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期刊信息/Journal information
制造业自动化
制造业自动化

黎晓东

半月刊

1009-0134

ma@riamb.ac.cn

010-82285780

100011

北京德胜门外教场口1号

制造业自动化/Journal Manufacturing AutomationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志由北京机械工业自动化研究所主办，国家机械工业局主管，1979年创刊。主要刊载制造业自动化领域所取得的新技术、新成果、新产品、新方法以及自动化技术应用成果、科技动态与信息等。常设栏目有：专家论坛、先进制造技术、CAD/CAM/CIMS、生产自动化、自动化技术与装置、控制与检测、数控技术、工业机器人、应用技术、产业动态等。读者对象为从事制造业自动化技术工作的科技人员、管理人员、企业技工、院校师生等。
正式出版
收录年代

    面向生成式聚类中心的二阶段三维模型检索方法

    季候风苏爱华柳先辉刘宏欣...
    1-8页
    查看更多>>摘要：针对现有三维模型检索方法对于类内差别区分能力不足的问题,提出了面向聚类中心的二阶段检索方法,对训练数据进行无监督的二级类别聚类后进行回归学习,使检索方法在有效区分不同类别三维模型的基础上,具备区分类内差别的能力,可以优先检索出在外形上更相似的同类模型,在使用modelnet40单模态点云数据的情况下,mAP达到了92.3％.使用提出的二阶段检索方法,在检索目标数较小的情况下,所需时间仅为不使用该方法的5％或更低.在工业零件数据集上的分类准确率达到100％,mAP达到99.1％,证明所使用方法完全适用于工业生产.

    三维模型检索二阶段检索自适应密度聚类特征向量

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    基于GACE-LBP和两阶段模型的表面缺陷检测方法

    梁世亮郭兴曹小华
    9-16页
    查看更多>>摘要：针对图像噪声导致缺陷检测结果不确定性较高的问题,提出了一种基于灰度平均和中心像素增强的局部二值模式(Grayscale Averaging and Central Pixel Enhancement LBP,GACE-LBP)和两阶段模型的表面缺陷检测方法.首先,改进了LBP纹理特征提取算法,采用局部灰度平均和中心像素邻域连接的方式来抑制噪声敏感性并且加强中心像素的鲁棒性;其次,为了降低单一的深度学习模型预测结果的不确定性,构建了二阶段多特征融合模型,以增强对不确定域样本的判别能力;最后,使用改进熵值法确定划分不确定域的参数,应用于构建两阶段模型中.在存在图像噪声的表面缺陷数据集上的实验验证了方法的有效性.

    图像噪声表面缺陷检测局部二值模型特征融合熵值法

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    基于WOA-SVM的混合式晶圆允收测试关键特征参数选择方法

    吴立辉周秀张中伟李春俊...
    17-23页
    查看更多>>摘要：晶圆允收测试(Wafer Acceptance Test,WAT)是晶圆制造的核心工艺过程,对该过程中的关键测试参数进行识别有助于提升晶圆良率预测准确性,从而改善企业生产效率、控制生产成本.针对WAT参数维度高、影响晶圆良率的关键特征参数不明显、参数之间存在复杂关联关系等特点,提出一种过滤式结合封装式的混合式特征选择方法.首先,构建基于皮尔逊相关系数法(PCCs)的过滤式特征选择方法对高维原始WAT特征参数数据进行初筛处理,以降低WAT特征参数维度;其次,设计基于鲸鱼优化算法与支持向量机(WOA-SVM)的封装式特征选择方法对关键特征参数组合进行优化,实现关键特征参数不显著、参数复杂关联环境下的关键特征有效提取.基于某晶圆制造企业实际生产数据对提出的WAT关键特征参数选择方法进行验证,结果表明提出的方法是有效的.

    晶圆允收测试混合式特征选择晶圆良率预测鲸鱼优化算法支持向量机

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    钢铁零件表面缺陷检测的改进YOLOv5-FGC识别算法

    刘宁欧阳泽马文源陈松...
    24-33页
    查看更多>>摘要：针对传统YOLOv5算法在钢铁零件表面缺陷检测过程中存在诸多难分类样本,全局特征提取不足导致检测精度较低等问题,提出了一种基于YOLOv5-FGC的钢铁零件表面缺陷检测方法.该方法引入Focal-EIOU Loss替换预测框回归的CIOU损失函数,提高了模型的收敛速度和准确率,使边框回归更为精准;在Backbone中加入全局注意力机制(Global Attention Mechanism,GAM),提高全局特征提取能力,对空间和通道中的重要特征进行强化;通过加入C2f模块增加网络模型的梯度路径,让网络能够提取更多的特征,加强了特征提取的鲁棒性,提高了网络对钢铁零件缺陷的检测精度.对比试验以及消融实验表明,改进后的YOLOv5-FGC算法在NEU-DET数据集中的裂纹、夹杂、斑块、压入氧化皮、麻点、划痕六类缺陷中检测的平均精度达到了78.2％,在YOLOv5原始网络模型基础上mAP值提高了4.7％,对比Faster R-CNN模型提高了36.7％,FPS达到了91帧/s,能够快速、准确的对钢铁零件表面缺陷进行检测.

    钢铁零件表面缺陷YOLOv5Focal-EIOULoss全局注意力机制C2f

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    结合Swin-Transformer的改进YOLOv5s包装盒缺陷检测算法

    赵敏范英高思伟谢佳泽...
    34-40页
    查看更多>>摘要：针对已有目标检测算法在缺陷检测方面识别精度低、泛化能力差的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的包装盒缺陷检测方法.首先,针对包装盒缺陷特征复杂难以识别分类的问题,主干特征提取网络CSPDarknet结构替换为Swin-Transformer结构,提高模型对缺陷特征信息的获取能力和检测精度;其次,在预测端加入Dropout和Label smoothing正则化方法,解决破损包装盒图像中不同缺陷特征交叉分布导致模型识别能力差的问题.试验结果表明,改进后YOLOv5s模型检测精度平均精度均值mAP提升了10.7％,测试时,能有效检测出更多的包装盒缺陷.该模型在包装盒缺陷检测识别任务中检测精度提高,误检率和漏检率降低,有效提高了模型泛化能力.

    缺陷检测YOLOv5sSwin-Transformer结构正则化

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    基于GRNN算法的冗余度装配机械手无标定视觉伺服控制

    郑永杰刘旭东周桐滕绍东...
    41-46页
    查看更多>>摘要：由于视觉传感器与机械手之间的精确标定较为困难,导致在无标定条件下,视觉反馈信息与机械手控制之间的映射关系存在不确定性,从而影响了控制精度.为实现机械手运动轨迹的动态调整和优化,提出基于GRNN算法的冗余度装配机械手无标定视觉伺服控制.分别对装配机械手工作区域的二维视觉图像的中心矩和几何矩进行计算,并通过组合二阶和三阶归一化中心矩,得到图像Hu矩.以提取到的图像矩作为输入特征,结合GRNN模型,将分子求和层和分母求和层的输出结果进行组合,得到伺服控制增量预测值.结合逆运动学求解法,采用雅可比矩阵的伪逆,将GRNN预测得到的控制增量映射为机械手的关节角度变化量.实验结果表明,采用该方法对机械手进行无标定视觉伺服控制时,机械手移动轨迹与期望轨迹贴合度更高,具备较为理想的控制效果.

    GRNN算法机械手无标定伺服控制控制精度

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    基于MOGWO算法的工业机器人装配操作轨迹优化研究

    乔峰丽苏赫朋石宪闪苗鸿宾...
    47-54页
    查看更多>>摘要：针对传统工业机器人进行装配操作时,其运动轨迹存在平稳性差、平滑度低,以及因机械冲击与振动造成的使用寿命缩短的问题,提出一种基于改进多目标灰狼算法的轨迹优化方法.改进算法采用非线性因子来及时地协调全局勘探和局部探索能力;利用Tent映射改进多目标灰狼算法种群初始化策略,能有效提高收敛速度,改善初始化种群分布不均的问题;引入粒子群算法位置更新策略确定寻优方向,加快迭代搜索最优解的速度.采用5次B样条构建插值函数,以时间-冲击为优化目标进行仿真实验验证,结果表明改进多目标灰狼算法能够有效缩短机器人运行时间,减少关节磨损,达到了提高机器人工作效率,延长机器人使用寿命的目标.

    工业机器人5次B样条插值改进多目标灰狼算法轨迹优化

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    自适应事件触发的智能机器人路径跟踪控制

    李强李斌李春明王洪波...
    55-60页
    查看更多>>摘要：针对智能机器人提出一种基于自适应事件触发机制的鲁棒路径跟踪控制算法.首先,考虑到系统的非线性特征,采用T-S模糊模型方法逼近系统横向动力学;其次,考虑到有限网络带宽引起的通信约束,在设计鲁棒控制时引入了先进的自适应事件触发方案.然后基于李亚普诺夫函数理论,给出了一组充分条件来计算所设计控制器的事件触发权矩阵和控制增益.最后,在MATLAB/Simulink平台上进行了仿真模拟以说明所提方法的有效性和鲁棒性.

    鲁棒控制自适应模糊控制事件触发

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    基于改进蚁群算法的无人机路径规划研究

    宋宇丁旭鲁程超
    61-67页
    查看更多>>摘要：针对传统蚁群算法进行路径规划时存在的收敛速度较慢,容易陷入局部最优解等问题,对传统蚁群算法进行改进.首先,在启发函数中加入偏离距离因子,引导无人机向目标点进行寻优;其次,对状态转移函数中信息素权重因子α和启发函数权重因子β进行自适应处理;最后,使信息素挥发系数根据算法迭代次数及路径适应度自适应变化,同时使信息素更新与路径适应度相关联.仿真结果表明,改进后的算法收敛速度更快,规划出的路径更平滑,最优适应度更低,同时有效避免了陷入局部最优的问题,具有更好的搜索效率及实用价值.

    无人机路径规划蚁群算法启发函数自适应

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    基于深度学习的产品装配工艺快速复用技术研究

    王岩岩张春燕郑天宇
    68-74页
    查看更多>>摘要：针对产品装配过程中耗时、耗力、装配效率低等问题,提出了一种基于深度学习的产品装配工艺快速复用技术.基于VB.NET编程语言对SolidWorks进行二次开发,通过调用SolidWorks中的API函数,获取装配对象不同视角下的二维视图数据,并进行数据集的扩充与划分.以MobileNetV3模型为基础模型,融合注意力机制,对待识别装配对象进行多视角采样,通过相似性检索,在检索结果中筛选出相似度最高的目标装配对象,最终实现产品装配工艺的快速复用.以企业中某型号厢式车车厢为例,经验证该技术的精确率达到了98％以上,并且效率也大大提高.

    SolidWorks二次开发API函数深度学习MobileNetV3装配工艺复用

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