面向對象:熟悉智能制造領域的在讀/應屆博士
實習研究課題:
【虛擬工藝聯(lián)合仿真】
1. 虛擬工藝仿真分析及驗證:單一制程全流程、多尺度、多物理場交互聯(lián)合仿真;
2. 工藝仿真標準化及自動化模板開發(fā);
3. 動、靜態(tài)高保真仿真降級模型建立;
4. Open Source仿真工具調研。
【多智能體設備動態(tài)調優(yōu)】
1.參與開發(fā)強化學習模型以實現(xiàn)注塑機等設備制程優(yōu)化;
2.設計并實現(xiàn)多智能體間的自適應回饋機制與溝通架構;
3.整合多模態(tài)數(shù)據(jù)(數(shù)值、影像、文字等)進行判斷與決策支持;
4.協(xié)助建構從單機臺到局部產(chǎn)線的多智能體串聯(lián)與部署。
【制程品質傳感與建?!?/div>
1.開發(fā)實體傳感硬件與訊號real time傳遞分析;
2.非破壞性仿真質量預測(Ansys);
3.結合1.2點實體與虛擬傳感和預測,建立出大數(shù)據(jù)模型,提供更優(yōu)工藝參數(shù)建議以及提升制程品質。
【Zero-Shot零樣本異常分割】
1.開發(fā)一個模型可以實現(xiàn)通用的零樣本異常分割,并可用于AOI瑕疵檢測,例如刮痕、異物等。
2.需有圖像處理、AI機器學習的專業(yè),并使用C#(尤佳)或python實現(xiàn)出結果。
【端到端視/觸覺模型】
1.開發(fā)端到端模組,透過輸入力控資訊與視覺影像后輸出六軸機械手臂動作,達成目標任務,例如插件、組裝等。
2.需有圖像處理、AI機器學習、機械手臂控制、力覺數(shù)據(jù)處理專業(yè),使用C#(優(yōu)先)或python實現(xiàn)結果。
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