检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中冶东方工程技术有限公司,山东青岛266555 [2]日照市发展和改革委员会,山东日照276827
出 处:《智能制造》2023年第4期102-105,共4页Intelligent Manufacturing
摘 要:高速线材精整区物料运输有多流转、多工位和PF线循环等特点,这些特点使得精整区在高速线材整个工艺流程中是最难进行物料跟踪的部分。随着深度学习技术的不断发展和在工业领域的广泛应用,与工艺需求的有机结合,通过基于机器视觉的高速线材精整区物料跟踪系统开发与应用,解决了精整区物料跟踪难的问题,为高线生产过程中实现产品质量追溯、生产分析和成本管理等奠定了基础。本文介绍了国内某高线生产厂各种跟踪实践方案的优劣性,在本系统投用后取得了99.98%的跟踪准确率,节省了硬件、维护和人员成本,具有广阔的推广应用前景。
分 类 号:TF31[冶金工程—冶金机械及自动化]
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