基于NeRF的航天领域研究分析

NeRF可以从稀疏的图像数据中学习场景的三维表示,进而生成高逼真度的图像。分析NeRF在航天图像增强方面的应用,可以提供更清晰、更详细的航天图像,帮助科学家和工程师更好地理解目标天体的特征和结构。NeRF在航天虚拟仿真与训练方面的潜在应用,可以提供可靠的实验平台,减少实际任务的风险和成本。通过NeRF对火箭模型进行三维重构,并横向对比其他重构方法,实验证明基于NeRF的方法准确率更高,具有巨大的潜力,可以推动航天工业的发展。

浅谈航天产品外包过程质量管理风险及控制

当前我国航天事业快速发展,带动了航天产品任务量的增加与新技术的推广使用,使得外包范围不断扩展。同时,随着外包范围的扩大,出现质量问题的频率也在提高。为了确保航天产品质量合格,就需要对其质量管理风险进行合理有效的控制。笔者将结合自身工作经验,针对航天产品外包,对其质量管理中面临的风险进行分析,并提出有效控制风险的手段,从而为相关从业者提供一定参考。

从现金流量表分析企业的财务状况——以制造业公司特点为例

当前,企业在财务报告中所披露的一些财务指标存在有一定局限性,因此只有通过对现金流量表的详细和深入的研究了解,才能更加全面地了解并掌握企业的基本财务状况。而现金流量的结构主要包括现金流入和现金流出以及现金流入和流出之比。而从现金用途上可以划分为三种现金,分别是投资性的现金、经营性的现金和筹资性的现金。通过对于现金流量表的分析,让我们可以判断出企业资产的变现能力、收益质量、财务弹性等基本财务状况。

数字孪生技术在卷烟企业中的应用

数字孪生技术可以在虚拟环境中模拟和优化各种操作和决策,以提高生产效率、降低成本和优化产品质量。数字孪生技术作为一项新兴的虚拟仿真技术,已经在各个领域展示出巨大的潜力。探讨数字孪生在卷烟企业生产过程中的价值和优势,分析其潜在的应用领域,并评估其在提高烟草生产效率、降低成本以及改善产品质量等方面的效果。

基于AR技术的智能点检系统的研究与应用

为了改变卷烟厂制丝车间内的设备点检效率低、点检指标量化不足、点检质量不稳定的现状,以智能制造、工业互联网和大数据等关键技术和先进理论为指导思想,并结合当前的制丝生产线设备点检标准规范、工艺流程、点检制度要求,研究一种基于AR技术的智能化点检方案。该方案采用C/S模式,C端用于实时识别和设备点检;B端用于维护点检标准、区域、周期性生成点检工单以及集中管理点检结果,实现制丝车间设备点检管理标准化、数据化、智能化,提升设备点检质量,为卷烟厂制丝车间的稳定生产提供有力保障。

基于机器学习的燃气场站AI智能视觉系统

文章介绍了一种基于机器学习的燃气场站AI智能视觉系统,其目的在于替代传统燃气产后站内的安全监测手段,使其更加智能化和高效。系统通过对场站数字孪生建模、实时监测、预测优化以及智能视觉系统的周界安全检测、内行为规范检测、环境设施检测和设施运行检测等功能,实现了全面的场站监测。在调控方面,实现了对燃气站运行的全面调控,包括故障预测与修复、智能运维决策和实时优化运行策略等。智能报警模块通过设备故障报警、安全环境异常报警和行为规范违规报警等功能,确保了对潜在风险的及时响应。系统的设计与实现在提升燃气场站运行的安全性、稳定性和智能化水平方面具有重要意义。

煤矿井下移动机器人同步定位关键技术研究

同步定位是实现智能矿山设备自动化的关键技术,然而由于煤矿复杂的工况环境使得激光雷达的同步定位容易退化,导致移动机器人定位和测绘失败。基于此,提出了一种鲁棒的激光雷达同步定位方法。该方法通过集成激光雷达和惯性测量单元(IMU)数据来检测和补偿退化的场景。利用扰动模型检测由于线、面特征约束不足而导致退化的方向和程度,从而获得退化的因子和矢量。将IMU预积分得到的位姿投影到平面特征上,用于局部地图匹配,实现两步退化补偿。最后通过因子图优化实现了全局一致的激光雷达同步定位。

掘进机器人视觉定位及巷道地图重构技术研究

在实现煤矿掘进工作面智能化和无人化方面,巷道环境的构建以及掘进机器人的准确定位至关重要。考虑到井下空间狭小、设备众多以及光线不足等限制因素,实现对巷道环境和设备的可视化变得复杂。解决这一难题的关键在于精准地勘测井下环境,实现设备的精确定位。以煤矿掘进机器人为研究对象,对巷道的三维重建和掘进机器人的定位问题进行了深入分析。通过比较不同的掘进机器人定位和建图方案,确定了适用于煤矿巷道的整体方案。该方案综合运用了单目视觉、激光雷达等多种传感器,为解决掘进机器人定位和巷道环境构建等难题提供了应对策略。

基于数字孪生的制丝生产智能控制服务设计与应用

为深化卷烟制丝生产过程全工艺链的智慧化、精益化程度,提升制丝生产过程的自主化生产能力,合理规划并设计基于数字孪生的烟草制丝生产智能控制服务的系统性架构,旨在使该服务能够符合烟草行业一体化建设及云边协同要求,增强智能控制模型的封装复用能力,同时实现以数字化智能控制方式替代人工控制方式的制丝生产过程管控,加速烟草制造智能化进程。制丝生产智能控制服务已于某卷烟生产制丝车间落地实现,经实际验证,该服务系统架构合理且易于扩展上云,能够有效支持制丝智控生产,不仅能够提高制丝控制智能化水平,还为业务云化奠定了基础。

基于K-means算法的产品优劣预测方法研究

提出一种基于K-means算法的产品优劣预测方法。该方法包括生产参数的采集和处理、环境信息的采集、数据聚类计算和优质品与劣质品群体的确定。通过该方法,可以有效减少人力消耗,提升产品质量。实验结果表明,该方法能够为生产管理人员提供改良劣质品的参考和方向,有效提高产品质量。该方法的创新之处在于,首先提出了基于K-means算法的产品优劣预测方法,然后通过数据聚类计算确定优质品与劣质品群体,最后优化生产加工过程中参数的设定,从而提升产品质量。这项研究对于生产管理人员优化产品质量具有重要意义。

基于PLC控制的翻箱喂料自动换批生产设计与应用

针对制丝车间真空回潮段柔性化生产要求,提出真空回潮喂料机自动换批的PLC控制方法,减少操作人员的劳动强度,提高生产的灵活性。

真空回潮工序连续生产的改进设计与应用

目前卷烟厂各车间已基本实现全自动化生产,随着卷烟品牌市场竞争的不断加剧,制丝车间真空回潮工序存在的生产衔接性差、效率低、能源浪费等问题使该环节成为制丝车间产能大幅提升的短板。提出对真空回潮工序连续生产的改进设计,通过结合物流信息传递技术,优化生产模式,提升人机界面可视化效果,摆脱传统批次化生产模式的局限,对提高生产效率和节能降耗有较大意义。案例分析验证了该方法效果显著。

基于虚拟库技术实现回收烟分类生产的设计与应用

通过基于虚拟库技术的回收烟丝管理系统,构建回收烟丝生产回收再利用的全流程信息管理,利用RFID技术对不同等级牌号的回收烟支进行分类、分等级加工,实现回收烟丝同牌号掺配,提高生产效益。能有效提高企业的管理水平和管理效率,降低劳动成本,可在卷烟厂大范围推广应用。

基于深度学习的实时烟箱条码视觉识别与比对系统

提出一种结合深度学习和传统计算机视觉技术的条码检测和识别方法。通过该系统,制丝集控系统可以将通过物流获取到的烟包条码信息下发到相机设备上,进而控制PLC进行实时比对,以防止烟包在物流和生产线阶段出现差错。提出一种基于反馈机制的质量可追溯表格生成方法,可以为制丝集控系统提供可靠的质量管理支持。提出一种基于校验和和数据库查询的条码验证方法,实验证明,该方法在不同光照条件和摄像机角度下都能够实现高精度和正确性。

制丝车间离线物料管理系统的设计与应用

结合制丝车间离线物料地存管理的实际需要,设计一种基于WindowsCE.NET嵌入式操作系统的工业级手持PDA离线物料信息管理系统。系统采用服务端与手持PDA端相结合的方法构建制丝车间离线物料出入库的全流程信息管理。服务端采用微服务架构、Java语言编写后台服务端程序、前端离线物料可视化信息展示采用B/S架构。手持PDA端利用C#语言编写应用程序。服务端与PDA之间采用WebAPI方式进行数据交互。本系统实现了库存管理、出入库业务操作、批次数据质量追溯等功能,实现制丝车间物料业务的信息化全覆盖,有效提高了制丝车间管理水平和效率,降低劳动成本。

香糖料管理系统设计与实现

以襄阳卷烟厂为例,提出一种智能化的香料厨房物料管理方法。糖料、防霉剂、浓缩液和香精出入库信息由现场操作工手持PDA进行扫码,完成香料厨房各种配方物料的出入库。烟丝生产加工过程中,在松散回潮段计划开始执行后,制丝集控系统自动向香料厨房发送正在生产的烟丝牌号对应的糖料调配单,AGV小车可以根据预设的路径自动行驶,将香糖料准确送达指定位置,大幅提高工作效率和防差错水平,实现智能、精准、防差错、高效生产的目标,为企业带来更大的经济效益。

基于智能判断算法的双分配车进料均匀性研究

在烟草行业中,制丝生产工艺贮柜进料是一个关键环节。在实际生产过程中,双分配车进料存在不均匀的问题,这无疑影响生产效率和产品质量。对制丝车间双分配车展开研究,寻找影响其进料均匀性的关键因素,并提出有效改进策略。

基于FMEA方法的加料过程风险预警系统开发

分析烟草制丝生产过程中加料环节存在的潜在风险,指出风险预警的重要性及必要性。基于FMEA方法构建有助于加料过程风险防控的预警模式,通过分析现有的防控措施、风险等级,及时发现存在的风险隐患。借助FMEA模式能提前采取风险预防措施并加以纠正,降低整个加料过程的风险,保证加料过程的稳定、可靠。

AR技术在燃气应急调度指挥中的研究与应用

本研究旨在探索增强现实AR(Augmented Reality)技术在燃气应急调度指挥中的应用,建设基于AR技术的应急调度指挥系统以提高燃气应急指挥能力。通过将虚拟信息叠加在燃气实际工作环境中,AR技术可以帮助作业人员理解和执行工作任务,实现实时作业指导和培训。此外,基于AR技术远程协作,中心调度员可以通过共享音视频、标注、虚拟操作等多样化形式实现多人协作及实时指挥,从而提高了燃气应急调度指挥的效率和准确性,降低高技术工作对现场人员的依赖,实现更高效、准确和安全的应急调度指挥和协调,提升整体的应急响应能力。