摘要：针对印刷文档扫描影像中表格位置检测中存在检测效果较差的问题,设计了一种基于深度学习的印刷文档扫描影像中表格位置检测方法。首先,在 Hough环境下对表格位置变换检测点进行确定,同时建立深度形态双向层级位置检测结构。以此为条件,创建深度学习多层级的逆向检测的模型,在深度学习的背景之下,采用多维正向法实现表格位置的检测。测试结果表明:在不同深度学习控制范围之内,所设计的深度学习位置检测方法得出的表格检测AP值相对较小,表明检测效果更佳,并具有更强的稳定性以及精准性。

摘要：以多乙烯多胺为起始剂，醋酸钙、氢氧化钾为催化剂合成了环氧丙烷、环氧乙烷多嵌段聚醚，用ＩＲ、ＧＰＣ、１ＨＮＭＲ方法测定了该多嵌段聚醚的结构，考察了引发剂、催化剂、亲油头、ＥＯ含量及实验条件对多嵌段聚醚破乳脱水性能的影响。ＧＰＣ谱图上有３个洗提峰，对应的分子量为３０００、４０００和１００００；以醋酸钙为催化剂合成的多嵌段聚醚的分子量分布较窄。亲油头中多乙烯多胺与环氧丙烷之比为１∶（１８０—２１０）、环氧乙烷含量为２５％—３５％的多嵌段聚醚（破乳剂ＣＤ９８）在用量１００ｍｇ／１、温度４０℃时，对长庆油田采油二厂原油的２小时脱水率＞９８％，净化油含水≤０．５％，脱出水清，油水界面整齐。

摘要：分析了长庆马岭油田含水原油溢流沉降罐内产生的中间层乳状液的组成，研究成功了使用烷基磺酸钠（ＡＳ）、无机酸（盐）、破乳剂并掺水破乳的方法，考察了影响脱水效果的因素，在马岭油田集中处理站进行了分离出的中间层乳状液现场破乳脱水试验。在乳状液中加入ＡＳ１５００－２０００ｍｇ／ｌ、硫酸和（或）硫酸盐０．５％－１．５％、破乳剂４００ｍｇ／ｌ、掺水３０％－１００％，在４０－５０℃下４小时脱水率达９５％，净化油含水小于５％。

摘要：针对多作业模式的半导体封装测试环节调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出了孪生人工蜂鸟算法。设计了孪生种群机制,通过构建双解码、孪生种群生成与协作方法,扩大解的搜索空间,提高初始解的质量,增加优化过程中解的多样性,进而提高求解精度。通过双向引导觅食策略,平衡算法多样性与收敛性,增强算法稳定性。通过构建四邻域搜索策略,增强算法局部优化能力。实验结果表明,该方法能有效缩短半导体封测环节的最大完工时间。

摘要：为求解具有动态性、实时性、多约束、多目标特点的晶圆光刻区调度问题,提出一种基于门控循环单元强化学习的晶圆光刻区实时调度方法。设计引入门控循环单元学习光刻区历史调度决策与状态的时序信息,为双深度强化学习模型提供辅助决策信息;设计双深度强化学习模型的输入状态空间、输出动作集,并面向晶圆最小化最大完工时间和晶圆准时交货率指标设计多目标奖励函数,为智能体优化调度输出;设计设备专用性约束与掩模版约束的解约束规则与调度方法相结合,提高调度方案实施的实用性。通过某晶圆制造企业实际算例,将该方法与传统双深度强化学习和光刻区启发式规则方法比较,该方法均为最优,证明了其解决此问题的有效性。

摘要：本论文从服饰的色彩设计、款式设计、图案设计、配饰设计四个方面,对爱知世博会各参展国的展会服饰案例进行具体分析,从中归纳出成功的世博会服饰形象策划经验,总结案例中优秀的世博会服饰设计理念,给2010年上海世博会服饰形象设计提供有效的参考和借鉴。

摘要：为在自动化物料搬运系统设计阶段快速有效地分析该系统的性能,提出一种扩展Markov模型的建模方法,该方法减少了自动化物料搬运系统性能分析模型的规模,避免了模型的状态空间规模爆炸。采用某晶圆制造企业的实际生产数据进行测试,并与仿真分析方法比较。结果表明,扩展Markov模型与仿真模型在自动化物料搬运系统搬运量、运输小车利用率和空载小车到达平均时间间隔等指标方面的相对误差值为96%,处于[-8%,10%]的区间范围;与仿真模型相比,扩展Markov模型的性能分析效率提高了600倍以上。由此验证了所提扩展Markov模型建模方法的有效性。

摘要：晶圆制造过程中的生产特征数据大规模、特征间复杂关联和特征样本强相关特性导致晶圆加工周期预测效率低与预测精度不高,因此提出了一种融合双重注意力机制与并行门控循环单元的晶圆加工周期预测方法。首先,利用Relief-F算法对生产特征数据进行降维处理;然后,基于模糊C均值算法对数据样本进行工艺相似性聚类,并设计并行门控循环单元网络来挖掘晶圆lot特征样本间的强相关特性;最后,设计了双重注意力机制来学习关键特征内部及特征与加工周期的复杂关联信息。实验结果表明,所提出方法能有效缩短预测训练时间,提高预测精度。

摘要：双闭环Interbay物料运输系统是300 mm晶圆制造系统至关重要的组成部分。为在设计阶段快速有效分析其运行性能,本文提出了一种扩展马尔可夫模型。该模型充分考虑了运输小车在外环、内环和捷径导轨关键节点的运行、堵塞、装卸晶圆卡等系统状态,抑制了多运输小车运行环境下的模型状态空间规模爆炸,提高了性能分析模型的准确性与运算效率。采用某晶圆制造企业实际生产数据,将扩展马尔可夫模型与仿真模型进行比较。结果表明:两者在空载运输小车到达时间间隔、系统搬运能力和运输小车利用率等关键指标方面相对误差值较小;扩展马尔可夫模型明显具有更高的分析效率。由此验证了提出的扩展马尔可夫模型用于双闭环Interbay系统性能分析是有效的。

摘要：电子装配行业的特点要求电子装配行业MES系统实现实时可视化、动态生产排程、装配过程跟踪等功能,同时实现系统可配置、可重构、实时、可集成等。采用工作流技术,提出基于工作流的电子装配车间实时可视化、动态排程、生产过程跟踪模型;建立MES系统中工作流引擎的总体结构;并基于J2EE架构和EJB组件技术对工作流引擎进行设计实现。基于工作流的电子装配行业MES在某企业PCB装配车间应用表明,车间的生产效率和管理水平得到了显著提高。