网络训练次数为50,学习率为0.005,此时的识别率为90%。结论 经过实验证明,该检测系统具有良好的缺陷识别能力,缺陷类型的分类准确率较高。该系统具有一定的实用价值。     

基于卷积神经网络的印刷套准识别方法

目的 针对目前印刷套准识别方法依赖于经验人工设计特征提取的问题,提出一种不需要人工提取图像特征的卷积神经网络模型,实现印刷套准状态的识别.方法 采用图像增强技术实现不均衡训练集的均衡化,增加训练集图像的数量,提高模型的识别准确率.设计基于AlexNet网络结构的印刷套准识别模型的结构参数,分析批处理样本数量和基础学习率对模型性能的影响规律.结果 文中方法获得的总印刷套准识别准确率为0.9860,召回率为1.0000,分类准确率几何平均数为0.9869.结论 文中方法能自动提取图像特征,不依赖于人工设计的特征提取方法.在构造的数据集上,文中方法的分类性能优于实验中的支持向量机方法.     

精密喷印成套设备的设计与控制

为改造现有的自动化印制设备,采用静态多喷头阵列高速流水喷印技术,将多色彩油墨、金属导电油墨、特色工艺油墨的喷印阵列模组集成在一个智能平台上,实现薄膜开关一次性套打的精密工艺,设备提升了工业设备已有的制造工艺,置换出了生产过程中的丝网印刷机器、组件等配件,实现了现有设备再利用,符合行业实际需求,具有清洁、精密、高效的特点。     

基于机器学习的电喷印精度预测方法研究

目的 节省电流体喷射打印精度预测的时间和解决电流体工艺参数的选择问题,达到提高电流体打印的质量和效率的目的。方法 为了对电流体喷射打印精度进行预测,提出有限元模型与机器学习相结合的方法。基于线性回归、支持向量回归和神经网络等机器学习算法建立4种参数与射流直径的关系模型。结果 算法结果表明:支持向量回归和神经网络预测模型的决定系数R²能达到0.9以上,表示模型可信度高;支持向量回归和神经网络预测模型指标都比线性回归预测模型的小。结论 机器学习算法可对电喷印打印精度进行有效预测,预测效率提高了十几倍,节省了精度预测的时间。     

高分子3D打印材料和打印工艺

3D打印技术亦称为增材制造,是基于三维数学模型数据,通过连续的物理层叠加,逐层增加材料来生成三维实体的技术。3D打印技术与传统材料加工技术相比有许多突出的优势,吸引了国内外工业界、投资界、学术界、新闻媒体和社会公众的热切关注。目前制约3D打印技术发展的因素主要有两个:打印工艺和打印材料。高分子聚合物在3D打印材料中占据主要地位。介绍了当前3D打印常用的高分子材料(热塑性高分子和光敏树脂)和与之相适应的打印工艺(FDM、SLS、SLA、Polyjet等),并对它们的特性和优缺点进行了评述,讨论了这些3D打印材料和工艺的开发面临的问题和挑战。     

香烟包装印刷工艺的探讨

介绍了香烟包装印刷工艺的一般特性,分析了香烟包装印刷工艺中容易出现的几类问题,并对解决问题的方法进行了探讨,在生产上具有一定的指导意义.