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公开(公告)号:CN116805940A
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202310689540.4
申请日:2023-06-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L67/1001 , H04W28/084 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于可扩展边缘计算的数据采集系统及方法,所述系统包括:数据采集模块、负载均衡设备、边缘计算模块和云平台,其中,数据采集模块,用于采集各个移动设备的数据信息;负载均衡设备,用于根据预设分割算法对数据采集模块的数据信息进行任务分割,同时根据预设分配算法将分割的任务发送至边缘计算模块的各个边缘节点;云平台,用于存储各个边缘节点处理后的数据信息。根据本发明提供的方法,采用边缘计算的模式对数据进行采集,通过负载均衡设备动态对数据进行任务的分割及分配,提高了数据的采集效率。
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公开(公告)号:CN112801959B
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202110061685.0
申请日:2021-01-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉特征识别的辅助装配系统,包括:云端服务器,用于预先输入产品工艺流程信息、产品三维模型信息、工艺流程以及产品的工艺步骤;边缘服务器,用于接收云端服务器的输入信息,根据数据处理单元反馈的数据信息与存储库模型信息进行对比,获知当前产品装配状态,自动触发,执行相应功能策略;数据处理单元,用于获得摄像头模组拍摄的位置图像信息,采用差异化对比,鉴别新安装零部件并标记,反馈给边缘服务器,同时响应相应功能策略;显示器,用于显示数据处理器的相应功能策略。本发明实现关键部件的智能检测与识别,通过深度学习提高关键部件自动识别正确率。
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公开(公告)号:CN111369130B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202010132861.0
申请日:2020-02-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了基于语义数据和知识推理的分布式自适应产线重构方法,包括为建立基于本体的生产任务和制造资源语义模型和通过知识推理实现生产任务和产线资源的逻辑重配;所述建立基于本体的生产任务和制造资源语义模型包括以下步骤:S1、构建生产任务和制造资源信息的本体模型;S2、构建知识库结构;S3、保存生产任务和制造资源信息模型文件;S4、判断是否更新本体模型;S5、更新本体模型;S6、加入模型库;所述的通过知识推理实现生产任务和产线资源的逻辑重配包括以下步骤:1、分别计算对应元素语义相似度;2、将语义相似度加权求和;3、引入评价指标体系,得出资源组合最优解,对制造资源层下达生产任务。
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公开(公告)号:CN114022723A
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111111246.2
申请日:2021-09-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/46
Abstract: 本发明涉及一种用于神经网络训练的数据集生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质,包括:首先从包括目标物体信息的视频各帧图像中采集样本图像,其次对滤波降噪后的每张样本图像做特征区域检测,确定每张样本图像的特征区域位置;然后对每张样本图像进行随机不重复的增强变换,从得到的增强图像集的每张增强图像中裁剪出区域图像集,最后将所有样本图像的区域图像集整体压缩打包,生成训练数据集。本发明所提供的方法能快速生成用于训练的数据集,加速数据集的制作速度,并自动扩充数据的多样性,实现数据增强功能。
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公开(公告)号:CN106990733B
公开(公告)日:2020-06-19
申请号:CN201710271100.1
申请日:2017-04-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B19/042 , G05B19/418 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种支持工业大数据分析的装备控制器及运行方法,其包括用于数据检测、数据分析与数据处理的控制模块;用于数据存储的存储模块;用于数据传输的通讯模块。数据检测是指在运动控制卡控制机器执行每一个动作节拍开始所产生的系统时间及对应的计数采集;数据处理是指将检测出的数据进行分析、计算及格式化的整理;数据格式是指具备该工业场景中的大数据分析的数据格式;采用上述原理,利用该种装备控制器及数据处理机制,可以实现所控制的机器设备运行状态的实时监测以及将数据用于工业大数据的故障预测分析,从而为企业维修管理人员提供更好的工厂运行状态描述和预案描述,进而在不影响工业生产的情况下排除生产故障。
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公开(公告)号:CN106933212B
公开(公告)日:2019-12-10
申请号:CN201710264013.3
申请日:2017-04-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种分布式制造环境下的可重构工业机器人编程控制方法,包括依次电讯连接的编辑模块、模型转换模块、部署模块、通讯模块、IEC 61499运行环境、机器人控制指令执行模块、伺服驱动模块、机器人;所述部署模块电讯连接监控模块,监控模块连接编辑模块;所述通讯模块电讯连接监控模块;本发明采用符合国际标准的图形化编程语言,替代了各种基于文本的专用机器人控制器编程语言,提高了开发过程的效率和控制程序的可移植性。基于模块化运行环境和标准化管理命令,能够实现工业机器人控制程序的在线动态重构,提高了机器人控制器的柔性。
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公开(公告)号:CN107817787A
公开(公告)日:2018-03-20
申请号:CN201711221941.8
申请日:2017-11-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的智能产线机械手故障诊断方法,采用Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统)实现海量历史数据存储,并开发了一套面向智能产线机械手的故障诊断系统。该方法利用HDFS上存储的机械手历史数据,首先提取机械手的属性数据,作为算法模型的输入特征,其次基于Spark的MLlib对历史数据进行数据建模,然后利用模型对实时数据预测与分析,最后将实现机械手故障诊断。采用本发明,能够提高机械手故障诊断效率与水平,更好地保证机械手的运行状态,减小经济损失。
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公开(公告)号:CN116149272A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202211684908.X
申请日:2022-12-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的生产线监控方法、装置及系统,方法包括:接收数据采集端发送的生产线数据,对生产线数据进行解析,确定标准数据,并将标准数据发送至云端;接收配置文件,利用配置文件确定工作流任务;将工作流任务中满足预设条件的服务节点加入到任务队列;将生产线监控模型存储至镜像仓库中;接收云端发送的生产线监控模型,利用Docker容器以及生产线监控模型;获取云端的任务队列,利用微服务对任务队列进行轮询;根据轮询结果执行对应的任务,确定工作流结果;接收边缘端发送的工作流结果,并对工作流结果进行存储。本发明充分利用边缘端和云端协同的优势,在边缘端实现产线及时监测和控制,提高了数据处理效率。
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公开(公告)号:CN110995804B
公开(公告)日:2021-12-21
申请号:CN201911160899.2
申请日:2019-11-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , H04L12/725 , H04L12/721 , H04L12/24 , H04L12/803 , H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于软件定义的工业异构网络信息交互方法,包括以下步骤:步骤1、针对小批量多品种个性化定制的要求搭建集U盘加工,雕刻挂件加工、产品包装等于一体的多功能复合产线;步骤2、进行多协议数据网关的设计和搭建,对设备产生的数据进行标准化处理方便设备间以及设备与上位机之间的通讯;步骤3、搭建软件定义网络架构,对交换机进行数据传输流表的初始化配置;步骤4、制定数据流分级和网络服务质量优化机制,由控制器实现动态网络拓扑结构优化,实现数据流量的负载均衡;步骤5、通过私有云实现工业物联网和云端的数据交互,对于本地处理不了的计算任务上传至云端,用户定制信息则通过云端的客户端获取。
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公开(公告)号:CN112162867A
公开(公告)日:2021-01-01
申请号:CN202010987160.5
申请日:2020-09-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/52
Abstract: 本发明公开了一种智能生产线柔性生产的死锁预防方法及其应用,该方法包括下述步骤:构建第一策略、第二策略、第三策略和第四策略;第一策略用于消除制造智能体冗余子功能以破坏操作回路,第二策略用于利用冗余制造智能体破坏操作回路,第三策略用于利用缓存智能体破坏不可剥夺条件,第四策略用于利用流量控制破坏循环等待条件;第一策略、第二策略、第三策略和第四策略根据需要叠加使用,完成生产线柔性生产的死锁预防。本发明的四种死锁预防策略分别利用不同的资源,相互之间没有交叉,可以叠加使用,综合利用这四个策略,能够完全避免死锁的发生,实现智能生产线柔性生产的死锁预防。
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