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数据驱动的晶圆图缺陷模式识别方法

中国机械工程 2019年第2期30卷 230-236页

作者：杨振良汪俊亮张洁蒋小康东华大学机械工程学院上海201620

针对晶圆生产过程中晶圆图数据角度与维度多样性和数量不平衡的特点,提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。设计了Radon变换,实现了数据多角度的统一;采用重采样机制实现数据多维度的缩放,得到了标准晶圆缺陷数据。提出了... 详细信息

针对晶圆生产过程中晶圆图数据角度与维度多样性和数量不平衡的特点,提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。设计了Radon变换,实现了数据多角度的统一;采用重采样机制实现数据多维度的缩放,得到了标准晶圆缺陷数据。提出了基于对抗生成网络的晶圆缺陷分类方法,利用生成机制平衡各缺陷模式的样本数量,以提升缺陷模式识别精度。试验结果表明,该方法可大幅提升少类样本的识别精度,且在整体识别率上远优于支持向量机和Adaboost算法。

关键词：半导体制造晶圆缺陷模式识别数据驱动对抗生成网络

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针织生产智能管控的通用数据模型研究

中国机械工程 2019年第2期30卷 143-148,219页

作者：周亚勤汪俊亮鲍劲松张洁东华大学机械工程学院上海201620

针对针织面料生产智能管控需求,从车间计划与调度、产品生产过程和设备监控管理三个典型管控功能角度出发,基于针织生产大数据分析,建立了针织面料生产智能管控通用数据模型。依据"数据-模型-关键流程-管控"方法,对针织面料生产过程产... 详细信息

针对针织面料生产智能管控需求,从车间计划与调度、产品生产过程和设备监控管理三个典型管控功能角度出发,基于针织生产大数据分析,建立了针织面料生产智能管控通用数据模型。依据"数据-模型-关键流程-管控"方法,对针织面料生产过程产生的大数据进行抽取分析,考虑产品信息、设备信息和生产流程信息,实现对高端针织面料生产全流程的多维数据描述;在此基础上,分析生产计划与调度、生产执行管理和设备监控关键流程中的数据流,建立相应的通用数据模型,为进一步实现针织生产关键流程织造和染整流程的智能制造管控提供基础指导。

关键词：针织生产大数据智能管控生产计划与调度通用数据模型

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基于数据挖掘的晶圆制造交货期预测方法

中国机械工程 2016年第1期27卷 105-108页

作者：汪俊亮秦威张洁上海交通大学上海200240

晶圆订单的交货期预测对于保证订单交付的准时性和平顺性,具有重要的意义。然而,晶圆制造中的在制品数量多、生产周期长的特点加剧了交货期预测的复杂性。基于海量晶圆制造数据,设计回归模型来对1669个晶圆加工过程参数与订单交货期指... 详细信息

晶圆订单的交货期预测对于保证订单交付的准时性和平顺性,具有重要的意义。然而,晶圆制造中的在制品数量多、生产周期长的特点加剧了交货期预测的复杂性。基于海量晶圆制造数据,设计回归模型来对1669个晶圆加工过程参数与订单交货期指标之间的关联关系进行分析,并采用费舍尔Z变换筛选得到强相关变量,对所得到的强相关变量采用案例推理方法实现了晶圆制造订单交货期的精准预测。

关键词：晶圆制造数据挖掘交货期预测案例推理

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纺织智能制造标准体系架构研究与实现

纺织学报 2019年第4期40卷 145-151页

作者：周亚勤汪俊亮鲍劲松张洁东华大学机械工程学院上海201620

纺织智能制造标准体系架构的建立,有助于纺织生产过程中生产设备、系统集成、生产执行和成品流通智能化改造的快速铺开,具有重要的意义。为此,在深入分析纺织智能制造共性技术和标准化需求的基础上,设计纺织智能制造标准体系架构,包括... 详细信息

纺织智能制造标准体系架构的建立,有助于纺织生产过程中生产设备、系统集成、生产执行和成品流通智能化改造的快速铺开,具有重要的意义。为此,在深入分析纺织智能制造共性技术和标准化需求的基础上,设计纺织智能制造标准体系架构,包括共性技术与标准、关键技术标准和纺织智能制造新模式。关键技术标准中,智能车间与工厂是实现纺织智能制造的关键,进一步考虑纺织产品生命全周期,从纺织工厂资源要素、系统集成、互联互通、信息融合、制造执行与运营分析等方面构建纺织智能制造工厂架构。最后以上海某针织面料生产企业为例,构建包括针织面料生产全流程规范、生产装备互联互通网络架构、数据结构规范和织造染整管控4个层次的针织生产智能管控标准架构,并对设备实时监控与异常侦测、纺织工艺质量分析与工艺优化、纺织全流程生产计划与调度典型应用场景流程进行分析。

关键词：纺织智能制造共性技术智能制造标准纺织智能工厂

四川省体育专业考生考前情绪与唤醒的研究 ——以部分考生为例

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四川省体育专业考生考前情绪与唤醒的研究 ...

作者：汪俊亮成都体育学院

学位级别：硕士

本文采用张力为研制出的《赛前情绪量表-T》和以漆昌柱等人编制的《运动员心理唤醒量表-MASA》对四川省体育专业考生的赛前情绪与唤醒水平进行了调查与分析，综合应用文献资料法、调查法、数理统计法、逻辑分析法等进行研究分析，探究... 详细信息

本文采用张力为研制出的《赛前情绪量表-T》和以漆昌柱等人编制的《运动员心理唤醒量表-MASA》对四川省体育专业考生的赛前情绪与唤醒水平进行了调查与分析，综合应用文献资料法、调查法、数理统计法、逻辑分析法等进行研究分析，探究保持体育考生赛前情绪和唤醒水平在适宜范围的方法与途径。研究结果表明：在体育专业考试情境下，不同专项体育考生的赛前情绪与唤醒水平的分析得出每个专项的体育考生的考前赛前情绪与唤醒水平都存在着显著性差异，部分不同专项之间的赛前情绪与唤醒水平存在着显著相关性，其中不同专项之间的赛前个体失败焦虑显著相关性最强;不同性别体育考生焦虑水平普遍存在差异，通常女生的值要高于男生;不同运动年限的的考生的赛前情绪与唤醒水平也存在着一定的差异，运动年限低的体育考生比运动年限高的考生的焦虑值要高，唤醒水平要低;四川省体育专业考生考前情绪与唤醒水平的各因子之间存在着很大的相关性，对考生的成绩也有影响。通过对调查对象的跟踪分析，得出考生的焦虑水平与考试成绩的相关性图示呈倒U型，说明适用耶克斯—多德森定律。针对被试者的情绪状况和唤醒水平，并采用个人自编的“体育考生赛前情绪与唤醒水平影响因素问卷”，在确保其良好的信度与效度基础上，对体育考生赛前情绪与唤醒的影响因素进行了探讨和分析，揭示了体育考生焦虑水平差异的各种影响因素，研究表明：训练因素、环境因素、自我因素、家庭因素对研究对象的赛前情绪与唤醒水平起着非常显著的影响，其中，家庭因素和训练因素的影响相对较大。本研究力图构建体育考赛前情绪与唤醒的影响因素体系，以便更好地适应现代的体育考试制度，为体育考生养成良好的心理状态提供理论依据。另外，在对体育考生赛前情绪与唤醒水平及影响因素的综合分析基础上，结合运动实际，提出了控制体育高考生适宜赛前情绪与唤醒水平的建议，为体育运动的科学化、训练和教教学的最优化提供参考。

关键词：四川省体育专业考生赛前情绪唤醒

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基于两阶段深度迁移学习的面料疵点检测算法

机械工程学报 2021年第17期57卷 86-97页

作者：赵树煊张洁汪俊亮徐楚桥东华大学人工智能研究院上海201620 上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心上海201620 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

针对针织格纹面料疵点检测存在检测实时性差和疵点数据稀缺的问题,提出一种基于两阶段深度迁移学习的面料疵点检测算法,实现对疵点的实时高精度检测与检测模型的高效训练。第一阶段迁移:设计面料疵点先验知识迁移算法,通过聚类算法求得... 详细信息

针对针织格纹面料疵点检测存在检测实时性差和疵点数据稀缺的问题,提出一种基于两阶段深度迁移学习的面料疵点检测算法,实现对疵点的实时高精度检测与检测模型的高效训练。第一阶段迁移:设计面料疵点先验知识迁移算法,通过聚类算法求得交并比最优的四类疵点预选框尺寸参数,使用带有先验知识的疵点预选框替代基于特征的定位方法,实现面料疵点尺寸特征先验知识的迁移,提高面料疵点的定位速度;第二阶段迁移:设计面料特征提取能力迁移算法,利用不同种面料之间具有通用特征的特性,通过将纯色棉麻布检测模型参数迁移至格纹面料检测模型,实现对面料通用特征提取能力的迁移,减少检测模型训练所需的样本数量,提高检测模型训练效率。实验结果表明,在检测性能方面,提出的面料疵点检测算法检测精度为95%、检测速度可达30 m/min,优于传统的目标检测算法,能够满足面料生产中对于检测性能的要求;在模型训练方面,检测模型训练所需疵点样本数量减少50%以上、检测模型训练速度同比提高3倍。

关键词：面料疵点检测深度学习迁移学习

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前言--工业大数据与工业智能

中国科学：技术科学 2023年第7期53卷 1015-1015页

作者：张洁高亮李新宇汪俊亮东华大学人工智能研究院上海201620 华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

工业大数据与工业智能是大数据技术、新一代人工智能技术与工业先进技术紧密融合的前沿领域,其通过对工业系统的自主“感知-分析-决策-执行”,从海量数据中对系统的复杂演化规律与知识经验进行持续学习,使工业系统具备自学习、自优化、... 详细信息

工业大数据与工业智能是大数据技术、新一代人工智能技术与工业先进技术紧密融合的前沿领域,其通过对工业系统的自主“感知-分析-决策-执行”,从海量数据中对系统的复杂演化规律与知识经验进行持续学习,使工业系统具备自学习、自优化、自决策、自调控的能力.工业大数据与工业智能已成为企业提质增效、节能降本的核心技术,推动生产制造自动化到自主化的深度变革,逐步形成企业设计自主化、生产自主化、服务自主化的智能制造新模式,实现工业系统智能化的新跨越.

关键词：工业大数据人工智能技术智能制造自主化制造自动化大数据技术工业智能自调控

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大数据驱动的纺织智能制造平台架构

纺织学报 2017年第10期38卷 159-165页

作者：张洁吕佑龙汪俊亮王海超东华大学机械工程学院上海201620 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

在分析纺织工业面临的"十三五"发展形势与智能制造建设任务的基础上,探讨了大数据技术在新一代工业革命中的关键地位,详细阐述了大数据对制造过程的透明化、精益化、高效化和智能化作用。基于工业4.0参考架构与中国智能制造标准化参考模... 详细信息

在分析纺织工业面临的"十三五"发展形势与智能制造建设任务的基础上,探讨了大数据技术在新一代工业革命中的关键地位,详细阐述了大数据对制造过程的透明化、精益化、高效化和智能化作用。基于工业4.0参考架构与中国智能制造标准化参考模型,分析了纺织智能制造的具体需求,以及信息物理融合技术与大数据技术在纺织智能制造中的核心地位与驱动作用。提出了大数据驱动的纺织智能制造平台体系架构,阐述了横向集成、纵向集成与端到端集成3项智能制造工作,以及基于大数据平台的产品设计智能化、生产组织智能化、营销智能化、售后服务智能化等应用场景。

关键词：纺织智能制造大数据平台架构集成工作应用场景

受限解空间下粗粒度正则化的熔池边缘自适应检测方法

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焊接学报 2020年第12期41卷 49-54,I0004页

作者：刘天元鲍劲松汪俊亮郑小虎王佳铖东华大学上海201600

边缘检测是熔池图像处理的关键步骤.鉴于熔池区域弧光变化剧烈,依赖人为设置阈值的边缘检测方法难以适应弧光的动态变化过程,文中提出了一种基于深度学习的熔池边缘提取模式.首先对原始熔池图像进行像素级标注和数据增广以构建数据集;... 详细信息

边缘检测是熔池图像处理的关键步骤.鉴于熔池区域弧光变化剧烈,依赖人为设置阈值的边缘检测方法难以适应弧光的动态变化过程,文中提出了一种基于深度学习的熔池边缘提取模式.首先对原始熔池图像进行像素级标注和数据增广以构建数据集;其次结合先验知识提出了一种受限解空间下的粗粒度正则化方法(coarse grained regularization method in restricted solution space,CGRRSS)以增强边缘特征;最后从定量和定性两方面将所提方法与传统方法进行了对比.结果表明,所提方法对边缘点的召回率较高,所获熔池边缘更连续且对伪边缘具有更好的抑制作用.单幅图像检测时间6.2 ms,可满足在线监测需求.

关键词：熔池图像深度学习边缘检测正则化粗粒度