【摘 要】
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随着制造业的发展与进步,智能制造技术越来越得到推广与普及。精密工件作为应用于特种场合作业的工件,属于非标产品,对于智能制造技术有较高的要求。精密工件在加工过程中,通过读取承载工件托盘内的射频芯片（芯片内存储了工件的相关信息）,自动获取该工件的信息以完成加工,更新了传统人工信息输入方式,提高了精密加工的智能化。但是,由于在工件的热处理阶段,工件与托盘脱离导致工件与其信息关联失效,影响后续的智能加工。
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随着制造业的发展与进步,智能制造技术越来越得到推广与普及。精密工件作为应用于特种场合作业的工件,属于非标产品,对于智能制造技术有较高的要求。精密工件在加工过程中,通过读取承载工件托盘内的射频芯片（芯片内存储了工件的相关信息）,自动获取该工件的信息以完成加工,更新了传统人工信息输入方式,提高了精密加工的智能化。但是,由于在工件的热处理阶段,工件与托盘脱离导致工件与其信息关联失效,影响后续的智能加工。本文针对工件与其信息关联失效问题,实现工件与其信息关联,以提高精密工件加工的智能化程度。本文的主要研究内容如下:（一）针对单一特征无法准确描述精密工件的问题,对精密工件特征进行了研究,提出使用融合特征来对精密工件进行描述。首先,根据精密工件特点,选择SIFT特征以及HOG特征进行融合得到融合特征。其次,为了降低融合特征的数据量,利用KPCA降维算法,对SIFT特征和HOG特征分别进行降维,最后,进行串联融合,得到的融合特征能够很好的描述精密工件。经过实验证明,使用融合特征得到的分类准确率为86.7%。相比单一特征,本文提出的融合特征能够更有效的描述精密工件。（二）针对精密工件生产的小批量,多品种问题,提出了一种改进Levy飞行的ALPSO-SVM（An adaptive Levy flight particle swarm optimization algorithm,ALPSO）分类算法,通过工件匹配找出热处理前后对应的工件。首先采集精密工件的图像,提取融合特征;其次,利用改进Levy飞行的PSO优化算法对SVM进行优化,解决传统SVM超参数取值问题,以提高SVM分类器的分类能力以及鲁棒性;最后,将精密工件图像分为训练集及测试集,对改进的ALPSO-SVM分类算法进行训练与验证。经过实验证明,分类准确率平均达到95.6%,相比普通分类算法,本文提出的ALPSO-SVM分类算法可以有效对精密工件进行分类,具有更高的分类准确率及稳定性。
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