1 中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
2 中国科学院智能红外感知重点实验室,上海 200083
3 上海科技大学 信息科学与技术学院,上海 201210
4 中国科学院大学,北京 100049
在航天产品的研发制造过程中,多余物控制至关重要,尤其是多余物状态识别的环节,其核心在于如何有效提取高噪声图像中的局部特征。现有方法尚未针对多余物场景进行有效建模,通用的视觉模型往往会对噪声进行过度拟合,而无法有效滤除噪声信号。为此,提出了一种可学习滤波感知机。该感知机通过采用一种可学习滤波器来替代繁琐的自注意力机制,用以学习空间位置的交互作用信息。随后,引入了频谱掩模用于频域分量特征的抽取,以学习不同频段内的重点信息。实验结果表明,该方法在多余物识别中取得了96.7%的准确率,优于基于卷积和自注意力的模型,并且具有更低的计算复杂度。
机器视觉 智能制造 多余物控制 航天产品 滤波算法 machine vision intelligent manufacturing control of remainders aerospace products filtering algorithm
1 北京航空航天大学机械工程与自动化学院，北京 100083
2 清华大学机械工程学院，北京 100084
3 浙江移动信息系统集成有限公司，浙江 杭州 310000
4 北京航空航天大学大型金属构件增材制造国家工程实验室，北京 100191
5 北京航空航天大学国际交叉科学研究院，北京 100083
人工智能在智能制造领域中起着举足轻重的作用。近年来，激光制造技术以其精度高、可控性强等优势而逐渐成为先进制造的关键技术，在航空航天、****、新能源汽车、生物医疗等重要领域中发挥了重要作用。与此同时，人工智能在激光制造中的模拟预测、参数优化、过程控制、质量分析等方面展现了巨大的应用潜力。主要从激光制造装备和工艺这两个方面出发，总结了激光制造领域中人工智能的研究现状与应用情况，并对人工智能和激光制造技术的发展方向及应用前景进行了展望。
激光技术 激光制造 人工智能 在线监测 过程控制 智能制造 中国激光
2023, 50(11): 1101005
1 北京航空航天大学机械工程与自动化学院，北京 100083
2 北京航空航天大学大型金属构件增材制造国家工程实验室，北京 100083
3 北京航空航天大学国际交叉科学研究院，北京 100083
激光精密加工技术在航空航天、集成电路、医疗器械等战略新兴产业领域展现出了巨大优势。本文重点介绍了北京航空航天大学激光团队近年来在激光精密抛光、金属-复合材料高强连接、一站式功能表面制备、超快激光刀钻骨、超快激光助力硅晶圆制造等方面的研究进展，对相关结果进行分析与总结，并展望了激光精密加工技术的未来发展方向和应用前景。
激光技术 激光精密加工 激光抛光 异质材料连接 功能微纳结构 骨钻孔 智能制造 中国激光
2022, 49(19): 1902001
中国商飞上海飞机制造有限公司, 上海 201323
针对大飞机制造面临的多品种小批量的生产特点和高安全性、高可靠性的要求, 根据新一代智能制造系统特点, 提出了5G+工业互联网赋能的大飞机智能制造总体思路, 介绍了5G+工业互联网与智能制造系统融合的基本机理及其主要功能, 突出了5G工业互联网络及其平台对新一代智能制造的支撑与载体作用。并以企业案例为依据, 介绍了新一代智能制造中的大飞机企业实践。
大飞机制造 5G+工业互联网技术 新一代智能制造 large aircraft manufacturing 5G and industrial internet new generation of intelligent manufacturing
