部件缺失的案例
Simsolid模型導入部件缺失
導入后中間板缺失，試了一些方法不怎么管用，請問這個是什么原因，有沒有好的解決辦法
核心部件發展迎來突破，國產機器人正在強勢崛起！
我國機器人產業發展雖在不斷加速，但核心零部件的缺失拖慢了其發展速度，好在近年來在政策和企業的共同作用下，國產核心部件已經有了不小的突破，我國機器人產業發展也漸顯崛起騰飛之勢。
近年來，在全球生產自動化需求帶動下，我國“機器換人”進程不斷加快，各種現代科技的相繼出現，推動了國內機器人產業的迅猛發展。時至今日，我國工業機器人已經成為全球最大需求和應用市場，服務機器人正與世界各國齊頭并進，特種機器人也在蓄勢待發隨時準備釋放潛力，三大類機器人發展都可圈可點！
不過一直以來，我們在強調機器人產業發展如何快速、潛力如何巨大、未來市場如何寬廣的同時，同樣也會說關鍵技術和核心零部件缺失、市場和產品標準不完善、研發和應用人才匱乏等問題制約著產業的發展，其中又以核心零部件和技術的缺失最為影響巨大和迫切。
為此，國家在2015年就成立了“國家制造強國領導小組”，以領導和推動“中國制造2025”戰略計劃開展，并提出了“核心零部件國產化行業將率先享受政策紅利”的利好措施；2016年，國家工信部又發布了《工業強基2016專項行動實施方案》，強調重點突破40種核心基礎零部件；今年，工業和信息化部也再度發布了《關于加快推進工業強基的指導意見》系列文件，將核心基礎零部件的列為發展重點中的重點......
這些年，國家出臺的相關政策多的數不勝數，無一不體現出對于機器人核心基礎零部件能夠取得早日突破的強烈希冀。在政府的大力引導和支持下，我國行業企業也付出了成倍的努力，也終于取得了顯著的成果。
展開 整機企業在零部件數據管理方面經常遇到的問題及解決方案
在企業中, 產品設計部門和信息化部門在零部件數據管理中經常遇到下面的問題:
1、 工程師花費不必要的時間用于創建和搜索零部件。
工程師的主要工作是產品設計, 而不是花費大量時間用于零部件建模和搜索, 這將直接導致產品設計周期延長。
2、擁有多CAD平臺, 數據交互受限, 維護工作量倍增。
由于項目合作及CAD系統自身特點等因素, 大型制造企業往往擁有多種CAD平臺, 但各CAD之間的數據交互和一致性方面存在缺陷, 中間格式的局限性給后續管理流程帶來諸多不便, 另外針對不同CAD的零部件數據資源的創建, 維護, 更新工作量也會隨之倍增。
3、信息孤島-獲取和查詢零部件的完整信息困難。
工程師在查詢零部件信息時, 需頻繁切換分管不同零部件信息的系統, 獲取零部件的完整信息非常不便; 另外在缺少集成的情況下, 系統間錄入數據也容易發生錯誤。
4、零部件缺失申請、審核、開放、使用的標準化管理。
零部件在使用中缺少規范, 指導, 審核和監督管理, 新物料的開放缺失標準化管理, 造成工程師反復創建已有零部件或隨意選用不同規格的零部件。
5、一物多碼-重用效率低下, 新物料持續攀升。
造成一物多碼的主要原因在于: 零部件數據龐大, 零部件命名不規范, 缺少專業的分類管理和功能強大的搜索工具, 工程師經驗不足, 零部件庫缺乏可視化預覽功能等; 在沒有找到的情況下, 重復創建模型和增加新的物料號也就無法避免, 這將導致后續采購,倉儲,管理等費用的持續增加。
6、設計與采購缺乏溝通和信息共享影響成本控制。
展開 工業CT | 海克斯康 VG 軟件 2025.4 版本新功能解讀
此項新功能在以下軟件內提供：
? VGSTUDIO MAX
? VGinLINE
? VGMETROLOGY
全新“快速對齊”方法可實現相對于目標對象的預對齊
快速對齊方法是一種高效便捷的對齊方式，通過在兩個對象上選取一至三個匹配點，僅需數秒即可將部件與參照對象快速對齊。該方法適用于各種對象類型（例如 3D 掃描、CAD 模型或體積），即使部件僅部分重疊也能處理，并在應用之前提供對齊預覽。
與傳統對齊方式相比，此方法具有顯著的高效性，且處理速度不受對象復雜程度影響。該方法還可作為后續精細調整（如最佳擬合對齊）或模板應用的理想起始步驟。
此項新功能在以下軟件內提供：
? VGSTUDIO MAX
? VGMETROLOGY
提升了光學掃描的變形場性能
此項重要增強功能專為處理不完整光學掃描的復雜變形而設計。光學掃描在變形場計算中常面臨諸多挑戰，例如，因掃描設備的限制而導致的部件缺失問題，以及單面掃描場景下對精準匹配的特殊要求。
我們在軟件中集成了新的參數，顯著提升了其變形技術，使用戶能夠更高效地應對這些難題。
此改進可實現對復雜光學掃描部件的更精準和全面的處理，即便在苛刻條件下也能確保精確的對齊與分析。使用這些強大的功能可以優化您的工作流程，因為這些功能能夠以無與倫比的精準度和靈活性滿足光學掃描的特殊需求，從而助您高效實施無損評估流程。
此項新功能在以下軟件內提供：
? VGSTUDIO MAX
? VGMETROLOGY
孔隙/夾雜物分析用戶界面中的全新“公差”頁面
新的公差頁面更加簡潔明了，僅顯示需要設定公差的屬性?，F在，您可以為每個孔的屬性分別定義精確的上下限值，從而為滿足特定需求提供了更大的靈活性。
展開 
氫燃料電池汽車邁開商業化步伐
國內燃料電池系統的可靠性、耐久性、環境適應性與國際仍有較大差距，且核心零部件缺失導致采購成本高企，也缺乏相應政策法規支持。同濟大學汽車學院學術委員會主任章桐表示，城市客車等對氫燃料電池的體積、能量密度、可靠性等要求相對家用轎車較低。
但目前國內的燃料電池企業也正迅速發展。北京氫璞和浙江氫途都發布了第三代和第二代燃料電池電堆，壽命更長，能量密度更高，重量和體積都有所減小。
除燃料電池技術外，加氫站等基礎設施建設也是氫燃料電池商業化的必要條件。日本通產省的《燃料電池汽車戰略路線圖和氫能社會白皮書》顯示，2025年實現200萬輛的目標，2030年加氫站達1800座。英國政府則在4月份宣布將投入2300萬英鎊來完善氫燃料電池汽車的基礎設施。
Mohrdieck表示，奔馳計劃與德國當地燃料供應商合作，未來5-6年在德國建設400個加氫站，2019年將首先建成100個。加氫站將應用國際標準，不僅是奔馳，現代、豐田、本田等多家車企的氫燃料電池車都可以在此加氫。
中國的加氫站更多為地方政府和企業合作建設。
2016年6月，上海國際汽車城、上海舜華、林德集團及上海鑒鑫簽署合作協議，初步計劃至2020年在上海建成運營五座加氫站，形成環上海的一個小型加氫網絡，為約400輛燃料電池客車提供加氫服務。
目前全國范圍內北京、上海、深圳、鄭州、大連、云浮和佛山等城市擁有加氫站，其中佛山加氫站為首個市場化運作的加氫站，投資1550萬元建成，每天能為10輛氫燃料電池公交車和20輛氫燃料電池轎車加注氫氣。
0月，豐田將在常熟建造其在中國的首座加氫站。
展開 好鼓也要重擂：新時代我國裝備制造業創新之道
本文由知識自動化（zhishipai）授權轉載
作者：康鵬舉 杜文釗
作為裝備大國的中國制造，許多高端裝備長期依賴進口、新興裝備嚴重不足，而核心技術和關鍵部件缺失又使得產業鏈高度脆弱，如何做強裝備制造業，亟需重新思考，做好大格局的文章。
滿眼皆山頭
從目前行業發展看，我國重大技術裝備行業存在廠多分散、優勢資源集中度低、產能過剩、企業同質、有效的研發體系缺失等問題。
以輸變電裝備制造行業為例，當前我國高壓開關企業總數超過1000余家。僅在中央企業范圍內，除西電集團將輸變電裝備制造作為主業外，還有國家電網旗下的南瑞集團、平高集團、許繼集團、山東電力，兵器裝備集團旗下的保變電氣，華電集團集體下屬的國電南自等也從事輸變電裝備制造。
行業過于分散，直接導致我國相當一部分裝備制造行業龍頭企業的收入規模還比不上國際產業巨頭的利潤規模。2016年，即使處于歷史低谷，美國GE公司營業收入高達1200億美元，利潤接近100億美元；德國西門子公司營業收入達到876億美元，利潤超過83億美元；瑞士ABB營業收入超過330億美元，利潤接近19億美元。即使作為國內龍頭企業的上海電氣，在3月公布的2017年年報顯示，其營業收入795億元，歸屬于上市公司股東的凈利潤26.6億元。與國外企業依然有不小的差距。
產業集中度太低，企業規模小，必然導致研發、市場等資源分散，嚴重影響產業創新發展、轉型升級，制約我國邁向世界產業體系的中高端水平。
眾所周知，航空發動機等關鍵重大技術裝備，其投入動輒數百億元，且回報周期很長。
展開 PreSys/LS-DYNA 行人保護解決方案
PreSys行人保護模型搭建流程
行人保護基礎模型搭建過程：
1）去掉整車碰撞模型中行人保護分析不需要的子零件
2）截取車輛前部區域
3）添加行人保護分析所需的缺失零部件
4）補充缺失的連接關系完成行人保護初始模型搭建
2. PreSys行人保護模塊（畫線）
PreSys行人保護
畫線選擇窗口
在該功能窗口用戶指定各個對應的零部件即可完成畫線前零部件選擇。
PreSys行人保護畫線結果：
1）C代表兒童頭型碰撞點位
2）A代表成人頭型碰撞點位
3）紅色標注點位代表默認紅色碰撞點
4）綠色標注點位代表默認綠色碰撞點
PreSys行人保護畫線結果
3. PreSys行人保護模型（頭型布置）
兒童頭型質量3.5Kg，速度11.11m/s，碰撞角度50度
成人頭型質量4.5Kg，速度11.11m/s，碰撞角度65度
在PreSys行人保護頭型布置窗口，直接輸入對應的數據，選擇對應的點位即可完成頭型布置
兒童頭型與成人頭型布置示例
4. 行人保護結果分析
提取LS-DYNA計算結果中HIC15值繪制成表格
來源：ETA迪艾
展開 人工智能對增材制造的重要性
西門子強調，使用人工智能和機器學習的增材制造（AM）質量保證可以縮短從原型到成品部件的時間，并加快大批量生產的效率。該公司對EOS集成的用于監控各個打印層的攝像頭表示贊賞，因為它可以實時識別待打印部件上的缺失粉末（左）或重涂期間的粉末掉落（右）。
△左圖：缺粉導致的異常情況；右圖。重涂時的錯誤（圖片來源：西門子）
每個涂層的質量被記錄為一個數值，并自動進行評估。當這個所謂的嚴重性分數達到一定的閾值時，它可以表明涂層存在嚴重問題（如上面的例子）。該公司表示，這簡化了光學檢查，因為只有關鍵層需要由專家來評估。
進一步的應用
Post Process公司的后處理軟件——AUTOMAT3D，可以實時監測關鍵的工藝因素，并自主地做出反應，以實現3D打印部件的最佳完成度。為了做到這一點，該公司使用來自數十萬個基準零件的數據。此外，人工智能正被越來越多地用于自動化和優化工作流程。在關鍵部件中安裝了智能傳感器，它是智能和預防性維護，或"預測性維護"的測量工具。可以預見的是，在未來幾年，機器學習在制造商生產過程中的應用將繼續增加。預計到2028年，全球人工智能和高級機器學習的市場將達到4713.9億美元，增長率（CAGR）為35.2%。
展開 揭秘增材制造：復原的80條木雕龍背后的故事
他們是把需要修復的產品用CAD掃描并導入激光選區燒結（SLS）打印機里進行缺失部件的制作。
【文末有福利】
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位于英國倫敦的英國皇家植物園被聯合國教科文組織列為世界文化遺產。這座驚嘆于其高163英尺的灰墻紅軒邱園大寶塔是八角形磚塔，由英皇喬治三世于1761年下令建設，其建筑設計極其華麗并具有非常時尚的中國風，塔頂邊緣盤繞80條彩色龍雕為其設計的核心。
英國皇家植物園邱園大寶塔全景
01 面臨的挑戰
關于大寶塔木雕龍的消失傳說，20多年來的倫敦城里不斷流傳。因為在18世紀80年代，寶塔的屋頂需要修復，所以當時木雕龍被移走并從此消失了。
雖然有謠言宣稱這些木雕龍龍被賣掉換錢用于償還皇室的賭債，但是專家們認為只是歷經歲月洗禮的木頭腐爛了。
目前生態環保人士經常提及的話題是，大寶塔終于能夠在時隔兩百多年后重現往日輝煌，尤其塔中所有的龍都被重塑復原了！這些都歸功于3D Systems的ODM團隊。
Nick Lewis，按需制造總經理，3D Systems(左)和HRP項目負責人Craig Hatto(右)持有一條完成的3D打印龍
英國歷史皇家宮殿組織（HRP）開始探索讓木雕龍重現的辦法，但是遇到了的瓶頸：繼續用木材重塑雕龍，會因為時間和環境而被腐蝕，而且大寶塔已經經過兩百年的風霜雨雪，無法承受這幾十個木雕龍的重量。
“該項目最大的挑戰是重塑的龍對大寶塔這一級保護建筑影響要降到最低。”英國歷史皇家宮殿組織（HRP）的項目主管Craig Hatto如是說。
展開 航空發動機整機三維氣動仿真研究進展
在部件設計完成后，雖然通過了部件級的仿真驗證，但仍須進行大量部件級和整機性能試驗，以確保單個部件及整機的性能滿足一維設計要求。這種部件級和整機試驗周期長、費用高，若測試得到的性能不滿足設計要求，須重新進行詳細設計，導致設計過程反復拖延進度，迫切需要發展整機三維氣動仿真技術。
整機全三維仿真技術概況
計算流體力學（CFD）發展至今，在數值算法、模型和仿真工具等方面均取得了重大突破，加之高性能計算的普及應用，使得對發動機整機進行三維氣動仿真成為可能。通過整機仿真可以提高發動機整機設計精度和水平，大幅縮短設計周期，具體表現在以下兩個方面。
第一，模擬整機在復雜環境或極端條件下的性能。通過整機全三維仿真，可以了解整機匹配下發動機的流場細節，如發動機各種間隙流動情況、部件間匹配情況、冷卻空氣的分配情況等，也可以驗證當某個部件部分缺失、超溫或超速情況下的整機全三維性能，以及發動機在高空低雷諾數的整機全三維性能。
第二，輔助整機試驗設計，部分替代試驗。整機仿真的結果可以指導發動機整機試驗的探針布局，以便提高測試效率及有效性、降低整機試驗風險，縮短整機試驗周期。此外，在部件詳細設計后即可開展整機仿真，預先評估部件之間的匹配狀態，進行風險評估，指導整機的優化設計方案；進一步在各部件工程設計后，預測發動機整機性能，提前發現技術風險。
展開 智芯研報 | 2021年碳化硅行業研究報告
對于傳統燃油車，中國雖然擁有龐大的汽車供應體系，但關鍵零部件技術缺失，發動機、變速箱等設備依賴海外廠商進口，我們認為以電動汽車為突破口能夠推進我國汽車產業轉型升級，有望實現汽車產業發展的彎道超車。
汽車產業是國民經濟中重要的支柱行業，能夠拉動國內消費增長，其產業鏈長、提供就業機會多，對推動經濟增長、促進社會就業有重要作用。
汽車產業能夠拉動我國消費需求及提供大量就業崗位，根據國家統計局數據，2010 年至 2019 年汽車銷售額占中國社會零售總額比重均維持在 10%以上，2019 年汽車新車零售從業人員達到 120.92 萬，占城鎮就業人 數的 10%。
同時，由于汽車行業具備高度綜合性，產業鏈涉及國家工業的各個方面，上游包括發動機系配件、制動系配件等汽車零部件生產銷售，涵蓋了冶金、橡膠、玻璃、化工等重要的制造業部門，中游包括整車集成制造及銷售，下游輻射汽車后維修保養、出行服 務等諸多市場。
發展汽車產業能夠直接及間接地拉動經濟增加，提供就業崗位。
中國具備市場空間較大、“工程師紅利”等優勢，同時政策落地推動電動汽車發展。由于我國龐大的人口基數及消費升級趨勢，電動汽車市場空間較大，根據中金公司研究部預測， 2025 年我國電動汽車的出貨量將達到 669 萬輛，占全球新能源汽車銷量 47%，2021 年至 2025 年年復合增長率達到 35%。
同時，中國每年高校畢業生人數持續增長，根據教育部的數據，2020 年高校畢業生人數達到 874 萬人，為中國發展電動汽車提供了“工程師紅利”， 向產業微笑曲線的兩端延伸。
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電容焊反了會怎樣？華碩宣布召回部分電容焊反的電腦主板
盡管如此，PCB生產可能是不可預測的，因為有許多部件和補丁關聯。
當電子電路設計簡單時，手動目視檢查 (MVI) 足以識別潛在問題，例如短路、過載、有缺陷的連接點、零件損壞、組件丟失等。
然而，MVI 也會受到人為錯誤和疏忽的影響，可能是一項令人筋疲力盡且乏味的任務。由于故障或召回，這導致了電路缺陷和過多、不必要的成本。
PCB 制造行業和 PCB 相關制造商已經建立了多種測試和評估技術，以確保產品安全可靠。如今的測試標準可以更好地查明當前或未來可能發生故障的故障電路組件。
一個測試過程使用自動光學檢測 (AOI) 方法使目視檢查自動化。AOI 通常使用自動掃描 PCB 設備的相機來測試質量、缺失部件和潛在故障。它現在廣泛用于回流焊之前和之后，并且可以在一些拾取和點焊機上使用。
隨著表面貼裝器件 (SMD) 和球柵陣列 (BGA) 變得越來越普遍，AOI 測試的局限性變得更加明顯。AOI 通常無法識別束bundles下的缺陷。
隨著 PCB 的發展，確?？煽啃缘臏y試方法也在發展。因此，開發了一種自動 X 光檢測 (AXI) 方法，該方法可以揭示隱藏的PCB組裝缺陷，即使是在多層PCB中也是如此。
在這個初始評估階段完成后，PCB 通常會通過一個精確的規格測試，在整個電路上執行。
1. 在線測試
在線測試 (ICT) 是現有最可靠的 PCB 測試類型。高價反映了這一點——數萬美元，但成本將取決于電路板和夾具尺寸等因素。
ICT，也稱為針床測試，可啟動并啟動電路板上的各個電路。
展開 專家訪談 | 數據采集和測試的未來
他們可以實時監控這些信號，同時在實驗室測試中專門模擬缺失的部件。其次，車輛電子設備的網絡化正越來越多地從傳統的CAN轉向基于CAN-FD和汽車以太網的車輛總線?！?lt;/span></p><p><br></p><p class="ql-align-center"><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/0dOps7rIddpkYBzT70CIE34MD1oqpa9vvNkZC7ZXuT5PaMEiabMz1ovicNBhtyMkcOxAyyTaGF9bicefp3tOEQukA/640?wx_fmt=jpeg"></p><p><br></p><p><span style="color: rgb(68, 68, 68);">QuantumX CX27C是QuantumX家族首個采用低功耗片上系統(SoC) 架構的成員。這個新平臺允許客戶將快速記錄的數據集成到他們選擇的任何數字總線中，EtherCAT、PROFINET、Ethernet或新的xCP-on-Ethernet。</span></p><p><br></p><p><span style="color: rgb(68, 68, 68);">MX471C是CAN/CAN FD通信新旗艦產品，允許您通過現代車輛總線同步采集信號，自由擴展到x數量端口，允許直接從選定的ECU采集xCP-on-CANFD信號，或是用作模擬采集信號到CAN或CAN FD總線的網關。</span></p><p><br></p><p><span style="color: rgb(68, 68, 68);">因此，這些模塊的性能提高12倍。并且該模塊與2008年以來的QuantumX所有模塊都兼容。
展開 如何使用無人機進行三維建模
該方法的建模效率比傳統方法高效，且三維激光點云數據和無人機傾斜攝影數據的直觀性可降低建模過程中內外業的出錯率，避免了傳統方法對于建筑部件的局部數據缺失而返回現場補充量測數據的成本。同時，三維激光點云數據與無人機傾斜攝影測量獲取的古建筑數據更加豐富且完整，是可存檔的原始三維空間模型數據，可為科研人員進行后續研究提供最原始的數據支撐。曲林等利用無人機影像建立實景三維模型。通過傾斜攝影數據建立的實景三維產品，可服務于規劃、國土資源管理、城市管理、招商引資等方面，提升城市的對外宣傳形象。
圖19 古建筑三維模型（據何原榮等，2019）
圖20 街景工廠生產的實景三維模型（據曲林等，2015）
五、參考文獻
[1]楊國東,王民水.傾斜攝影測量技術應用及展望[J].測繪與空間地理信息,2016,39(01):13-15+18.
[2]曲林,馮洋,支玲美等.基于無人機傾斜攝影數據的實景三維建模研究[J].測繪與空間地理信息,2015,38(03):38-39+43.
[3]劉洋. 無人機傾斜攝影測量影像處理與三維建模的研究[D].東華理工大學,2016.
[4]洪宇,龔建華,胡社榮等.無人機遙感影像獲取及后續處理探討[J].遙感技術與應用,2008,No.102(04):462-466+361.
[5]曹琳. 基于無人機傾斜攝影測量技術的三維建模及其精度分析[D].西安科技大學,2016.
[6]范攀峰,李露露.基于Smart3D的低空無人機傾斜攝影實景三維建模研究[J].測繪通報,2017(S2):77-81.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0678.
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