8、数字制造技术:数字孪生与增材制造的前沿探索

数字制造技术:数字孪生与增材制造的前沿探索

1 数字孪生技术概述

数字孪生(Digital Twin,DT)是数字制造领域的核心概念之一,它呈现了产品、流程和服务的虚拟表示。这一概念是对产品开发、生产及产品本身数字化趋势的回应。如今,产品不再是独立的机电系统,而是遵循复杂的框架,通过通信网络与不同组件、产品、云服务进行交互。数字孪生是一个利用真实信息进行模拟的计算机程序,能够预测产品或流程的性能,它需要结合物联网(IoT)、人工智能(AI)和软件分析等多种技术。

1.1 数字孪生概念的引入

2002 年,Grieves 在密歇根大学的一次会议上首次使用了虚拟图像概念,并解释了理想的产品生命周期管理以及真实与虚拟对象之间的联系,将其命名为三维模型。2010 年,NASA 的 John Vickers 将 Grieves 的概念描述为“数字孪生”,明确虚拟对象可包含真实对象的所有信息。Vickers 在其路线图报告中指出,数字孪生概念由三部分组成:物理产品、虚拟产品以及两者之间的连接,即数据流动。他还将数字孪生过程分为三个阶段:
- 数字主模型 :与产品并行创建,包括虚拟原型、模拟和行为模型,以及产品的变体和配置。
- 数字影子 :随着订单流程或生产开始而产生,真实对象在虚拟世界中投射出影子,可查看简单数据(如标识符)和更复杂的关于状态、生产、维护或使用的数据。
- 数字模型 :连接主模型和影子,根据数字孪生的目的建立数据集或考虑点,以实现预期功能及其连接。将数字主模型的必要信息与数字影子的数据相结合,就得到了数字孪生。2017 年,Ga

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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