为提升船舶焊接表面缺陷检测的智能化水平、更好地适应智能制造需求,设计船舶焊接表面缺陷智能检测系统.通过采集船舶焊接表面图像,对图像进行预处理,结合深度迁移学习方法,根据缺陷特征对船舶焊接表面缺陷进行分析,建立检测模型,对图像进行缺陷目标检测,从而得到一种船舶焊接表面缺陷智能检测的高效手段,为船舶制造智能化水平和先进性的提升提供驱动力.
以设备的可编程逻辑控制器与各类传感器作为硬件层,以通信模块作为桥梁,进行以数据采集与监控系统作为软件层的综合性研究.通过大数据分析对船舶制造车间进行监控报警,达到数据采集的多样性、实时性,提高设备的综合利用率,降低能耗和设备维护保养成本.
为实现对人员、设备、物料等各生产要素的精准定位,需研究船舶车间智能管理相关技术.基于UWB定位技术,开发船舶车间高精度定位系统,完成在典型船舶车间的试验验证,车间内关键要素定位精度达到分米级,为作业人员跟踪、实时生产管控提供辅助,提高车间生产效率,推进船舶智能制造.
描述试验验证平台的总体思路,通过船厂综合调研,提出船体分段车间智能生产线的综合布置和设备网络布置,根据船体分段车间智能管控系统的硬件架构提出船体分段车间智能管控系统软件架构和技术架构,并梳理船体分段车间信息流向以及平台各部分之间的逻辑关系,最终确定船体分段车间集成化试验验证平台的总体初步框架.
梳理船体分段车间在制造过程数据的特点和问题,提出构建船体分段车间制造过程数据模型的必要性.以船体分段车间的产品实物流为基础,分析制造过程数据包含的范围并细化分类,对主要数据类型进行详细分析,建立过程数据结构框架.着重提取分段建造中的3条加工生产线,根据船体分段车间制造流程及车间管控的架构,分析关键生产线的设备信息传输关键节点及主要流向,为构建完整企业车间管理数据库奠定坚实基础,推进企业信息化、精细化生产管理进程.
