面向SMT的生产过程管理系统的设计与实现
这是一篇关于SMT,生产过程管理,UML,条形码技术的论文, 主要内容为我国是制造大国,尽管各种类型、各种大小规模的制造型企业遍布全国。但我国制造业还是存在着明显的不足:多数企业还处于提升质量、控制成本的自动化初级阶段,如何在最低成本的情况下实现最大经济效益仍然是一个没有解决的难题。为加快制造业升级转型,我国出台一系列政策对各产业的智能化发展进行支持,市场上各类智能化生产的系统和解决方案层出不穷,但是这些如何从根本上解决两化融合道路上的这些难题,我们依然在摸索中前进。本文分析了国内外生产过程管理系统的发展状况,发现市场上为SMT流程订制生产过程管理系统较少,如果选用市场上通用软件,需要进行调整修改,会增加成本和工作量。因此本文选取了电路板贴片制造领域的SMT电路板贴片生产过程作为研究对象,以无锡杰威电子公司作为试点研究单位,研究分析其SMT电路板贴片生产在物料管理、工序管理等方面的问题。面对发现的问题,结合实际提出改进方法,采用条码技术,对生产计划、产品、物料、设备都进行条码管理,使得各环节数据被收录到系统中,实现信息物联,提高数据录入率,降低人工导致的出错率。系统分为五层:表示层、接口层、业务层、支撑层、数据层。包括系统管理、业务管理、订单管理、产前管理、产中管理、条码管理五大功能管理模块。本系统的开发遵循开放性、可靠性、可用性等原则。在研究和开发过程中,使用统一建模语言UML进行系统的需求分析、业务流程分析、功能分析,大量使用UML中的用例图、时序图等,分析了杰威电子SMT贴片生产线流程和MI流程;业务系统采用JAVA语言开发,基于Spring MVC框架实现,前端使用VC++、JSP、Html5等语言开发。
面向SMT的生产过程管理系统的设计与实现
这是一篇关于SMT,生产过程管理,UML,条形码技术的论文, 主要内容为我国是制造大国,尽管各种类型、各种大小规模的制造型企业遍布全国。但我国制造业还是存在着明显的不足:多数企业还处于提升质量、控制成本的自动化初级阶段,如何在最低成本的情况下实现最大经济效益仍然是一个没有解决的难题。为加快制造业升级转型,我国出台一系列政策对各产业的智能化发展进行支持,市场上各类智能化生产的系统和解决方案层出不穷,但是这些如何从根本上解决两化融合道路上的这些难题,我们依然在摸索中前进。本文分析了国内外生产过程管理系统的发展状况,发现市场上为SMT流程订制生产过程管理系统较少,如果选用市场上通用软件,需要进行调整修改,会增加成本和工作量。因此本文选取了电路板贴片制造领域的SMT电路板贴片生产过程作为研究对象,以无锡杰威电子公司作为试点研究单位,研究分析其SMT电路板贴片生产在物料管理、工序管理等方面的问题。面对发现的问题,结合实际提出改进方法,采用条码技术,对生产计划、产品、物料、设备都进行条码管理,使得各环节数据被收录到系统中,实现信息物联,提高数据录入率,降低人工导致的出错率。系统分为五层:表示层、接口层、业务层、支撑层、数据层。包括系统管理、业务管理、订单管理、产前管理、产中管理、条码管理五大功能管理模块。本系统的开发遵循开放性、可靠性、可用性等原则。在研究和开发过程中,使用统一建模语言UML进行系统的需求分析、业务流程分析、功能分析,大量使用UML中的用例图、时序图等,分析了杰威电子SMT贴片生产线流程和MI流程;业务系统采用JAVA语言开发,基于Spring MVC框架实现,前端使用VC++、JSP、Html5等语言开发。
基于深度学习的SMT缺陷检测研究
这是一篇关于SMT,焊接缺陷检测,深度学习,图像分类,目标检测的论文, 主要内容为随着表面组装技术(Surface Mounted Technology,SMT)的智能化、自动化以及电子元器件尺寸的微型化发展,元器件在印制线路板(Printed Circuit Board,PCB)上的集成度不断增加,对表面组装技术的要求日益提高。同时元器件经过回流焊后存在的缺陷检测难度具有一定的提升,而利用主流的光学自动检测(Automated Optical Inspection,AOI)技术检测元器件经过回流焊后存在的缺陷还存在着误检以及漏检等情况,并且AOI的检测效率不高,难以满足行业发展的要求,所以元器件经过回流焊的缺陷检测面临着重大挑战。深度学习技术的迅猛发展使得基于深度学习技术的图像识别在各个行业的应用越来越广泛,在缺陷检测领域中,基于深度学习技术实现缺陷的识别检测与传统的检测技术相比,其技术更加高效且成本低。此外,基于深度学习技术的图像检测识别可以在集成电路制造过程实现稳定运行且进行实时检测,因此利用深度学习技术对元器件经过回流焊缺陷的检测具有重要意义。针对SMT片式元件经过回流焊后产生多种缺陷的检测问题,本学位论文基于深度学习技术的图像分类和目标检测方法实现缺陷的检测识别,同时,为了精确实现缺陷检测,本学位论文还对基本方法进行了改进,提出了两种缺陷检测的新模型:Res Net34-ECA和yolov5x-CBAM,这两种缺陷检测模型的主要贡献如下:针对SMT片式元件经过回流焊的缺陷识别问题,提出基于改进Res Net的SMT焊接图像缺陷分类模型Res Net-34-ECA。首先使用AOI设备采集数据,并人工创建数据集,然后采用数据扩增方式对数据集进行数据集扩增,增加缺陷图像的多样性,增强模型鲁棒性以及提升模型的泛化能力,其次利用高效的通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA)改进Res Net34,增加模型的分类精度。实验结果表明:基准模型进行数据扩增后的数据集上准确率增加了22%,达到了97.2%。同时,提出的改进Res Net34模型Res Net34-ECA的整体分类准确率比基准模型提高了1%,达到了98.2%的准确率,并且优于其他模型在该数据集上的缺陷分类效果。针对SMT片式元件经过回流焊后存在的缺陷检测及缺陷定位问题,在对比了现有检测技术存在局限性的前提下,本文基于深度学习技术提出了基于改进yolov5的SMT焊接缺陷检测模型yolov5x-CBAM。首先,在分类数据集的基础上创建目标检测数据集,接着进行基准模型测试实验,然后进行数据扩增,之后通过迁移学习冻结层,边界回归损失函数的方法对基准模型进行改进优化,最后在经过上述改进后的模型中加入卷积注意力模块CBAM(Convolutional Block Attention Module,CBAM)。实验结果表明:基准模型在扩增数据集上的准确率提高了5.4%,到达了92.6%,而本文提出的改进yolov5x-CBAM模型在扩增数据集的整体缺陷检测准确率比基准模型提高了1.4%,达到了94.0%。
面向SMT的生产过程管理系统的设计与实现
这是一篇关于SMT,生产过程管理,UML,条形码技术的论文, 主要内容为我国是制造大国,尽管各种类型、各种大小规模的制造型企业遍布全国。但我国制造业还是存在着明显的不足:多数企业还处于提升质量、控制成本的自动化初级阶段,如何在最低成本的情况下实现最大经济效益仍然是一个没有解决的难题。为加快制造业升级转型,我国出台一系列政策对各产业的智能化发展进行支持,市场上各类智能化生产的系统和解决方案层出不穷,但是这些如何从根本上解决两化融合道路上的这些难题,我们依然在摸索中前进。本文分析了国内外生产过程管理系统的发展状况,发现市场上为SMT流程订制生产过程管理系统较少,如果选用市场上通用软件,需要进行调整修改,会增加成本和工作量。因此本文选取了电路板贴片制造领域的SMT电路板贴片生产过程作为研究对象,以无锡杰威电子公司作为试点研究单位,研究分析其SMT电路板贴片生产在物料管理、工序管理等方面的问题。面对发现的问题,结合实际提出改进方法,采用条码技术,对生产计划、产品、物料、设备都进行条码管理,使得各环节数据被收录到系统中,实现信息物联,提高数据录入率,降低人工导致的出错率。系统分为五层:表示层、接口层、业务层、支撑层、数据层。包括系统管理、业务管理、订单管理、产前管理、产中管理、条码管理五大功能管理模块。本系统的开发遵循开放性、可靠性、可用性等原则。在研究和开发过程中,使用统一建模语言UML进行系统的需求分析、业务流程分析、功能分析,大量使用UML中的用例图、时序图等,分析了杰威电子SMT贴片生产线流程和MI流程;业务系统采用JAVA语言开发,基于Spring MVC框架实现,前端使用VC++、JSP、Html5等语言开发。
面向SMT生产的制造管理系统的设计与实现
这是一篇关于SMT,制造管理,SSH,批量处理的论文, 主要内容为近年来,随着云计算、物联网等信息技术的发展进程不断加速,制造业迎来了新一轮的技术革命。这也对制造类企业提出了在减少生产成本的情况下提高产品质量的要求。因此制造类企业开始向生产信息化与制造智能化的方向发展,这同时也给制造管理系统的发展带来了新的契机。SMT(Surface Mount Technology)产业是现今制造业中的核心产业之一,许多SMT制造企业如雨后春笋般涌现,然而其中仍有较大部分企业没有普及制造管理系统。信息化的制造管理系统是生产企业的计划管理层与车间产线层之间的桥梁。因此,实现一个面向SMT生产的制造管理系统对相关SMT企业有着提高生产工作效率,加强信息化建设有着重要的意义。本文在整理SMT生产基本业务生产流程后,运用Petri网对SMT四类产线的生产工序进行建模与分析,确定了本系统需要完成的功能,即需要对生产岗位员工进行管理,对物料和产品进行整合归类,对SMT相关生产设备状态进行采集监测,以及对产品的生产中半成品状态进行信息采集和管理。本系统分为四个模块:人员管理模块,物料管理模块,产品生产管理模块以及生产设备数据采集解析模块。其中依据生产业务流程将最核心的生产管理模块分为产前操作、生产中及产后入库三个部分。本制造管理系统的主体部分是基于SSH框架的应用服务器,本本文统利用用例分析、类图、时序图等来完成系统主要模块设计与实现的描述。针对生产设备数据采集解析模块中处理大数据量的生产设备报文的场景使用JNI调用本地方法实现了一种高效率的批量解析方案。在功能测试与性能测试中,系统各个模块正常流畅工作,能满足SMT企业高效生产、管理全面的要求。
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