智能像素化技術的案例
基于catia參數化和智能化技術的模架自動裝配
提出了一種基于catia參數化和智能化技術實現自動裝配的方法。首先將零部件參數化,然后找出零部件特征之間的裝配關系。通過改變其中的幾個參數就可以很容易的建立起一個新的裝配體。最后以模架的裝配為例說明了實現這種方法的過程
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汽車電子電動化與智能化的技術發展新需求和趨勢
因此，在電動化和智能化的大趨勢下，電力電子技術和智能信息處理技術的加入，必然會要求重新定義汽車電子的概念，重新規范其開發理念、方法和體系，這也必將為汽車電子帶來更為廣闊的發展空間。
汽車底盤智能化技術
如PPT所示，這個平臺加上我們所有決策單元如ACC、AEB，感知單元，如雷達、攝像頭、高精度地圖等，還有iBooster、ESC、EPS等執行部件就可以搭建這樣一個平臺，可以實現一個平臺化設計。
智能電驅動平臺的關鍵技術也是有很多潛在的沒有解決的技術。包括分布式驅動與控制技術；路面附著系數識別，不同路面上給多少的驅動力與差速制動，這是不同附著系數路面中要給出的；第三個是彎道預測與道路傾斜度下的驅動力分配技術；自適應道路差速驅動技術；全地形越野驅動技術、電驅動底盤與高精度地圖匹配驅動技術。以及電驅動平臺的電氣架構和網絡架構問題等等，這都是未來智能電驅動平臺需要研究的關鍵技術。
因此我們可以看出智能化底盤到智能駕駛，需要研究一系列的ADAS系統，它是由許多ADAS系統、傳感器和控制算法不斷疊加而成的。像在ABS的基礎上增加傳感器和算法，如ASR、EBA、EBD、DYC等，就構成了ESC。同樣在，底盤上，將上述ADAS系統不斷增加機電一體化的執行機構、傳感器和控制算法，可以逐步實現底盤智能化，智能化的底盤平臺，最終實現智能網聯汽車的無人駕駛的最終目標。
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2021年4月汽車商品進出口情況簡析
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展開 酸連軋智能化控制關鍵技術
構建可拓展的冷連軋工藝約束模型庫，綜合考慮軋制力、功率等設備能力和壓下率、軋制力、功率等負荷平衡工藝規則，并將軋機振動、打滑、熱劃傷等工藝狀態以約束形式進行模型化描述。給出各工藝質量參數的滿意度柔性區間系數，從軋制穩定性和產品質量的角度明確各工藝約束條件的優先級和加權系數，以最優運行指標評價函數實時監控非穩態過程運行狀態。開發冷連軋過程多目標動態優化設定方法，以實際運行軋制工藝規程為初始條件進行在線優化，動態實時調整各機架壓下分配、張力制度、潤滑制度等，并在各因素運行指標允許范圍內最大限度提高板帶材軋制速度。
5智能化控制技術發展趨勢
鋼鐵生產流程是涵蓋多工序、多控制層級的大型復雜工業流程，各制備工序裝備與自動化水平較高。同時，工序界面和工況復雜性限制了產品質量與生產效率的進一步提升，難以再從單獨工序或某個獨立系統取得突破。通過智能化關鍵技術實現多工序、系統級、全局的產品質量和生產過程優化，是鋼鐵行業發展的戰略方向之一，鋼鐵行業多工序協調優化控制系統見圖2。我們需要基于良好的工藝裝備和自動化水平，以信息深度感知、智慧優化決策、精準協調控制和自主學習提升形成全流程控制閉環，構建系統之系統級的鋼鐵工業CPS系統。突破工序界面和系統壁壘，形成工序和系統間的無縫銜接與良好互動，避免信息不對稱造成的復雜性和不確定性問題。以智能化、協同化、柔性化、集約化、精準化控制技術，實現鋼鐵工業橫向、縱向和端到端集成，在現有工藝裝備條件的基礎上提升鋼鐵行業的“軟實力”，以智能化推進綠色化，以綠色化帶動智能化。
展開 
數字化智能沖壓車間關鍵技術
數字化智能車間的技術升級并不應該只局限在數字化的軟件技術方面，而應該兼顧車間內軟件、硬件、人員管理、生產組織等一系列技術提升，這樣才能在數字經濟時代為企業的數字化智能制造轉型升級提供助力。
——文章選自《鍛造與沖壓》2022年第18期
機器視覺技術在工業智能化生產中的應用
0 引言
隨著我國工業持續發展，工業主導地位不斷提高，我國的工業生產結構產業結構從勞動密集型逐漸轉向技術、知識密集型，產業發展的動能也逐漸從要素驅動轉向效率驅動和創新驅動。與此同時，隨著5G網絡時代的到來，人民的生產生活將愈來愈智能化。為建設現代化強國，提高工業生產的作業效率和經濟效益，實現國家經濟增長再創新的高度。我國工業生產的智能化水平仍然是工業領域的一個重要的研究點，未來工業智能化的發展尤為重要。
近年來，隨著工業智能化的迅速發展，具有便捷性、精確性、迅速性、智能化等優點的機器視覺技術被廣泛應用于工業生產各領域，其作為一種現代化檢測手段，越來越受到人們的重視。機器視覺技術涉及計算機科學、人工智能、信號處理、圖像處理、機器學習、光學、自動化等多個領域。機器視覺通過光學設備和傳感器獲取到目標物體的圖像信息，然后將圖像信息轉化成數字化信息，進而通過計算機分析數據顯示在電子屏幕上或者通過控制單元指導機器完成任務。機器視覺偏重于信息技術工程化和自動化，但又構建在計算機技術視覺效果方法論的基礎上，它的重點是感知目標物體的位置信息、大小形態、顏色信息及存在狀態等數據信息。
本文主要通過論述機器視覺技術在工業生產智能化中的應用，分析機器視覺的優點及現如今存在的問題，并針對問題提出解決性的方法，進而剖析機器視覺技術在工業智能化生產上的發展趨勢及方向，期望能為現代化的智能工業生產的發展提供借鑒。
1 機器視覺的研究與發展
機器視覺的概念始于20世紀50年代，最先應用于“機器人”的研制。通過機器視覺傳感器采集圖像信息并處理，進而通過計算估計下一步的位置來控制機器人運動。
20世紀50年代：機器視覺的研究主要集中在二維圖像的簡單分析和識別上，像字符，工件、圖片的分析和處理等，多用于航天、工業的制造與研究。
展開 射出模具數字化設計與智能制造技術研究
■ 湖南省郴州技師學院 / 李祥偉
（ACMT電子技術月刊No.070)
前言
數字化設計與智能制造技術是管理科學、網絡技術、制造技術以及計算機技術等多種先進技術的融合與應用的結果，是制造業向數字化與智能化發展的必然趨勢[1]。基于模具制造業發展形勢，需要積極研究和應用數字化設計與智能制造技術，將相關技術與現代工業信息化技術的結合，打造模具設計與制造的系統化平臺，從而提升模具設計與制造的智能化與數字化水平，以模具數字化設計、智能化制造促進高新技術科學應用，推動模具制造行業的創新與發展[2-4]。
傳統工藝流程
傳統情況下，精密銑削、精密三坐標測量和精密放電加工都是精密射出模具制造過程的幾大部分。制造精密射出模具的過程中，一般從以下幾個方面著手。
第一，計算機輔助設計(Computer AssistantDesign, CAD)部門主要負責模具的設計工作。第二，計算機輔助制造(Computer Aided Manufacturing, CAM)部門主要負責工藝制定和數控加工工作[5]。第三，電加工部門主要負責模具主要零件的電火花放電加工工作。
其中，電火花放電加工是精密模具制造的重要環節。電加工過程中，三坐標指定測量點的選擇、電極是否偏心、放電間隙是否準確等方面都需要進行嚴格的質量檢測工作。對于電極偏心和放電間隙存在問題的情況，需要基于質量控制(Quality Control, Qc)提供的電極檢測報告進行電火花放電加工工作。只有在確定三坐標精密檢測的情況下，才能夠不斷提高整個模具的制造精密度。
在電極偏心量和放電間隙存在偏差的情況下，模具精度會受到嚴重影響。
展開 射出模具數字化設計與智能制造技術分析
■ 廣西安全工程職業技術學院 / 吳桂勇
（轉載自繁體版ACMT電子技術月刊No.077)
前言
數位設計與智能制造技術是當前網絡技術、計算機技術、制造技術等多種先進技術融合下的產物，是中國當前制造行業中發展的必然方向。就當前中國制造行業的實際情況而言，模具制造往往要充分融入數字化設計與智能制造技術，不斷結合當前日新月異發展的高新技術，實現數字化模具設計與智能制造系統平臺的打造，改變傳統設計方法帶來的弊端問題，使得中國射出模具設計與制造能夠朝著高效、集成的方向發展，進一步推動模具設計制造行業的進步與創新。
射出模具數字化設計與智能制造技術概述
在中國制造行業高速發展過程中，射出模具數字化設計與智能制造逐漸成為當前制造行業中的主流，被現階段世界各個發達國家所推廣。近年來，中國模具制造行業積極推動射出模具數字化與智能制造技術，能夠有效地滿足模具制造行業的發展需求，是保證模具制造行業朝著智能化、數字化轉型的關鍵。此外，模具數字化設計與智能制造技術，主要包括智能產線與數字化技術，針對模具設計的相關要求完成設計與制造，其中主要內容包含結合模具實際要求提供設計方案、利用3D可視化技術進行模具設計、在仿真技術下進行制造流程設計，在這些流程都完成后，通過虛擬化技術進行模具前期配置、模具零件制造、模具整體成型以及模具質量檢測，并通過數控機床與智能化技術進行智能生產，隨即對模具進行制造過程中的程序化設計與加工工作。在當前新時期背景下，通過大數據分析、云計算以及人工智能為代表的智能化技術得到了高速發展和進步，使得中國射出模具設計與制造行業看見了發展方向。
展開 水下無人系統智能化關鍵技術發展現狀
UUS雖然可以代替人執行一些“枯燥的、惡劣的和危險的”水下任務，但執行任務過程智能化程度仍處于較低水平。隨著人工智能技術的迅速發展，智能化的設備已經逐漸應用到了各個領域。對于水下無人系統來說，智能化更是未來發展的重要趨勢。
通過分析發現，水下無人系統智能化涉及水下通信、智能集群以及水下智能仿生等關鍵技術。
水下通信技術是實現智能化的關鍵因素之一，水下控制、數據通信、圖像傳輸以及協同作戰的配合都離不開水下通信的基礎保障。傳輸速率、傳輸干擾、傳輸距離等因素都為水下通信的核心技術難點，也是實現智能化、集群化、協同化作戰模式的跨越式發展前提，對水下無人智能化領域應用的廣度、深度、可靠性與經濟性有著深遠影響。
單一個體作業存在局限性，未來智能化發展也必然是集群協同作戰。集群系統可利用單體自主性實現集體決策以及群體級穩態，能夠突破個體的單一性和局限性完成個體無法獨自完成的任務；同時具有高度可擴展性和穩定性，所以集群系統有著較強的魯棒性和靈活性，符合未來發展的需求。
水生生物經過自然的優劣選擇具有極強的靈活性和適應性，采用智能驅動材料模仿或借鑒水生生物的結構以及運動方式，實現環境感知和自主學習、人機交互、動力控制和通訊系統等功能，增加其智能性、機動性、可靠性和安全性等，對未來水下智能發展具有重要意義。
通信是交互的基礎，集群是協同的關鍵，仿生是發展的趨勢。
展開 聚焦汽車智能化與電動化，亞洲領先的汽車工業技術博覽會 2025年11月與您相約 AUTO TECH 華南展
搶占市場先機︱聚焦汽車智能化與電動化，亞洲領先的汽車工業技術博覽會 2025年11月與您相約 AUTO TECH 華南展
隨著汽車智能化與電動化的迅猛發展，汽車電子技術、車用功率半導體技術、智能座艙技術、輕量化技術/材料、軟件定義汽車、EV/HV技術、測試測量技術以及汽車內外飾技術也迎來了前所未有的更新與變革。在這個充滿機遇與挑戰的時代，加強行業交流顯得尤為重要。
展望新能源汽車未來，電動化的下半場是智能化，而且智能化拐點已經到來，并已成為用戶購車的關鍵考量因素。不僅電車會智能化，油車也會。后者首先會在座艙領域升級智能化，隨后混動車型向前適當演進，也會支持智能駕駛。
由此背景下，2025年11月20日至22日，以“綠色出行，科技創新 ”為主題的AUTO TECH 廣州國際汽車技術展覽會（以下簡稱“AUTO TECH 華南展”）將在廣州保利世貿博覽館盛大召開。由汽車技術相關的展覽及高峰技術論壇組成的，涵蓋汽車電子技術、車用功率半導體技術、智能座艙技術、輕量化技術/材料、軟件定義汽車、EV/HV技術、測試測量技術以及汽車內外飾等汽車工業多個重要領域；作為汽車科技創新展示平臺，組委會將邀請諸如廣汽、比亞迪、日產、豐田、本田、特斯拉、小鵬、蔚來、理想、東風、長安、上汽、吉利、長城、奇瑞、小米、奔馳、寶馬 、大眾、一汽、博世、大陸、寧德時代、電裝、德賽西威、華為技術等汽車OEM制造商及Tier 1 & 2 零部件供應商的上萬名采購、技術工程師匯聚一堂，參加展會。
展開 能夠輕松構建高度定制化機器的智能性能技術
全世界的工廠和車間都在積極尋求數字化轉型幫助他們在應對不斷變化的客戶需求、采用新技術和參與全球競爭時進行創新的方式。這也提高了對于更加智能、靈活、可配置且自動化工業機械設備的需求。他們需要智能性能技術來制定新的設計慣例，才能跟上這些高度定制化機器不斷增長的復雜性。
更快構建完全優化的機器
工業機械的開發需要在生產效率、準確度、可靠性和效率之間達成最佳平衡。能夠以數字化方式進行工業機械開發，可以幫助企業比競爭對手更加高效地創新并制造更高質量、更加完全優化的機器。
閉環系統驗證與測試可降低成本并加快上市時間
閉環流程對仿真進行驗證的方式是捕獲和驗證各種需求之間的關系，包括機器的功能布局、自動化代碼的邏輯實施以及模塊的物理實施。驗證在更改投入生產之前確保其與預期工作方式一樣，改進后的驗證可以降低這方面的成本。
智能性能工程 – 定制設備制造的統一平臺
智能性能工程解決方案打造的互聯數字線程能夠幫助實現設計團隊、分析師、生產測試團隊以及服務工程師之間信息共享流程的自動化。這讓不同團隊可以通過最高效的方式評估產品變型的功能和局限性。智能性能工程解決方案重點關注機器制造商在仿真、設計和連通性方面的改進。
下載我們有關智能性能工程解決方案的最新電子書，詳細了解如何運用多物理場仿真推動創新。
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從ABC技術角度，談船舶智能化發展方向
在船舶行業外，也有很多的單位在積極嘗試岸船通訊和云服務技術，船舶的智能化是航運智能化的一部分，更是交通和供應鏈智能化的分支，解決這么大的問題應該讓多個行業的巨頭聯手合作，各自發揮其領導作用，包括大型的港口、航運公司、互聯網企業和政府機構。
飛機及其工裝零件智能化檢測規劃技術
基于上述技術方法我們開發了一個面向坐標測量機應用的飛機及其工裝零件智能化檢測規劃原型系統。用戶可以自行定義形狀特征及其檢測知識并將其存入檢測知識庫。系統能夠采用統一的特征識別算法自動識別用戶自定義的任意類型的形狀特征，并引用用戶定義的檢測知識自動完成采樣點分布和測量方向優選等工作，最后生成測量程序，控制坐標測量機自動完成工件檢測。該系統能夠滿足諸如飛機結構件一類的大型復雜零件需要檢測復雜形狀特征以及便于拓展形狀特征檢測范圍的迫切需求，并已在多個重大航空產品的研制中得到應用。自系統投入使用以來，平均每人每年完成的檢測規劃任務量由應用系統前的182.5項提高到1125.4項，顯著提升了飛機及其工裝零件檢測規劃的自動化和智能化程度以及檢測規劃和實際測量的效率，為縮短飛機研制周期、降低研制成本做出了貢獻。
展開 飛機及其工裝零件智能化檢測規劃技術
基于上述技術方法我們開發了一個面向坐標測量機應用的飛機及其工裝零件智能化檢測規劃原型系統。用戶可以自行定義形狀特征及其檢測知識并將其存入檢測知識庫。系統能夠采用統一的特征識別算法自動識別用戶自定義的任意類型的形狀特征，并引用用戶定義的檢測知識自動完成采樣點分布和測量方向優選等工作，最后生成測量程序，控制坐標測量機自動完成工件檢測。該系統能夠滿足諸如飛機結構件一類的大型復雜零件需要檢測復雜形狀特征以及便于拓展形狀特征檢測范圍的迫切需求，并已在多個重大航空產品的研制中得到應用。自系統投入使用以來，平均每人每年完成的檢測規劃任務量由應用系統前的182.5項提高到1125.4項，顯著提升了飛機及其工裝零件檢測規劃的自動化和智能化程度以及檢測規劃和實際測量的效率，為縮短飛機研制周期、降低研制成本做出了貢獻。
展開 無人機技術將會給智能化行業帶來哪些改變？
無人機最近幾年很多，尤其5G開始建設以后，無人機基于5G技術的應用方案層出不窮，那么無人機將會給智能化行業帶來哪些改變呢？
終將渡過成長的海
01
正文
5G作為科技界中的熱點話題，一直受到被業界追捧。那么，什么是5G？G，是Generation的縮寫，譯為“世代”之意。5G，即第五代移動通信系統，是現有移動通信系統的一次全新技術升級。
無人機作為空中人工智能領域的“智慧眼”，在安全可靠的治安巡檢、精準無誤的地形測繪、隨時隨地的航拍取景、移動的智能識別等領域有著具體應用，都離不開移動通信技術的支撐！基于5G通信技術的發展，無人機也迎來新飛躍。
目前無人機發展主要面臨三大阻礙
1、飛行距離受限
目前的無人機以人為控制為主，使用遙控系統進行操控。早期在遙控和無人機之間的數據傳輸，一般采用微波通信方式。而這種的通訊距離非常有限，以WiFi為例，通常只能控制在300-500米視距范圍以內(特定條件限制下，可以達到1公里以上)。傳統模式的遙控和圖傳都受限于飛手的視距范圍，通常有幾公里，而工業應用場景動輒幾十上百公里。很大程度上約束了無人機飛行范圍，降低了無人機執行遠距離探測或救援任務的成功率。
2、圖傳清晰度受限
為了擴大網絡覆蓋范圍，使無人機通訊更穩定、可靠，采用了蜂窩基站，也就是我們日常使用的4G。4G通信技術覆蓋，突破了無人機的距離限制，但同時也造成了新困擾。
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