《GBT 42135-2022智能制造 多模态数据融合技术要求》必威体育精装版解读.pptx

《GB/T42135-2022智能制造多模态数据融合技术要求》必威体育精装版解读;目录;目录;目录;目录;目录;目录;PART;通过引入机器人、自动化设备和智能控制系统，提高生产效率和质量。;数据整合;PART;智能制造发展趋势;;GB/T42135-2022标准的发布有助于统一智能制造领域多模态数据融合的技术要求，推动数据融合技术的规范化发展。;PART;;处理缺失、异常和重复数据，确保数据准确性。;;对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露和非法访问。;PART;通过制定多模态数据融合技术要求，实现不同设备和系统之间的数据互通和共享。;推动技术创新;强化数据保护;PART;数据融合定义与意义;数据级融合、特征级融合、决策级融合。;;PART;;多模态数据融合的特点;PART;对数据的基本描述，包括名称、标识、类型等。;数据元注册;数据元详细信息;;PART;具有固定格式和预定义字段的数据，如关系数据库中的表格。;;不同来源的数据可能存在质量差异，需要进行数据清洗和预处理。;PART;;;;PART;明确数据实体及其关系，包括数据属性、数据类型、数据约束等。;;PART;;数据安全约束;关联性分析;PART;去除噪声、重复、错误数据，提高数据质量。;;将文本信息与图像信息进行关联分析，提高信息理解的准确性。;PART;时间特性;环境变化;数据清洗;PART;;;;;PART;;;多模态数据融合的应用场景;PART;;;数据模型在智能制造中的应用;PART;;BOM结构数据可能来源于不同部门、不同系统，数据格式和质量存在差异。;智能数据匹配算法;提高数据准确性;PART;数据采集;;通过融合不同设计阶段的数据，提高产品设计质量和研发效率。;数据的不完整性、不一致性和错误等问题会影响数据融合的准确性和可靠性。;PART;;数据关联应用场景;PART;在智能制造过程中，各工序之间需要紧密衔接，确保生产流程的顺畅进行。;信息集成;;PART;;通过多模态数据融合，实现对设备运行状态的实时监测和故障预警。;不同设备和系统的数据格式和标准不统一，给数据融合带来困难。;PART;数据格式兼容性;;PART;多模态数据来源于不同设备、系统和平台，具有多样性和复杂性，使得数据读出面临挑战。;数据实时性与同步性;PART;;;决策级融合;;PART;;数据格式规范;PART;;;;PART;;;利用统??方法，如方差分析、卡方检验等，选择与目标变量相关性强的特征。;PART;;通过数据清洗技术，如数据去重、异常值处理等方式，去除明显的冗余数据。;提高数据质量;PART;;;;;PART;根据已知数据点，通过线性方程计算缺失值。;在数据清洗和整理过程中，处理缺失数据以提高数据质量。;数据特性;PART;;;PART;;数据字段的缺失、重复、错误等问题会影响拼接效果。;通过拼接设备传感器数据，实现对设备状态的实时监控和预警。;PART;时间同步方法;;数据融合;PART;语义抽取;;;PART;;深度特征抽取;文本与图像融合;PART;;;PART;;;;PART;;;;PART;利用图像的灰度信息，通过计算灰度值、梯度等特征来描述图像。;卷积神经网络（CNN）;;PART;;;;PART;;通过图像处理技术对物体形状进行识别，包括边缘检测、轮廓提取、形态学处理等。;机器人导航与定位;多模态数据融合;PART;;基于形状几何特性进行特征提取，如边缘、轮廓、角点等。;;PART;深度学习技术;将视频特征应用于安全监控领域，实现异常行为检测和预警功能。;视频数据量大，处理过程中需要消耗大量的计算资源和存储资源。;PART;;准确性;PART;数据对齐;;;;PART;通过测量物体的加速度，获取物体的运动状态和运动轨迹。;;通过已知的样本数据训练模型，使其能够识别并预测未知数据的运动特征。;;PART;多模态数据融合;;;推动产业发展与协同创新;PART;;;建立完善的信息安全管理体系，确保企业信息安全和数据保护。;PART;;加强技术研发;PART;数字化制造;多源数据融合;在数据融合过程中，如何确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。;THANKS