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机箱是众多电子设备、数据通信设备、信息技术设备的关键防护结构和承托部件,几乎所有的仪器设备都需用上,针对目前评价机箱装配质量还多采用人工目测法判断误装配、漏装配及不良装配的不足,以“面向标准件机箱装配质量的机器评价与分类技术研究”为题,研究面向机箱标准件装配质量的机器评价与分类系统框架、缓节拍机箱装配质量SVM机器评价技术、多部位快节拍机箱装配质量SoftMax机器评价技术等,这对实现标准件机箱检测的自动化,促进智能化制造技术发展,具有重要学术价值与实际意义。研究工作得到广州市科技计划项目(编号201701016064、201509010008)资助。本文提出面向机箱标准件装配质量的机器评价与分类系统框架、提出缓节拍机箱装配质量SVM机器评价技术、多部位快节拍机箱装配质量SoftMax机器评价技术,并通过实验验证SVM二分类、Softmax多分类方法的有效性、先进性。论文主要工作包括:⑴分析系统总体需求,提出面向机箱标准件装配质量的机器评价与分类系统框架,确定研究系统工作机理与流程等内容,进而研究面向机箱标准件装配质量的机器评价与分类关键技术。⑵基于一对其余(OVR)策略应用支持向量机(SVM)机器训练多个分立SVM分类器,构建泛化能力佳的机器评价系统;提出类间组合均衡树机器评价系统,实现产线节拍缓、标准件类型少的机箱装配质量评价。⑶基于SoftMax计算量小、资源占用率低特点,提出快节拍机箱装配质量SoftMax全分类机器评价技术,分析其训练复杂度与机箱标准件种类关系;进一步研发基于类间组合的SoftMax多分类器结构优化训练复杂度,构建多部位快节拍机箱装配质量SoftMax机器评价系统,实现产线节拍快、标准件类型多、装配检测部位多的机箱装配质量评价。⑷构建机箱标准件装配平台,采用联想ThinkCentre G3系列商业计算机机箱进行标准件机箱装配质量的机器评价试验,分别运用SVM二分类、Softmax多分类方法对样品进行分类并判断误装配、漏装配及不良装配的情况,验证SVM二分类、Softmax多分类方法的有效性、先进性。