CN106204788B - 振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法 - Google Patents

振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106204788B
CN106204788B CN201610541731.6A CN201610541731A CN106204788B CN 106204788 B CN106204788 B CN 106204788B CN 201610541731 A CN201610541731 A CN 201610541731A CN 106204788 B CN106204788 B CN 106204788B
Authority
CN
China
Prior art keywords
waveform
high level
level number
template waveforms
sewing device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610541731.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106204788A (zh
Inventor
杜军朝
刘惠
李�瑞
韩义深
李易锴
刘思聪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201610541731.6A priority Critical patent/CN106204788B/zh
Publication of CN106204788A publication Critical patent/CN106204788A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106204788B publication Critical patent/CN106204788B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C3/00—Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles
    • G07C3/08—Registering or indicating the production of the machine either with or without registering working or idle time
    • G07C3/10—Registering or indicating the production of the machine either with or without registering working or idle time using counting means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C3/00—Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles
    • G07C3/005—Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles during manufacturing process
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Sewing Machines And Sewing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法，主要解决现有技术操作步骤繁琐，工作效率低的问题，其技术方案为：1)设置加速度传感器；2)采集员工完成每一道工序与正常工作时工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，组成振动波形图；3)对振动波形图进行差分滤波处理，组成模板波形图和工作波形图；4)比较模板波形图和振动波形图，分为简单情况和复杂情况；5)对简单情况和复杂情况的模板波形图和工作波形图进行波形匹配；6)对波形匹配结果进行自动计数。本发明降低了系统成本，提高了工作效率，可用于解决工业缝制设备在缝纫工艺流程中的工作量计数问题。

Description

振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法
技术领域
本发明属于计算机技术领域，更进一步涉及计算机软件应用技术领域中的一种振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法。无线单片微控制器单元是一款集成了高性能处理器的控制器单元，可以搭载多种外接传感器设备。本发明将搭载有加速度传感器的无线单片微控制器单元布置到工业缝制设备上，采集布置在工业缝制设备针脚的加速度传感器的输出电压数值，形成基于时间序列的振动波形图。由于生产线上每一道工序都有固定模板波形图，本方法利用模板波形图和员工正常工作的工作波形图进行波形匹配，自动计算员工的工作量。可用于解决工业缝制设备在缝纫工艺流程中的工作量计数问题。
背景技术
工业缝制设备的自动计数就是在缝纫工艺流程中对员工完成的工作量进行自动统计。现有的工作量技术方法大致可分为3类：人工计数方法、基于物联网的半自动计数方法以及基于特殊设备的全自动计数方法。人工计数方法效率低下，容易发生计数错误。基于物联网的半自动计数方法使用限制较多，操作繁琐，不适合商业开发。
动态时间规整算法是波形识别中的一种经典算法，该算法基于动态规划的思想，解决了波形长短不一的模板匹配问题，该算法的缺陷在于要求的波形样本中采样位数较多，时间复杂度高，不适合采样位数少的情况。
西安电子科技大学在其申请的专利“工业缝制行业中平衡生产线的方法”(专利申请号：201210198809.0，公布号：CN102831492B)中公开了一种工业缝制行业中平衡生产线的方法。该方法按照生产线上任务的先后依赖关系，对生产任务集进行拓扑排序，根据相邻的任务节点使用的工业缝制设备的类型，对拓扑序列中的任务划分工序，分配相应类型和数量的工业缝制设备；并且通过ZigBee网络，从生产线上工业缝制设备的控制箱中采集数据，利用可视化界面对生产线进行实时监控，可应用于平衡生产线，提高生产效率。该技术有效解决了生产线中人工计数所带来的不易管理等问题，但是，该方法仍然存在的不足之处是，该技术对操作人员的要求较高，步骤较为繁琐，ZigBee数据传输时占用带宽较高，不适用于大规模商业推广。
MSC有限公司在其申请的专利“利用射频识别装置改进生产的系统和方法”(专利申请号：200610098511.7，公布号CN101017539A)中公开了一种基于RFID技术改进生产系统的方法：利用RFID技术实时采集生产线上的工作数据，通过分析、实现生产线平衡，从而提高生产效率。该方法的思想是利用RFID技术获得各种生产线上的相关信息，再将获取的信息传送至控制器，并经由控制器将采集到的生产线信息上传至服务器，以进行分类统计，根据统计，进而识别出生产线上的工作瓶颈，服务器可以重新匹配工件射频识别卡与工件组号之间的关系，重新分配工序，从而达到生产线平衡的目的。该方法存在的不足之处在于，生产线上的任务数据必须依靠打卡方式人工采集，数据的可靠性和准确性不高，部署成本高，有可能导致对生产线进行错误地调整。
发明内容
本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出了一种振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法，以实现在缝纫工业流程中工作量的自动计数，从而提高生产效率。
本发明的技术思路是：利用无线单片微控制器单元搭载的加速度传感器，收集缝纫工艺中工业缝制设备针脚振动的加速度信息，组成工业缝制设备工作的振动波形，对每一道工序，采集振动波形，记录为模板波形，通过模板波形与员工工作时产生的工作波形图进行波形匹配，得到员工工作的工作量，
实现本发明目的的具体步骤如下：
(1)设置加速度传感器：
将加速度传感器固定在工业缝制设备震动最强烈的部位，加速度传感器通过导线与固定在工业缝制设备上的无线单片微控制器单元连接；
(2)获得振动波形图：
(2a)采集工业缝制中每一道工序的工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，将每一道工序采集到的输出电压数值，按照采集时间的先后顺序拼接起来，组成每一道工序对应的一幅振动波形图；
(2b)采集员工正常工作中工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，将采集到的输出电压数值，按照采集时间先后的顺序拼接起来，形成员工正常工作的振动波形图；
(3)处理振动波形图：
(3a)对每一道工序的振动波形图进行差分滤波，获得每一道工序的模板波形图；
(3b)将每一道工序的振动波形图与模板波形图发送给服务器，在服务器中记录每一道工序的振动波形图和模板波形图；
(3c)对员工正常工作的振动波形图进行差分滤波，获得员工正常工作的工作波形图；
(3d)将员工正常工作的工作波形图发送给服务器；
(4)比较波形图：
(4a)统计服务器接收到员工正常工作的工作波形图中的高电平个数，得到工作波形图的高电平个数m；
(4b)统计服务器中记录的每一道工序的模板波形图的高电平个数，得到所有模板波形图的高电平个数的集合N，所有模板波形图的高电平个数的集合N中每一个元素ni对应一个模板波形图的高电平个数；
(4c)依次比较工作波形图的高电平个数m与所有模板波形图的高电平个数集合N中的每一个元素ni，将工作波形图的高电平个数m与所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni相等的情况记为简单情况，其他情况记为复杂情况；
(5)波形匹配：
(5a)采用波形匹配算法，对简单情况的工作波形图和所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni对应的模板波形图进行波形匹配；
(5b)比较复杂情况中工作波形图和所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni对应的模板波形图，获得高电平个数较多的波形图，缩减高电平个数较多的波形图，将复杂情况变为简单情况，再采用波形匹配算法，对缩减后的波形图和另一个波形图进行波形匹配；
(6)自动计数：
(6a)对简单情况和复杂情况的波形匹配结果自动计数，得到自动计数结果；
(6b)将自动计数结果存入服务器中。
本发明与现有的技术，相比具有以下优点：
第1，由于本发明通过设置加速度传感器，采集工业缝制中工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，将采集到的输出电压数值按照采集时间的先后顺序拼接起来，组成振动波形图，克服了现有技术中数据的可靠性和准确性不高，部署成本高的问题，使得本发明中的数据具有高可靠性和准确性，同时加速度传感器价格低廉，适合做大规模的商业开发。
第2，由于本发明在处理振动波形图时，对振动波形图进行差分滤波，将复杂的机械振动波形变为只有高低电平的数字波形，克服了现有技术传输占用带宽较高的问题，使得本发明最大程度的减少了网络传输中带宽的消耗，在同样的网络中能够承载更多的工业缝制设备，提高了网络利用率。
第3，由于本发明采用波形匹配算法，该算法是根据实验本身所设计的，克服了现有技术所需采样位数多，时间复杂度高的问题，使得本发明可以在短时间内完成所需的任务，提高了工作效率。
第4，由于本发明采用自动计数方法，克服了现有技术对操作人员的要求较高，步骤较为繁琐的问题，使得本发明在实际应用中易于学习推广，适合商业开发。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明中的振动波形图和经步骤3振动波形图处理后的模板波形图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的描述。
参照附图1，本发明的具体实施步骤如下。
步骤1，设置加速度传感器。
将加速度传感器固定在工业缝制设备震动最强烈的部位，加速度传感器通过导线与固定在工业缝制设备上的无线单片微控制器单元连接。
步骤2，获得振动波形图。
采集工业缝制中每一道工序的工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，将每一道工序采集到的输出电压数值，按照采集时间的先后顺序拼接起来，组成每一道工序对应的一幅振动波形图。
采集员工正常工作中工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，将采集到的输出电压数值，按照采集时间先后的顺序拼接起来，形成员工正常工作的振动波形图。
步骤3，处理振动波形图。
对每一道工序的振动波形图进行差分滤波，获得每一道工序的模板波形图。
将每一道工序的振动波形图和模板波形图发送给服务器，在服务器中记录每一道工序的振动波形图和模板波形图。如图2所示，为振动波形图和经过差分滤波后生成的模板波形图。
对员工正常工作的振动波形图进行差分滤波，获得员工正常工作的工作波形图。
将员工正常工作的工作波形图发送给服务器。
步骤4，比较波形图。
统计服务器接收到员工正常工作的工作波形图中的高电平个数，得到工作波形图的高电平个数m。
统计服务器中记录的每一道工序的模板波形图的高电平个数，得到所有模板波形图的高电平个数的集合N，所有模板波形图的高电平个数的集合N中每一个元素ni对应一个模板波形图的高电平个数，高电平个数的集合N中的元素个数为工序的总数。
依次比较工作波形图的高电平个数m和所有模板波形图的高电平个数集合N中的每一个元素ni，将工作波形图的高电平个数m与所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni相等的情况记为简单情况，其他情况记为复杂情况。
步骤5，波形匹配。
采用波形匹配算法，对简单情况的工作波形图和所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni对应的模板波形图进行波形匹配。
波形匹配算法的具体步骤如下：
第1步，按照下式，计算两个波形图的高电平总时间的相对偏差：
其中，D表示两个波形图的高电平总时间的相对偏差，T1表示工作波形图的高电平总时间，T2表示模板波形图的高电平总时间。
第2步，由缝纫的工序确定阈值α。
第3步，判断相对偏差D是否在阈值α的范围内，若是，则视为波形匹配成功，否则，视为波形匹配失败。
比较复杂情况中工作波形图和所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni对应的模板波形图，获得高电平个数较多的波形图，缩减高电平个数较多的波形图，将复杂情况变为简单情况，再采用波形匹配算法，对缩减后的波形图和另一个波形图进行波形匹配。
缩减高电平个数多的波形图是指，合并高电平个数多的波形图中相邻的高电平，减少高电平个数，直到与另一个波形图的高电平个数相等，其中，将高电平个数为M的波形图缩减到高电平个数为N的波形图，一共有种方法。
波形匹配算法的具体步骤如下：
第1步，按照下式，计算两个波形图的高电平总时间的相对偏差：
其中，D表示两个波形图的高电平总时间的相对偏差，T1表示工作波形图的高电平总时间，T2表示模板波形图的高电平总时间。
第2步，由缝纫的工序确定阈值α。
第3步，判断相对偏差D是否在阈值α的范围内，若是，则视为波形匹配成功，否则，视为波形匹配失败。
步骤6，自动计数。
对简单情况和复杂情况的波形匹配结果自动计数，得到自动计数结果。
自动计数是指，工作波形和模板波形匹配成功时，将完成工作波形的员工在模板波形对应的工序上的工作量加1。
将自动计数结果存入服务器中。

Claims (4)

1.一种振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法，包括以下步骤：
(1)设置加速度传感器：
将加速度传感器固定在工业缝制设备振动最强烈的部位，加速度传感器通过导线与固定在工业缝制设备上的无线单片微控制器单元连接；
(2)获得振动波形图：
(2a)采集工业缝制中每一道工序的工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，将每一道工序采集到的输出电压数值，按照采集时间的先后顺序拼接起来，组成每一道工序对应的一幅振动波形图；
(2b)采集员工正常工作中工业缝制设备上加速度传感器的输出电压数值，将采集到的输出电压数值，按照采集时间先后的顺序拼接起来，形成员工正常工作的振动波形图；
(3)处理振动波形图：
(3a)对每一道工序的振动波形图进行差分滤波，获得每一道工序的模板波形图；
(3b)将每一道工序的振动波形图与模板波形图发送给服务器，在服务器中记录每一道工序的振动波形图和模板波形图；
(3c)对员工正常工作的振动波形图进行差分滤波，获得员工正常工作的工作波形图；
(3d)将员工正常工作的工作波形图发送给服务器；
(4)比较波形图：
(4a)统计服务器接收到员工正常工作的工作波形图中的高电平个数，得到工作波形图的高电平个数m；
(4b)统计服务器中记录的每一道工序的模板波形图的高电平个数，得到所有模板波形图的高电平个数的集合N，所有模板波形图的高电平个数的集合N中每一个元素ni对应一个模板波形图的高电平个数；
(4c)依次比较工作波形图的高电平个数m与所有模板波形图的高电平个数集合N中的每一个元素ni，将工作波形图的高电平个数m与所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni相等的情况记为简单情况，其他情况记为复杂情况；
(5)波形匹配：
(5a)采用波形匹配算法，对简单情况的工作波形图和所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni对应的模板波形图进行波形匹配；
(5b)比较复杂情况中工作波形图和所有模板波形图的高电平个数集合N中的元素ni对应的模板波形图，获得高电平个数较多的波形图，缩减高电平个数较多的波形图，将复杂情况变为简单情况，再采用波形匹配算法，对缩减后的波形图和另一个波形图进行波形匹配；
(6)自动计数：
(6a)对简单情况和复杂情况的波形匹配结果自动计数，得到自动计数结果；
(6b)将自动计数结果存入服务器中。
2.根据权利要求1所述的振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法，其特征在于，步骤(5a)、步骤(5b)中所述的波形匹配算法的具体步骤如下：
第1步，按照下式，计算两个波形图的高电平总时间的相对偏差：
其中，D表示两个波形图的高电平总时间的相对偏差,T1表示工作波形图的高电平总时间，T2表示模板波形图的高电平总时间；
第2步，由缝纫的工序确定阈值α；
第3步，判断相对偏差D是否在阈值α的范围内，若是，则视为波形匹配成功，否则，视为波形匹配失败。
3.根据权利要求1所述的振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法，其特征在于，步骤(5b)所述的缩减高电平个数多的波形图是指，合并高电平个数多的波形图中相邻的高电平，减少高电平个数，直至与另一个波形图的高电平个数相等。
4.根据权利要求1所述的振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法，其特征在于，步骤(6a)所述的自动计数是指，工作波形和模板波形匹配成功时，将完成工作波形的员工在模板波形对应的工序上的工作量加1。
CN201610541731.6A 2016-07-11 2016-07-11 振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法 Active CN106204788B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610541731.6A CN106204788B (zh) 2016-07-11 2016-07-11 振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610541731.6A CN106204788B (zh) 2016-07-11 2016-07-11 振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106204788A CN106204788A (zh) 2016-12-07
CN106204788B true CN106204788B (zh) 2018-11-16

Family

ID=57473779

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610541731.6A Active CN106204788B (zh) 2016-07-11 2016-07-11 振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106204788B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106780826A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 厦门盈趣科技股份有限公司 工业化生产数据自动采集系统及方法
CN108510614B (zh) * 2018-03-08 2020-11-03 深圳市海浦蒙特科技有限公司 计件方法及系统
CN111364178A (zh) * 2020-04-17 2020-07-03 浙江众邦机电科技有限公司 一种缝纫机振动检测控制方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2148357Y (zh) * 1993-01-21 1993-12-01 济南市公用事业科学研究所 智能化工程机械工作状态监测器
CN102831492A (zh) * 2012-06-06 2012-12-19 西安电子科技大学 工业缝制行业中平衡生产线的方法
CN105320839A (zh) * 2014-07-28 2016-02-10 计算系统有限公司 对机器振动数据的并行数字信号处理

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014036651A1 (en) * 2012-09-05 2014-03-13 Ottawa Hospital Research Institute Method for multi-scale quality assessment for variability analysis

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2148357Y (zh) * 1993-01-21 1993-12-01 济南市公用事业科学研究所 智能化工程机械工作状态监测器
CN102831492A (zh) * 2012-06-06 2012-12-19 西安电子科技大学 工业缝制行业中平衡生产线的方法
CN105320839A (zh) * 2014-07-28 2016-02-10 计算系统有限公司 对机器振动数据的并行数字信号处理

Also Published As

Publication number Publication date
CN106204788A (zh) 2016-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106204788B (zh) 振动感知传感网工业缝制设备自动计数方法
CN105353881B (zh) 基于rfid的手势识别方法及系统
CN103776841B (zh) 合成革缺陷自动检测装置及检测方法
DE112017007398B4 (de) Steuervorrichtung, Greifsystem, Verteilersystem, Programm und Steuerverfahren
CN108197668A (zh) 模型数据集的建立方法及云系统
EP2045673A3 (en) Method and apparatus for intelligent control and monitoring in a process control system
CN105678344A (zh) 一种电力仪表设备的智能分类方法
CN104268234B (zh) 一种基于sql语句的数据同步方法和装置
CN115239711B (zh) 一种缝制设备的在线运行异常识别系统
DE112017007397T5 (de) Steuervorrichtung, Greifsystem, Verteilersystem, Programm, Steuerverfahren und Herstellungsverfahren
CN111898443A (zh) 一种fdm型3d打印机送丝机构流量监测方法
CN104392050A (zh) 三维模型零件比对系统及其方法
CN104765664A (zh) Pci设备检测系统及方法
CN112047209B (zh) 一种电梯楼层的自动标定方法、介质、终端和装置
CN110008049A (zh) 一种基于互联网平台的数据修正方法、终端设备及介质
CN103810402A (zh) 用于基因组的数据处理方法和装置
CN109948436A (zh) 一种监控道路上车辆的方法及装置
CN109492602B (zh) 一种基于人体肢体语言的工序计时方法及系统
CN108897678A (zh) 静态代码检测方法和静态代码检测系统、存储设备
CN111160374A (zh) 一种基于机器学习的颜色识别方法及系统、装置
CN206209688U (zh) 一种频谱分析仪的操控装置
CN107357799B (zh) 评估人脸识别系统注册上限的方法及装置
JP7254846B2 (ja) 診断装置、診断方法、及び診断プログラム
CN101507962A (zh) 一种水果按通道分级的方法
CN105447017B (zh) 一种制程生产管控系统及其方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant