工业智能巡检系统

对工业智能巡检系统的技术方案进行了介绍，对系统功能进行了分析，并给出了实现途径。工业智能巡检系统通过成像采集设备和传感器设备采集仪表设备图像和传感器数据，结合机器视觉技术进行仪表识读，并对数据进行实时大屏显示、预警提示及管理，由此实现智能巡检。应用工业智能巡检系统，可以有效解决传统巡检人工记录方式存在的错误率高、效率低、成本较高等问题。     

人物·编委会介绍

<正>王国利中山大学教授,博士生导师德国洪堡基金获得者机器智能与先进计算教育部重点实验室主任《机电工程技术》第十二届编委王国利教授致力于机器智能与物联系统的研究,重点关注压缩计算成像实现的周边感知技术,以及场景化学习实现的周边智能方法,解决人机交互和智能融合涉及的复杂对象感知、深度数据分析和系统综合集成所面临的科学和技术难题。研究成果发表在     

基于深度学习机器视觉对于动力总成制造防错应用的研究

汽车动力总成装配线环境中,为有效保证装配质量,通常采用机器视觉方法进行零部件装配的防错检测。目前主流传统的机器视觉防错技术无法有效满足投产初期极高的准确率要求,且具有受现场环境变化影响大、成本高等缺点。提出了基于深度学习的机器视觉防错技术,采用卷积神经网络算法进行模型学习训练,获得99.99%以上的学习准确率;实际图像经预处理后导入深度学习模型进行识别判断;完成了系统的硬件选型和软件设计开发。两个实际应用案例均实现了99.95%以上的准确率,表明深度学习机器视觉防错技术能够有效适应图像扰动,满足高产能下的生产质量监控要求,同时可以降低硬件要求和成本,有效弥补传统机器视觉防错技术的不足。     

深度学习在电网智能调控系统中应用研究

基于对人工智能深度学习的研究,将该技术与电力智能调控深入融合,实现以数据、知识为基础的实时在线分析控制型电力调控。首先,分析深度学习的发展及其对电网调度的影响,针对深度学习在出力预测、状态估计和故障诊断方面的应用进行说明;然后,提出基于人工智能深度学习的电力调控系统构架,分析其与传统调控系统的区别,突出了该系统所实现的功能;接着,采用基于多核图像处理器（MGP）系统,阐明了所提出的智能调控系统实现的方法;最后,通过分析人工智能化调控系统的应用案例,说明该系统具有广泛的应用性。     

基于机器视觉的自动对准检测系统的研究

完成了机器视觉的系统搭建;介绍了图像预处理算法和边缘提取算法;阐述了零件图像自动对准系统的原理、模糊中心与精确中心定位的实现过程以及系统二次标定技术:通过VC 编程实现了视觉检测系统的自动对准,得到了高质量的自动对中图像,并完成实验的结果分析.     

目标检测在链条标准件动态抓取中的应用研究

为提升链条装配车间的自动化和智能化水平，满足对于生产线传送带上链条标准件的准确分类、定位和抓取，使用基于深度学习的机器视觉目标检测技术，提出了一种具备通用性且满足工业实时性要求的动态抓取方法，由视觉系统与抓取系统组成。视觉系统采用深度学习目标检测模型YOLOE对采集的图像进行处结果显示目标检测和分类准确率90%以上，传送带8mm/s速度下抓取成功率为100%，能够高效、准确、平稳的实现机器人对动态目标的准确快速抓取。     

变电二次操作项建模及智能防误校验系统的设计与实现

传统电气操作票系统并未涉及二次设备的建模、属性维护和二次智能化拟票功能,二次设备操作项目的拟票需要依靠人工来完成,存在易出错、效率低、审核量大等问题,因此,提出了采用"动态操作规则模板"的设计思想,通过建立分类分层的操作规则模板,搭建二次设备模型,建立二次设备操作项目模板库,形成了一套变电二次操作项建模及智能防误校验系统,包含一/二次设备建模、电网模型可视化展示、校核规则关联模型、校核规则批量复制、校核书附件管理等功能。系统的实现和应用表明,其能有效防止电气设备的误操作,减少运行人员工作量和精神压力,对提高变电站电气操作票的安全性、规范性和可靠性具有十分重要的意义。     

基于LabVIEW对图像采集与处理技术的研究

分析了机器视觉技术的发展趋势,构建了图像采集和处理系统的架构,并在LabVIEW和Vision软件平台下对图像的采集和处理技术进行了研究,实现了对图像的采集和处理,并描述了图像的二值化、均衡化、滤波等图像处理技术的具体实现方法.     

智能变电站二次回路增强现实职业技能仿真培训系统的研究

为落实高等职业教学改革发展的要求,在"互联网+""智能+"的时代背景下,结合我校"互联网+"智能变电站一次设备仿真实训系统,本文提出研发智能变电站二次回路增强现实职业技能仿真培训系统,探索快速提升变电运维人员生产技能和综合素质的学习平台,为运维人员提供自主学习、知识讲解、操作演练、考试培训等功能,以提高运维人员对智能站...     

智能变电站继电保护二次回路检修方法研究

本文旨在研究智能变电站继电保护二次回路的检修方法。首先,介绍了现有继电保护二次回路检修方法存在的问题,包括传统方法的局限性以及智能变电站继电保护系统的挑战。然后,提出了改进二次回路检修方法的必要性,以提高智能变电站的运行效率和可靠性。接下来,重点探讨了基于智能技术的二次回路检修方法,包括智能诊断技术的应用、数据分析和故障预测方法以及智能化设备和工具的应用。为了验证改进方法的有效性,进行了实验设计和数据收集,并对结果进行了分析和评估。最后,讨论了实验结果的局限性,并提出了进一步改进的方向。本研究的结果对于智能变电站继电保护二次回路的检修具有重要的实际意义。     

安瓿智能视觉检测机器人研究

针对医药安瓿中出现的可见异物,设计了一种医药安瓿智能视觉检测机器人。介绍了该系统的系统结构、视觉成像原理、电气控制系统和检测算法等内容。该系统通过运用机械装置使安瓿与背景之间产生运动差异,利用高速摄像机获取安瓿的序列图像,在软件中采用二次差分和能量累积的方法提取图像中的运动目标。还分析了不同系统机构的优劣和该机器所选择的系统结构。实验证明所研制的医药安瓿智能机器视觉检测机器人可以应用于实际在线检测。     

基于深度学习的电力企业智能招聘系统的设计与实现

电力企业智能招聘系统对电力企业招贤纳才,提高电力企业市场竞争力具有至关重要的作用.本文将卷积神经网络作用于智能招聘系统原始图像,采用K均值聚类算法对图像进行识别,同时对招聘系统的用户管理模块、信息检索模块、求职管理模块以及安全验证模块进行了设计与实现.将深度学习的经典算法卷积神经网络应用于智能招聘系统中使得智能招聘系统...     

基于机器视觉和深度学习的智能制造缺陷检测技术与应用

在工业智能制造行业中,质量缺陷检测工作面临一定的困难。在传统的物体表面缺陷检测中,人工目测不但过于主观,而且效率低下。基于机器视觉和深度学习的智能检测技术借助光学成像及图像处理等功能,能够准确计算待测物体的坐标信息,然后对物体实施自动定位并引导,同时完成自动装配。该检测技术具备非接触、无损伤、准确性高、连续工作时间长和高效率等优势,是目前智能制造检测较理想的方式。     

基于LabVIEW的虚拟仪器技术在产品视觉检测中的应用

近年来，产品在线100％检测、控制和管理已成为企业不可缺少的技术装备。机器视觉检测系统正是适应这一要求而发展起来的一门学科。针对产品的外形校核、尺寸测量及尺寸公差校核等，详细阐述基于LabvIEw的虚拟仪器技术在产品视觉检测的实现方法，并在此基础上提出该技术在实现过程中应该注意的问题。     

智能工厂及其关键技术研究现状综述

现有研究缺乏对智能工厂整体发展的论述,同时为掌握未来工厂模式的最新发展,对智能工厂的概念、内涵、框架结构、关键技术等研究与发展现状进行了综述。从智能工厂研究现状和目前的实例建设,总结了智能工厂的定义,结合智能工厂的含义以及基于数字工厂总结了智能工厂的主要特征;从技术角度,着重论述了实现智能工厂大数据技术、虚拟仿真和人工智能3大关键技术,并详细论述了大数据技术中数据采集技术、传输技术、分析技术和虚拟仿真技术中的MBD技术、仿真系统架构、仿真模型技术,以及人工智能中的机器学习、自然语言处理、图像处理等技术的研究现状。研究结果表明:大数据技术、虚拟仿真技术和人工智能技术是智能工厂中的关键技术,但是其在工厂内大规模实际应用和实现真正智能化仍需要较长历程。     

智能外检系统在涤纶长丝自动包装线中的应用

随着现代工业自动化技术日趋成熟,机器视觉这一新兴技术也在各行业领域得到广泛应用。许多制造企业采用机器视觉技术助力自动生产线实现智能检测,自动识别等功能,以提高生产效率并降低成本。介绍了智能外检系统在涤纶长丝自动包装线中的应用。该系统利用机器视觉设备对涤纶长丝丝饼外观进行视觉检测,将深度学习的神经网络算法应用到涤纶长丝外观缺陷的数据特征学习和识别上,替代了传统人工依靠肉眼、经验对涤纶长丝丝饼外观进行的物理检测。其可以对不同批号、不同等级的检测对象(含DTY、FDY和POY)进行自动外观缺陷检测处理。目前已在涤纶长丝生产行业得到广泛应用,极大地减少了检验人员数量,降低该工艺对人员经验的依赖,提高了涤纶长丝自动包装线整体工作效率。     

机器视觉技术在工业机器人中的应用研究

智能制造是我国迈向制造强国的重要途径，加快我国工业发展步伐，有利于我国工业高质量发展。机器视觉是一种通过使用光学设备和无接触式传感器来实现对目标图像信息自动接收与处理，从而获取所需要的信息或实现对机器人移动控制。另外，机器视觉通过模拟人类眼睛来进行测量和判断信息，以高精度、高效率和可持续工作能力，在结构化场景量化方面有着突出的作用。随着工业结构的调整与转型，机器视觉技术已被广泛地应用于汽车、印刷、包装、农业、医药、纺织等各个行业。所以，如何推进机器视觉技术的发展，对于智能产业有重要的意义。     

基于视觉系统的压力表智能检定装置设计

为提高压力表检测效率,本文提出一套压力表智能检定装置,以机器视觉技术为基础,采用运动控制、图像采集、数字图像处理等关键技术实现系统的自动化控制,从而实现压力表检测的自动化、智能化,有效提高产品生产质量和企业生产效率.     

智慧服务区信息化软硬件系统设计及应用

针对传统高速公路服务区功能单一，科技化和信息化水平低，缺少统一的平台管理等问题，基于深度学习技术和物联网平台，调研智慧高速公路平台软硬件设计方案，并对服务区中的深度学习智慧场景、智能监控、车流量预测与应用进行分析，结合现有的服务区建设指南，提出了智慧服务区信息化软硬件系统架构方案。智慧服务区作为人工智能领域与交通运输领域的交叉学科技术应用平台，可以很好地推动两个领域的发展，实现跨领域合作和应用，并且可以将深度学习中的计算机视觉技术应用到服务区中，给未来智慧出行和智能交通运输规划提供了参考。     

基于机器视觉的全自动定值灌装系统

研发出一种基于机器视觉的全自动定值灌装系统,采用CCD摄像机和图像采集卡采集图像,运用图像二值化、中值滤波及模板匹配等技术计算出桶口中心坐标,步进电机驱动二自由度移动平台,带动喷枪移动到桶口上方,实现桶口的自动定位。