摘要：预制梁场目前使用的制备工序识别方法识别准确率较低,设计一种基于计算机视觉的预制梁场材料制备工序识别以及质量控制方法。通过设置工业摄像头以及相关参数抓拍时间间隔,设备将自动抓拍上传图片至后台,构建制备工序特征数据集构件,分析识别制梁生产工序,并记录当前工序开始及结束时间,确保管理人员可以获取第一手真实工序数据,实现质量控制。试验结果表明,在相同的测试场景下,设计方法各个工序的平均识别准确率可达到97%。

摘要：为了提高环形生产线智能加工管控的效率,降低平均管控加工时间,为此提出对基于人工智能的预制梁场环形生产线智能加工管控方法的设计与分析。利用数字孪生技术连接环形生产线的设备,多传感信息融合技术和加权平均算法能将生产线中多设备信息进行融合,分析管控需求;采用数据挖掘技术提取数据特征,利用计算机视觉技术构建多维度的虚拟管控空间,部署单元管控节点;结合多传感信息数据融合技术,形成多维加工管控逻辑,构建人工智能动态化生产线智能加工管控模型,采用模糊逻辑方法对环形生产线指令调度问题进行辅助修正。测试结果表明:针对5条预制梁环形生产线,测试得出的平均加工管控时间最终被较好的控制在1.5s以下,这说明该种生产线加工管控方法效果更佳,管控范围得到了进一步的扩大,日常的管控误差可控,具有实际的应用创新价值。