智能生产流程信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于智能生产,原材料管理,产线作业,工单管理,物料流转的论文, 主要内容为随着科学技术的快速进步,制造业的生产过程管理和生产数据管理方式正在向依靠技术的管理方式变化,智能工厂正是工业4.0的重要内容之一,这种以科技和数据为推动力的变革已经逐渐覆盖我国的大部分工厂。目前我国许多行业都在对工厂的生产管理方式进行智能化改造,业内建立全新的智能工厂的需求非常旺盛,开发与智能工厂相配套的智能生产流程信息管理系统势在必行。该系统将传统的人到货模式转变为新型的货到人模式,在智能设备的协助下,个人的工作效率得到大幅提升,借此降低人力成本,工厂内部工作人员只需在该手持终端中进行简单操作,就可以轻松控制工厂内的业务流程,这样智能化设备取代了大部分人力,进一步提高了工厂生产的智能化程度。由此,本文设计并实现了智能制造系统下的智能生产流程信息管理系统,这个系统为智能工厂手持终端提供服务端支持。根据对工厂结构图以及工厂内部生产流程的研究,本文对系统需求进行了分析,基于SSM框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)设计并实现了五大功能模块,分别为原材料入库模块、原材料配料模块、在制品流转模块、仓库盘点模块和工单查询模块。原材料入库模块主要用于记录原材料的入库信息和合格性检测结果等信息;原材料配料模块主要的功能是为生产产线提供足够的原材料用于生产;在制品流转模块负责管理半成品和成品的运送工作;仓库盘点模块负责原材料仓库和各个缓存区的物料盘点工作;工单查询模块包括计划任务查询,生产产线线长可利用该功能查询未完成的各类计划任务的信息。另外,本文针对工厂工作日内需要8小时连续高并发工作的情况,为该智能信息系统设计了支持高并发和高可用的系统架构和服务端架构。主要策略为使用Nginx服务器管理应用服务器集群,并进行负载均衡,使用客户端优化、网络优化、服务端优化等方式防止过多请求同时命中应用服务器和数据库服务器,如本地缓存、CDN缓存静态文件和使用Redis缓存,来减轻服务器的压力,解决直接操作数据库数据的并发问题。同时本文还给出了系统的功能模块设计和数据库设计。此外,本文对智能生产流程信息管理系统的各功能模块进行了详细的业务设计,给出了各模块的实现过程。最后,本文对智能信息系统进行有针对性的功能测试和性能测试。本文对系统需求进行详细分析,针对各模块功能编写并执行测试用例,保证系统各项功能满足系统需求。本文还对系统进行了性能测试,并对CPU占用率的测试结果进行了分析,保证系统在高并发的情况下能够稳定运行。智能生产流程信息管理系统目前已在工厂正式运行,在人力成本、生产效率、数据准确度、产品质量等方面为工厂实现了减员高效。
基于深度学习的表面缺陷检测
这是一篇关于智能生产,表面缺陷,实时检测,在线检测系统的论文, 主要内容为随着人工智能技术的发展和智能生产项目的普及,自动化的人工智能系统逐渐成为了工业领域中的研究热点。目标检测作为计算机视觉领域的基础问题,如何更高效的实现工业领域中的目标检测仍然是自动化目标检测系统开发过程中的重要挑战,尤其是在需要兼顾检测的精度和实时性的条件下。为此,本文引入了在一阶检测器的基础上进行改进的MSFT-YOLO模型,并基于该模型设计并实现了材料表面缺陷检测系统,具体内容与成果如下:针对现有的目标检测和材料表面缺陷检测方法进行系统的介绍,详细阐述了其基本原理,模型结构以及适用场景,对常用的一阶段检测器和二阶段检测器进行了实验研究和对比分析。通过权衡模型的使用条件和性能表现,明确了算法框架选择方向以及系统的主要需求,制定了以一阶段检测器为基础进行改进的算法方案以适用于材料表面缺陷检测任务。针对工业场景下,表面缺陷检测过程中图像背景干扰大、缺陷类别易混淆、缺陷尺度变化大、小缺陷检测效果差的问题提出了 MSFT-YOLO模型,通过在骨干网络和检测头中添加基于Transformer设计的TRANS模块使特征可以结合全局信息;通过结合BiFPN结构使不同尺度的特征融合增强了检测器对不同尺度目标的动态调整能力。同时以MSFT-YOLO检测模型为核心,搭建了基于B/S架构的材料表面缺陷在线检测系统。以增强用户体验、提高平台检测效率为目的,综合使用Element-UI、Axios以及MongoDB等多种开发工具设计了可交互性强、功能稳定的材料表面缺陷在线检测系统,通过模块化设计和卡片式布局实现了外观简洁的交互UI界面,大幅度提高了系统使用的便捷性。集成了登录校验、系统设置等基础功能和上传图片检测、检测效果反馈、历史记录查询等系统功能,实现了智能化在线检测。为验证算法的有效性设计了对比实验,实验结果表明该模型在能达到较高检测精度的同时还有实时检测的能力。NEU-DET数据集上的检测精度可以达到75.2,在YOLOv5的基础上提高了 7%,可以解决工业场景中材料表面缺陷检测对于背景干扰强、缺陷尺度变化大、有大量小缺陷且缺陷目标易混淆的图像检测效果差的问题。同时结合浏览器、Postman等第三方软件对材料表面缺陷在线检测系统进行了功能测试,平台测试结果表明该系统核心模块功能正确、运行状况良好,具有较高的工程应用价值。
智能生产流程信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于智能生产,原材料管理,产线作业,工单管理,物料流转的论文, 主要内容为随着科学技术的快速进步,制造业的生产过程管理和生产数据管理方式正在向依靠技术的管理方式变化,智能工厂正是工业4.0的重要内容之一,这种以科技和数据为推动力的变革已经逐渐覆盖我国的大部分工厂。目前我国许多行业都在对工厂的生产管理方式进行智能化改造,业内建立全新的智能工厂的需求非常旺盛,开发与智能工厂相配套的智能生产流程信息管理系统势在必行。该系统将传统的人到货模式转变为新型的货到人模式,在智能设备的协助下,个人的工作效率得到大幅提升,借此降低人力成本,工厂内部工作人员只需在该手持终端中进行简单操作,就可以轻松控制工厂内的业务流程,这样智能化设备取代了大部分人力,进一步提高了工厂生产的智能化程度。由此,本文设计并实现了智能制造系统下的智能生产流程信息管理系统,这个系统为智能工厂手持终端提供服务端支持。根据对工厂结构图以及工厂内部生产流程的研究,本文对系统需求进行了分析,基于SSM框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)设计并实现了五大功能模块,分别为原材料入库模块、原材料配料模块、在制品流转模块、仓库盘点模块和工单查询模块。原材料入库模块主要用于记录原材料的入库信息和合格性检测结果等信息;原材料配料模块主要的功能是为生产产线提供足够的原材料用于生产;在制品流转模块负责管理半成品和成品的运送工作;仓库盘点模块负责原材料仓库和各个缓存区的物料盘点工作;工单查询模块包括计划任务查询,生产产线线长可利用该功能查询未完成的各类计划任务的信息。另外,本文针对工厂工作日内需要8小时连续高并发工作的情况,为该智能信息系统设计了支持高并发和高可用的系统架构和服务端架构。主要策略为使用Nginx服务器管理应用服务器集群,并进行负载均衡,使用客户端优化、网络优化、服务端优化等方式防止过多请求同时命中应用服务器和数据库服务器,如本地缓存、CDN缓存静态文件和使用Redis缓存,来减轻服务器的压力,解决直接操作数据库数据的并发问题。同时本文还给出了系统的功能模块设计和数据库设计。此外,本文对智能生产流程信息管理系统的各功能模块进行了详细的业务设计,给出了各模块的实现过程。最后,本文对智能信息系统进行有针对性的功能测试和性能测试。本文对系统需求进行详细分析,针对各模块功能编写并执行测试用例,保证系统各项功能满足系统需求。本文还对系统进行了性能测试,并对CPU占用率的测试结果进行了分析,保证系统在高并发的情况下能够稳定运行。智能生产流程信息管理系统目前已在工厂正式运行,在人力成本、生产效率、数据准确度、产品质量等方面为工厂实现了减员高效。
智能生产流程信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于智能生产,原材料管理,产线作业,工单管理,物料流转的论文, 主要内容为随着科学技术的快速进步,制造业的生产过程管理和生产数据管理方式正在向依靠技术的管理方式变化,智能工厂正是工业4.0的重要内容之一,这种以科技和数据为推动力的变革已经逐渐覆盖我国的大部分工厂。目前我国许多行业都在对工厂的生产管理方式进行智能化改造,业内建立全新的智能工厂的需求非常旺盛,开发与智能工厂相配套的智能生产流程信息管理系统势在必行。该系统将传统的人到货模式转变为新型的货到人模式,在智能设备的协助下,个人的工作效率得到大幅提升,借此降低人力成本,工厂内部工作人员只需在该手持终端中进行简单操作,就可以轻松控制工厂内的业务流程,这样智能化设备取代了大部分人力,进一步提高了工厂生产的智能化程度。由此,本文设计并实现了智能制造系统下的智能生产流程信息管理系统,这个系统为智能工厂手持终端提供服务端支持。根据对工厂结构图以及工厂内部生产流程的研究,本文对系统需求进行了分析,基于SSM框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)设计并实现了五大功能模块,分别为原材料入库模块、原材料配料模块、在制品流转模块、仓库盘点模块和工单查询模块。原材料入库模块主要用于记录原材料的入库信息和合格性检测结果等信息;原材料配料模块主要的功能是为生产产线提供足够的原材料用于生产;在制品流转模块负责管理半成品和成品的运送工作;仓库盘点模块负责原材料仓库和各个缓存区的物料盘点工作;工单查询模块包括计划任务查询,生产产线线长可利用该功能查询未完成的各类计划任务的信息。另外,本文针对工厂工作日内需要8小时连续高并发工作的情况,为该智能信息系统设计了支持高并发和高可用的系统架构和服务端架构。主要策略为使用Nginx服务器管理应用服务器集群,并进行负载均衡,使用客户端优化、网络优化、服务端优化等方式防止过多请求同时命中应用服务器和数据库服务器,如本地缓存、CDN缓存静态文件和使用Redis缓存,来减轻服务器的压力,解决直接操作数据库数据的并发问题。同时本文还给出了系统的功能模块设计和数据库设计。此外,本文对智能生产流程信息管理系统的各功能模块进行了详细的业务设计,给出了各模块的实现过程。最后,本文对智能信息系统进行有针对性的功能测试和性能测试。本文对系统需求进行详细分析,针对各模块功能编写并执行测试用例,保证系统各项功能满足系统需求。本文还对系统进行了性能测试,并对CPU占用率的测试结果进行了分析,保证系统在高并发的情况下能够稳定运行。智能生产流程信息管理系统目前已在工厂正式运行,在人力成本、生产效率、数据准确度、产品质量等方面为工厂实现了减员高效。
基于深度学习的表面缺陷检测
这是一篇关于智能生产,表面缺陷,实时检测,在线检测系统的论文, 主要内容为随着人工智能技术的发展和智能生产项目的普及,自动化的人工智能系统逐渐成为了工业领域中的研究热点。目标检测作为计算机视觉领域的基础问题,如何更高效的实现工业领域中的目标检测仍然是自动化目标检测系统开发过程中的重要挑战,尤其是在需要兼顾检测的精度和实时性的条件下。为此,本文引入了在一阶检测器的基础上进行改进的MSFT-YOLO模型,并基于该模型设计并实现了材料表面缺陷检测系统,具体内容与成果如下:针对现有的目标检测和材料表面缺陷检测方法进行系统的介绍,详细阐述了其基本原理,模型结构以及适用场景,对常用的一阶段检测器和二阶段检测器进行了实验研究和对比分析。通过权衡模型的使用条件和性能表现,明确了算法框架选择方向以及系统的主要需求,制定了以一阶段检测器为基础进行改进的算法方案以适用于材料表面缺陷检测任务。针对工业场景下,表面缺陷检测过程中图像背景干扰大、缺陷类别易混淆、缺陷尺度变化大、小缺陷检测效果差的问题提出了 MSFT-YOLO模型,通过在骨干网络和检测头中添加基于Transformer设计的TRANS模块使特征可以结合全局信息;通过结合BiFPN结构使不同尺度的特征融合增强了检测器对不同尺度目标的动态调整能力。同时以MSFT-YOLO检测模型为核心,搭建了基于B/S架构的材料表面缺陷在线检测系统。以增强用户体验、提高平台检测效率为目的,综合使用Element-UI、Axios以及MongoDB等多种开发工具设计了可交互性强、功能稳定的材料表面缺陷在线检测系统,通过模块化设计和卡片式布局实现了外观简洁的交互UI界面,大幅度提高了系统使用的便捷性。集成了登录校验、系统设置等基础功能和上传图片检测、检测效果反馈、历史记录查询等系统功能,实现了智能化在线检测。为验证算法的有效性设计了对比实验,实验结果表明该模型在能达到较高检测精度的同时还有实时检测的能力。NEU-DET数据集上的检测精度可以达到75.2,在YOLOv5的基础上提高了 7%,可以解决工业场景中材料表面缺陷检测对于背景干扰强、缺陷尺度变化大、有大量小缺陷且缺陷目标易混淆的图像检测效果差的问题。同时结合浏览器、Postman等第三方软件对材料表面缺陷在线检测系统进行了功能测试,平台测试结果表明该系统核心模块功能正确、运行状况良好,具有较高的工程应用价值。
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