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通过整合高级视觉系统来改善制造质量控制，以增强表面检验。 Nikhileswar Reddy Manchikanti
质量控制在制造业中非常重要，以确保产品与精确规格相对应。传统上，手动检查协议已经实现了这一目标，尽管它们有效，但仍有改进的余地。例如，对水龙头等项目的检查不仅是人力的授权，而且需要大量时间，每个项目的平均时间为30到60秒。这些检查在很大程度上依赖于在具有挑战性的环境中进行的视觉评估，这可能导致受个人判断和环境影响影响的主观发现。传统检查技术由于不一致而存在问题，因为各种检查员对质量要求有不同的看法。进一步的长期重复职责可能会导致人类检查员的疲劳和错误。这些约束强调了开发更可靠的有效性和公正质量控制技术的重要性。光学技术的最新发展，尤其是在摄像机和视觉系统的领域中，提出了一种非常热爱的手动检查的替代方案。这些技术可以获取高分辨率图像并应用高级图像处理算法以识别具有精度和可靠性的缺陷[1]。通过将摄像机和先进视觉系统纳入检查程序，制造商可以大大减少检查时间并提高缺陷识别精度。自动化系统确实具有某些缺点，即使它们显着提高了准确性和效率。有时手动检查在解决困难的部分几何形状，改变气候条件和精确的校准要求方面更为成功。因此，每种情况的需求和局限性都将指导手和自动检查之间的决策。实施用于质量控制自动化的光学设备不仅可以使手动检查效率低下，而且还提高了生产操作的整体质量。自动化系统可以不经历疲倦而连续运行，这保证了对每种产品的一致和公正评估。此外，我们可以检查从这些系统中收集的数据以识别模式和趋势，从而为改善工业运营提供了宝贵的见解。
vitae -shuo han-伊利诺伊大学芝加哥大学
Journals ACM Transactions on Cyber-Physical Systems Annual Reviews in Control Automatica European Journal of Operational Research IEEE Control Systems Letters IEEE Open Journal of Control Systems IEEE Transactions on Automatic Control IEEE Transactions on Control of Network Systems IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on Power Systems IEEE Robotics and Automation Letters IEEE Transactions on Signal Processing Information and Inference: A Journal IMA运输研究部分D：运输与环境
课程和教学大纲
11 EC2004E Engineering Electromagnetics 3 1* 0 5 3 12 EC2091E Analog Circuits Lab 0 0 3 3 2 13 EC2011E Foundations of Machine Learning 2 0 2 5 3 14 EC2012E Communication Engineering I 3 1* 0 5 3 15 EC2013E VLSI Design 3 0 0 6 3 16 EC2092E Microcontroller Lab 1 0 2 3 2 17 EC3001E Control Systems 3 1* 0 5 3 18 EC3002E Digital Signal Processing 3 0 2 7 4 19 EC3003E Communication Engineering II 3 1* 0 5 3 20 EC3091E Communication Engineering Lab 0 0 3 3 2 21 EC3011E Wireless Communication 2 0 2 5 3 22 EC3012E Computer Networks 2 0 2 5 3 23 EC3092E Project 0 0 0 9 3 24 EC3093E Technical Seminar 0 0 3 3 2 25 EC4001E Summer Internship 0 0 0 6 2
强化学习课程：第二版
Bertsekas教授因其著作《神经动力学节目》（Neuro-Dynamic Programming）的界面和科学之间的界面中的卓越奖而获得了Informs奖，该奖项（与John Tsitsiklis合着），2001年的AACC John R. Ragazzini教育奖，2009年的AACC RICH奖，2014年AAC批准了2014年的ACC奖。 Khachiyan优化终身成就奖，2015年MOS/Siam George B. Dantzig奖和2022年IEEE Control Systems奖。2018年，他与他的合着者约翰·蒂西克利（John Tsitsiklis）分享了2018年，为约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）理论奖提供了研究专着“平行和分布式计算”和“神经动态程序”的贡献。贝特塞卡（Bertsekas）教授于2001年当选为美国国家工程学院的“对优化/控制理论的基础研究，实践和教育的开创性贡献”。
KFC ISO/KAP 150 飞行员指南... - Bendix/King
单驾驶员仪表飞行的压力对飞行员的技能和注意力提出了严格的要求。为了帮助您应对挑战，King Radio 为单引擎和双引擎飞机开发了三种数字面板安装的 Silver Crown 飞行控制系统。这些系统首次将数字飞行控制技术从新一代客机的驾驶舱带到了活塞式飞机的驾驶舱。其结果是轻便、紧凑的飞行控制系统，将计算机、模式选择器和信号器的功能集成到一个面板安装的单元中。这些数字面板安装系统使用的零件比上一代单引擎和双引擎飞行控制系统要少。零件越少，可靠性就越高。同样重要的是，这些 Silver Crown 飞行控制系统从一开始就被设计成与您的 Silver Crown 套件接口
增强学习课程| Dimitri P. Bertsekas
Bertsekas教授因其著作《神经动力学节目》（Neuro-Dynamic Programming）的界面和科学之间的界面中的卓越奖而获得了Informs奖，该奖项（与John Tsitsiklis合着），2001年的AACC John R. Ragazzini教育奖，2009年的AACC RICH奖，2014年AAC批准了2014年的ACC奖。 Khachiyan优化终身成就奖，2015年MOS/Siam George B. Dantzig奖和2022年IEEE Control Systems奖。2018年，他与他的合着者约翰·蒂西克利（John Tsitsiklis）分享了2018年，为约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）理论奖提供了研究专着“平行和分布式计算”和“神经动态程序”的贡献。贝特塞卡（Bertsekas）教授于2001年当选为美国工程学院的“对优化/控制理论的基础研究，实践和教育，尤其是其在数据通信网络中的应用”。
基于二次编程的参考传播控制，用于双臂机器人操作，并计划同时影响
摘要 - 以进一步实现机器人操作中有意影响的目的，呈现了一个控制框架，呈现了directlytacklestheChalgesthAllengesposedbybytracking-tracking-tracking-trol tracking-troct-trol trol tracking-trol torl of机器人操纵剂，这些操作机构被任命执行同时同时产生影响。该框架是参考扩展（RS）控制框架的扩展，其中定义了与影响动态一致的反对和后影响引用。在这项工作中，从基于远距离的方法开始构建了这样的参考。通过在二次编程控制方法范围内使用相应的撞击和后影响控制模式，在保持高跟踪性能的同时，避免了速度误差的峰值和由于影响引起的控制输入。包含新型的临时模式，我们还旨在避免在环境中的不确定性导致一系列计划外的单个影响发生时发生的输入峰和步骤，而不是计划的同时影响。这项工作尤其是在第一次对机器人设置的RS控制的实验评估，与三种基线控制方法相比，它对环境中的不确定性进行了鲁棒性。