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World File Search System维修质量
通过结构化的光系统及其在再制造行业中的应用
摘要直接能量沉积（DED）过程利用激光能量融化金属粉末并将其存放在基板上，以生产复杂的金属零件。这项研究被用作修复二手零件的再制造和维修过程，从而减少了制造业中不必要的废物。但是，修复过程中可能会产生缺陷，例如孔隙率或颠簸的形态缺陷。传统上，操作员将使用实验设计（DOE）或仿真方法来了解打印参数对印刷部分的影响。有几个影响因素：激光功率，扫描速度，粉末进料速度和对峙距离。每个DED机器在实践中都有不同的设置，这导致打印结果的一些不确定性。例如，在不同的DED机器中可以改变喷嘴直径和激光类型。因此，假设如果可以实时监控打印过程，则修复可能更有效。在这项研究中，使用结构化的光系统（SLS）来捕获印刷过程的层面信息。SLS系统能够以10 µm的高分辨率进行3D表面扫描。鉴于对零件的初步扫描并允许对每一层信息进行实时观察，要确定需要存放多少材料。一旦找到缺陷，DED机器（混合机器）将更改工具并删除有缺陷的层。修复后，应用无损方法计算机断层扫描（CT）检查其内部特征。在这项研究中，使用316L不锈钢的DED机器来执行维修过程以证明其有效性。实验室构建的SLS系统用于捕获每个层的信息，并为质量评估提供了CT数据。新颖的制造方法可以提高DED维修质量，减少维修时间并促进维修自动化。将来，在制造行业中使用巨大的潜力来修复用过的零件，并避免购买新零件所涉及的额外费用。
基于视觉的自适应机器人技术用于自主表面裂纹修复
基础设施中的抽象表面裂纹如果没有有效维修，可能会导致明显的恶化和昂贵的维护。手动修复方法是劳动力密集的，耗时的，不精确的，因此很难扩展到大面积。尽管机器人感知和操纵的进步已经进行了自主裂纹修复的进展，但现有方法仍然面临三个关键挑战：（i）在机器人的坐标框架内准确定位裂缝，（ii）对改变裂纹深度和宽度的适应性，以及（iii）在现实情况下对修复过程的验证。本文使用具有先进感应技术的机器人技术提出了一种自适应的自主系统，用于表面裂纹检测和修复，以增强人类的精度和安全性。系统使用RGB-D摄像头进行裂纹检测，用于精确测量的激光扫描仪以及用于材料沉积的挤出机和泵。为了应对关键挑战之一，激光扫描仪用于增强裂纹坐标以进行准确定位。此外，我们的方法表明，一种自适应裂纹填充方法比固定速度方法更有效，更有效，实验结果证实了精度和一致性。此外，为了确保现实世界的适用性和测试可重复性，我们使用3D打印的裂纹标本引入了一种新颖的验证程序，以准确模拟现实世界中的条件。关键字：机器人基础设施维护裂纹维修自适应维修最终效果设计计算机视觉1.这项研究通过证明自适应机器人系统如何减少对手动劳动的需求，提高安全性并提高维护操作的效率，最终为更复杂和集成的建筑机器人铺平道路，从而为建筑中人类机器人相互作用的发展贡献。在基础设施维持领域的引入，有效的检测和修复表面裂纹是最持久和最具挑战性的问题之一。表面裂纹通常是非结构性的，但由于水分或化学入口而导致长期恶化。随着时间的流逝，这些次要缺陷可能会传播并在结构上显着，可能导致昂贵的维修甚至灾难性的失败。传统的裂纹维修方法，例如倒入，填充，密封，压力倾泻和挖掘挖掘[1]，在很大程度上依赖手动劳动，并且通常会导致不一致的维修质量，同时带来了主要的安全风险。此外，手动裂纹维修可能是一个耗时的过程，可能会导致受影响社区的恢复的重大延迟。，例如，从2016年到2018年，旧金山国际机场跑道的地表裂纹维修直接占有近半百万美元，
未发现故障事件的原因和成本 - SMTnet
摘要 当系统级测试（例如内置测试 (BIT)）指示故障但在维修期间未发现此类故障时，会发生未发现故障 (NFF) 事件。随着越来越多的电子设备受到 BIT 的持续监控，间歇性故障更有可能触发要求采取维护措施，从而导致 NFF。NFF 经常与误报 (FA)、无法复制 (CND) 或重新测试 OK (RTOK) 事件混淆。NFF 是由 FA、CND、RTOK 以及许多其他复杂因素引起的。尝试修复 NFF 会浪费宝贵的资源、损害对产品的信心、造成客户不满，而且维修质量仍然是个谜。以前的研究表明，大多数要求采取维修措施的故障迹象都是无效的，这使问题更加复杂。NFF 可能是由实际故障引起的，也可能是误报的结果。了解问题的原因可能有助于我们区分可以修复的被测单元 (UUT) 和不能修复的被测单元 (UUT)。在计算真正的维修成本时，我们必须考虑尝试修复无法修复的 UUT 而浪费的精力。本文将阐明这种权衡。最后，我们将探索以经济有效的方式处理 NFF 问题的方法。简介 系统级测试有多种形式，并且出于各种原因而运行。在生产中，运行系统测试是为了确保产品已准备好供最终用户使用，在军事术语中通常称为准备发布或 RFI。它还用于确保持续运行，并以内置测试 (BIT) 的形式实现。由此可见，当最终用户执行正常系统操作时，系统测试也可视为正在运行。他/她可能会观察到异常和不一致，从而需要采取修复措施。我们在本文中使用的系统级测试将涵盖所有这些形式。当系统级测试失败时，一个或多个被测子系统单元 (UUT) 被怀疑是系统故障的根源。系统级维修包括更换可疑的 UUT 并将更换的 UUT 发送到仓库级维修设施，通常是工厂。图 1 显示了系统级测试中发现的故障结果，它们在持续性故障和未发现故障之间分布。持续性故障 (PF)，有时也称为确认故障，是导致系统级测试失败并将导致仓库中的 UUT 也发生故障的故障。NFF 有两类。我们称它们为持续性故障，以表明系统级故障持续到车库。相反，NFF 将在车库通过 UUT 测试。如 [1] 中所述，大多数系统测试失败都是由系统级误报 (FA) 引起的。[2] 详细介绍了由间歇性故障 (IF) 导致的 NFF。图 1 还说明了逃避系统级测试的故障。它们在系统级创建 NFF。这种现象的常见情况是计算机挂起，通过重新启动软件可以“修复”。没有采取任何维护措施，也没有任何子系统返回车库或工厂，因此 NFF 不会渗透到车库。除非问题重复多次，否则将被视为正常异常，并避免可能导致维修站出现 NFF 的情况。为了避免混淆，理解我们在本文中使用的术语非常重要。未发现故障 (NFF) 是指 UUT 在维修站测试站通过第一次测试的情况。间歇性故障 (IF) 是仅在某些条件下暴露的真实故障。当它们不暴露时，会导致 NFF。误报 (FA) 是在系统级别指示没有故障的故障。[3] 或者，FA 可以定义为在不需要任何维护操作时发出维护操作请求。[1] 系统级 FA 可能会将一些子组件送往维修站进行维修，或者如果结果受到质疑，则再次运行相同的系统级测试以获得对结果的信心。当系统级测试运行多次时，它会增加区分 FA 和 IF 的可能性，使得返回维修站的 UUT 更有可能是 IF 的结果。