多品种智能移动终端柔性制造多层次建模及优化

针对智能移动终端多品种变批量生产模式造成的产线切换频繁、设备负荷不均衡等问题,以瓶颈工序贴片机为研究对象,分析贴装工艺路径机理,提出一种贴装顺序动态调整策略,构建以贴装路径最短为目标的数学模型,利用遗传算法得到全局最优解,缩短贴头运行距离;通过智能移动终端产品加工过程关联特征,提出一种相似度计算的产品成组策略,建立以切换次数及时间最小化为目标的多品种聚类组合模型,使得同一组合内所有相似产品无需换线,减少产线切换损失;在多品种聚类成组基础上将不同组别产品合理分配至各产线上,构建以实际加工时间最小且各产线节拍保持一致为目标的车间均衡调度模型,减少空闲等待时间。通过构建“单台设备贴装路径-产线多品种切换-车间多产线均衡”多层次模型,优化贴装工艺路径,单批次产品加工过程中贴头运行距离缩短了1 539.65 mm,产线切换时间缩短了50%,各产线实际加工时间与理想节拍相差不超过1 s。

面向智能移动终端关键制造过程质量建模及优化分析

针对目前智能移动终端制造过程存在产品质量一致性不高、影响产品质量指标因素不明确、质量分析智能化程度不高等问题,在智能移动终端SMT产线关键工艺机理研究基础上,关联产品质量与关键工艺参数,分析产品质量影响因素。以首道印锡工序为切入点,基于改进的k-means算法对SPI检测数据记录进行聚类分析,识别样本数据异常点。针对SPI检测异常数据基于Apriori算法构建产品质量与印锡工艺参数关联模型,以最小支持度和最小置信度为判断依据,分析产生异常质量指标的重要工艺因素。在此基础上,构建质量-工艺模型反向优化刮刀速度和压力、脱模速度和距离等印锡关键工艺参数,基于粒子群算法优化求解模型,在最优质量指标输出下最佳工艺参数动态组合,结果表明,当权重系数λ=0.1时,获得最佳工艺参数组合。

小学数学如何实现教学创新

在小学教学阶段,数学教学占据十分重要地位,并且也是小学教学中的一门重要课程,对培养学生数学运用能力有着很大帮助作用。在当前小学数学过程中,一些传统教学方法已经无法适应当前需要,为能够使小学数学教学取得较好效果,必须对教学方法进行创新,从而使小学数学教学质量及水平均得到有效提高。本文就小学数学教学如何实现教学创新进行简单论述。

人脸识别技术在安防中的应用

本文将会介绍一种安保识别系统。此系统首先通过终端上的摄像头捕捉当前图像,并对图像进行人脸特征提取,随后传送至云端的服务器中。云端的服务器根据提取的人脸特征进行结果判定,并作出相对应的反应。试验结果显示,系统的识别准确率在85%左右。且系统对硬件的要求不高,具有较好的实用性。

基于SLAM的机器人在车间运送中的应用

运送机器人主要通过电机、舵机、激光雷达、微控制器和树莓派等硬件设备组装而成,并在树莓派或计算机端的ROS系统运用建图、定位和路径规划等算法,实现机器人的自动避障和自主导航。实验发现机器人建立的地图能够描绘出机器人环境的大部分物体,路径规划和机器人的响应效果良好,并在误差允许范围内,地图中的定位可精确到70%。因此,可将SLAM机器人应用于车间运送,以提高车间的工作效率,节约人力成本。

基于4G/5G的车辆监测系统

为提高车辆驾驶的安全性,减少事故的发生以及人员、财产的损失,研发了一种基于4G/5G的车辆监测系统。通过STM32f407单片机驱动GPS定位器、气体酒精传感器等多种传感器,进行数据地采集,并通过串口转发到上层的Jetson Nano人工智能处理器、Jetson Nano驱动摄像头以及4G/5G模块,最后将数据上传到后台管理,对车辆进行实时监测。在误差允许的范围内,测试数据的准确率达到了80%,因此可运用此系统来提高车辆驾驶的安全性。

基于人脸识别的车辆安全系统

研究运用卷积神经网络实现对司机的人脸识别,以提高车辆的安全性能。系统事先采集车辆司机的照片,进行模型的训练。在应用当中,通过摄像头采集驾驶位的驾驶人员图片,并运用树莓派上传到云服务器端,将采集到的照片导入已训练的模型,进行图片的识别。如若识别图片为司机,则开启汽车电源,否则将发送消息给车主,并发出警报和关闭汽车电池。经过测试,模型的识别率大于80%,因此可运用人脸识别技术来提高车辆的安全性。