随机振动载荷下机械零部件疲劳寿命预测研究

针对机械零部件疲劳寿命预测准度较低的问题,提出一种随机振动载荷下机械零部件疲劳寿命预测方法。对随机振动载荷下机械零部件开展疲劳分析,根据机械零部件的应力/应变响应,获取一定范围内的机械零部件疲劳部位应力功率谱密度函数。基于累计损伤理论和S-N曲线,进一步估算出随机振动载荷下机械零部件疲劳寿命,实现机械零部件寿命预测研究。实验结果表明,该方法的应力功率谱密度与实际结果一致,在不同振幅及预压量下的机械零部件疲劳寿命预测结果均较为准确,验证了该方法的可靠性高。

基于深度学习的小包外观图像分类识别

为了提高对小包外观图像的分类识别准确率和测试精度。设计了一种基于深度学习的视觉几何组网算法结构来加强对图像分类识别的准确度。使用视觉几何组网对图像分类识别的准确度能够达到96%以上,而传统浅层和深层卷积神经网络对图像分类识别的准确度只能够达到76%。使用视觉几何组网对小包外观图像进行分类识别准确率高,测试精度也有所提升。利用VGGNet-11与VGGNet-13分别对输入图片进行特征提取,并在最后对提取的特征进行耦合,以此来提高图像分类的准确性。

视觉烟支检测系统设计

设计了一种基于视觉烟支检测系统,系统主要由图像采集组件和控制器组成。通过图像采集组件采集待检烟包图像并将图像送入控制器进行处理分析,最终识别出待检烟包是否存在质量缺陷。本系统突破了成像光路设计、烟支自动定位算法等关键技术,现已广泛的应用在烟草包装机上。

复合型烟支检测系统设计

设计了一种基于机器视觉和光电检测相结合烟支检测系统。系统将相机采集的图像信息和光电传感器扫描得到的电压信号送入控制器进行合并处理分析,最终识别出待检烟包是否存在质量缺陷。本系统突破的将两种检测技术结合在一起,优势互补,现已广泛地应用在烟草包装机上。

电机电流监测系统设计

设计了一种电机电流实时监测系统,通过动态感知对电机工作过程中的电流进行实时监测,根据采集的数据进行智能诊断和预警,并为电机的故障分析提供依据。

基于C#的包装机智能管理系统设计

主要介绍包装机智能管理系统的设计,该系统针对烟草行业中包装机生产过程进行管理,具有直观显示包装机当前的故障详情,修改运行参数,显示烟包总产量等功能。介绍了该系统的搭建过程,包括系统类和方法类的创建、控件的创建和编写、界面的搭建和数据交换,以及数据的存储。

YB47包装机模拟测试台的设计及应用

阐述了YB47包装机模拟测试台的设计思路与设计方案,应用模拟测试台对电气线路与元器件进行模拟测试,将会减少电气故障的发生率,从而缩短其总调试时间,缩短生产周期,为公司带来效益。

包装机组产品二维码信息精准关联系统的设计

为解决卷烟包装生产中小盒与条盒二维码无法精准关联等问题,根据包装机组基于工位的运行特点,设计了一种包装机组产品二维码信息关联系统。该系统以STM32单片机为控制核心,首先生成小盒二维码序列,然后将序列进行分割并组码,最后使用关联扫码器进行关联,实现小盒-条盒二维码信息的十合一关联。以ZB45硬盒包装机组为对象进行测试,结果表明:系统关联准确度达到99.95%,与基于时间的关联方法相比,关联准确率提高3.55百分点。该技术可为提高卷烟包装工艺全生命周期管理水平提供支持。