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    基于區(qū)塊鏈的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究?

    2022-03-05 02:05:14楊春梅王金聰高海洋張兆好
    林產(chǎn)工業(yè) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:遠(yuǎn)程區(qū)塊模塊

    楊春梅 王金聰 高海洋 徐 楊 張兆好

    (東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)

    隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和信息化的飛速發(fā)展,工業(yè)過(guò)程的復(fù)雜性也不斷提高。遠(yuǎn)程傳輸技術(shù)以其適應(yīng)多元化應(yīng)用領(lǐng)域的特點(diǎn),促使傳統(tǒng)檢測(cè)方式逐漸向智能化的方向發(fā)展[1-3]。隨著木工機(jī)械質(zhì)量監(jiān)督檢測(cè)需求的日益增多及新冠疫情的影響,同時(shí)為了滿足木工機(jī)械國(guó)際化出口檢驗(yàn)的需求,木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)技術(shù)將成為未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。本文探討了目前木工機(jī)械智能化發(fā)展與遠(yuǎn)程檢測(cè)技術(shù)深度融合,通過(guò)開(kāi)發(fā)基于無(wú)線傳輸手段的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集站和遠(yuǎn)程控制端設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互,為現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供一種便捷成熟的無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸手段[4-7]。此外,該方法具有網(wǎng)絡(luò)易維護(hù)、可靠性高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),已成為工業(yè)控制及現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域的一個(gè)發(fā)展方向。為了保障檢測(cè)數(shù)據(jù)的可信度和安全保密性,本文在檢測(cè)過(guò)程中引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)[8-13],為木工機(jī)械遠(yuǎn)程檢測(cè)數(shù)據(jù)安全保駕護(hù)航。

    1 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)的重大意義及關(guān)鍵技術(shù)

    1.1 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)意義

    木工機(jī)械是家具行業(yè)、建材行業(yè)、裝修行業(yè)等領(lǐng)域的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),這些行業(yè)設(shè)備正在不斷向大功率、高轉(zhuǎn)速、高效率、復(fù)雜化等方面發(fā)展[14-16]。因此,完善設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性檢測(cè)及統(tǒng)籌管理,切實(shí)保障現(xiàn)代復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的可靠性與安全性,使其發(fā)揮最大的經(jīng)濟(jì)效益,是企業(yè)密切關(guān)注的重要課題。傳統(tǒng)木工機(jī)械檢測(cè)主要依賴現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)人員對(duì)設(shè)備的性能、運(yùn)行質(zhì)量狀態(tài)等做出評(píng)價(jià),該方法存在交互性和共享性較差的缺點(diǎn),且還會(huì)受到地域和時(shí)效的限制[17-20]。依據(jù)“中國(guó)制造2025”和“十三五”規(guī)劃的要求,將現(xiàn)代通信技術(shù)與智能控制相結(jié)合,通過(guò)檢測(cè)監(jiān)視、遠(yuǎn)程控制、性能評(píng)估等推進(jìn)綠色智能檢測(cè)技術(shù)[21-23]的發(fā)展。本文將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于木工機(jī)械設(shè)備集群遠(yuǎn)程控制,以區(qū)塊鏈技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)安全的支撐技術(shù),確保檢測(cè)過(guò)程的可控性,對(duì)提升我國(guó)木工機(jī)械制造業(yè)的智能化檢測(cè)水平[24-28],實(shí)現(xiàn)相關(guān)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí),提高國(guó)家木材加工裝備的核心競(jìng)爭(zhēng)力等有重要意義。

    1.2 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)

    1.2.1 基于遠(yuǎn)程控制的智能檢測(cè)控制系統(tǒng)

    本研究利用Internet技術(shù)作為載體,通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊、顯示模塊、無(wú)線傳輸模塊、GPRS模塊等實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械設(shè)備遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)的采集、顯示和傳輸。以 TCP/IP 通信協(xié)議為基礎(chǔ),將網(wǎng)絡(luò)化虛擬儀器技術(shù)與 GPRS 技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用于木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)技術(shù)研究中,通過(guò)執(zhí)行器模塊實(shí)現(xiàn)主控板與從控板之間的指令通信。通過(guò)工業(yè)攝像機(jī)監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)及對(duì)設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行實(shí)時(shí)、連續(xù)的狀態(tài)信號(hào)采集,對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)及機(jī)械性能等實(shí)行遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)檢測(cè),了解設(shè)備的特征狀態(tài),實(shí)現(xiàn)異地專家與現(xiàn)場(chǎng)之間信息的實(shí)時(shí)交互,通過(guò)資源共享與協(xié)同工作完成木工機(jī)械設(shè)備的遠(yuǎn)程檢測(cè)和服務(wù)。遠(yuǎn)程檢測(cè)控制系統(tǒng)具體研發(fā)內(nèi)容包括:1)對(duì)個(gè)性定制木工機(jī)械的檢測(cè)與遠(yuǎn)程控制的需求性進(jìn)行分析;2)遠(yuǎn)程智能檢測(cè)系統(tǒng)硬件電路設(shè)計(jì);3)遠(yuǎn)程智能檢測(cè)系統(tǒng)軟件程序設(shè)計(jì)。

    1.2.2 基于區(qū)塊鏈的遠(yuǎn)程檢測(cè)信息安全策略

    區(qū)塊鏈技術(shù)融合了密碼學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)(點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)、分布式存儲(chǔ)等)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)等多門(mén)學(xué)科技術(shù),在網(wǎng)絡(luò)空間安全保障方面顯示出越來(lái)越廣闊的應(yīng)用前景。目前區(qū)塊鏈已上升為國(guó)家戰(zhàn)略,正在快速?gòu)膶?shí)驗(yàn)階段邁向企業(yè)應(yīng)用階段。研究將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于遠(yuǎn)程檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全,利用基于時(shí)間順序的區(qū)塊形成鏈進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),通過(guò)共識(shí)機(jī)制實(shí)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)的一致性,可保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)陌踩?。本研究將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于木工機(jī)械遠(yuǎn)程檢測(cè)技術(shù)中,通過(guò)區(qū)塊鏈獨(dú)特的信任機(jī)制和區(qū)塊數(shù)據(jù)的不可篡改性,將多個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)集群部署的共識(shí)模塊完成傳輸信息的驗(yàn)證,以保證數(shù)據(jù)共享和不同傳輸協(xié)議的兼容性;通過(guò)分布式存儲(chǔ)方式,設(shè)計(jì)適用于遠(yuǎn)程檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)區(qū)塊;利用區(qū)塊鏈存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)中關(guān)鍵位置信息進(jìn)行安全存儲(chǔ),以保證數(shù)據(jù)操作具備良好的準(zhǔn)確性和安全性。具體研究?jī)?nèi)容包括:1)構(gòu)建區(qū)塊鏈共識(shí)算法及區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型;2)基于區(qū)塊鏈的信息安全技術(shù)功能測(cè)試。

    1.2.3 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)中心的開(kāi)發(fā)

    木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)中心總體開(kāi)發(fā)思想是:研究基于大數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程設(shè)備智能檢測(cè)中心控制系統(tǒng),通過(guò)受控區(qū)域安裝的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集終端,完成環(huán)境參數(shù)、設(shè)備工作狀態(tài)和視頻圖像的采集,以及入侵檢測(cè)和報(bào)警,并通過(guò)GPRS通道向手機(jī)客戶端和PC端發(fā)送相關(guān)服務(wù)信息。具體包括以下內(nèi)容:設(shè)計(jì)分布式網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程設(shè)備檢測(cè)控制系統(tǒng),通過(guò)對(duì)前端視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng),提高視頻監(jiān)控圖像的分辨率,維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性,保持終端正常工作;通過(guò)初步研究木工機(jī)械智能檢測(cè)中心控制技術(shù)和算法原理,實(shí)現(xiàn)木工機(jī)械智能檢測(cè)中心系統(tǒng)軟件模塊劃分,構(gòu)建面向木工機(jī)械智能化設(shè)備的數(shù)據(jù)庫(kù)及動(dòng)態(tài)優(yōu)化模塊;設(shè)計(jì)基于云計(jì)算的木工機(jī)械遠(yuǎn)程檢測(cè)遠(yuǎn)程服務(wù)平臺(tái),利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,通過(guò)分布式編程框架設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)推理的智能專家系統(tǒng);利用在線實(shí)時(shí)交互模塊,構(gòu)建人工智能診斷專家與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)交互的橋梁;結(jié)合區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)架構(gòu),利用Hadoop框架搭建云計(jì)算開(kāi)發(fā)環(huán)境原型系統(tǒng),對(duì)系統(tǒng)的邏輯框架模型和物理框架模型進(jìn)行深化和改善,并對(duì)云計(jì)算平臺(tái)性能進(jìn)行測(cè)試分析,以確保整個(gè)系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性。

    2 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)體系構(gòu)建

    2.1 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)平臺(tái)構(gòu)建

    本研究基于嵌入式技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)單元進(jìn)行設(shè)計(jì),以微控制器作為主控板,通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊、顯示模塊、無(wú)線傳輸模塊等實(shí)現(xiàn)對(duì)木工機(jī)械設(shè)備的精度、噪聲、液壓系統(tǒng)、主軸轉(zhuǎn)速、密封、結(jié)構(gòu)安全等主要測(cè)量參數(shù)的采集、顯示和傳輸,并將檢測(cè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾C(jī)APP上實(shí)時(shí)顯示,解決了我國(guó)木工機(jī)械設(shè)備智能檢測(cè)的瓶頸技術(shù),實(shí)現(xiàn)木工機(jī)械檢測(cè)智能化。

    木工機(jī)械智能檢測(cè)平臺(tái)構(gòu)建具體包括以下內(nèi)容:1)利用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù),通過(guò)手機(jī)和上位機(jī)PC設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、行為分析、診斷預(yù)警、遠(yuǎn)程檢測(cè),提升管理水平;2)建立木工機(jī)械設(shè)備檢測(cè)基本模型,完成檢測(cè)項(xiàng)目參數(shù)的測(cè)量可執(zhí)行性研究,并編寫(xiě)智能檢測(cè)界面程序;3)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)遠(yuǎn)程設(shè)備運(yùn)維服務(wù)平臺(tái),研究基于 Web 服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)木工機(jī)械生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化,以達(dá)到數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理,本地預(yù)分析,故障實(shí)時(shí)預(yù)警,緊急情況自動(dòng)關(guān)停等功能;4)通過(guò)數(shù)據(jù)管理和大數(shù)據(jù)分析,根據(jù)不同類型設(shè)備和應(yīng)用的特點(diǎn),進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,智能分析顯示曲線、報(bào)表、地圖位置等。

    研究?jī)?nèi)容適用于我國(guó)數(shù)控及智能化木工機(jī)械設(shè)備的通信協(xié)議,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程檢測(cè)數(shù)據(jù)信息的標(biāo)準(zhǔn)化;采用基于區(qū)塊鏈技術(shù)中的密碼學(xué)算法、共識(shí)機(jī)制及區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型,可提升木工機(jī)床的遠(yuǎn)程檢測(cè)對(duì)傳輸信息合法性驗(yàn)證的容錯(cuò)性能,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)完整、通信安全、資產(chǎn)共享、安全管理的物聯(lián)網(wǎng)信息安全存儲(chǔ)。本研究基于區(qū)塊鏈搭建的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)平臺(tái),將檢測(cè)智能化運(yùn)用到木工機(jī)械產(chǎn)業(yè)中,解決了傳統(tǒng)設(shè)備檢測(cè)過(guò)程中需人工實(shí)時(shí)實(shí)地采集數(shù)據(jù)而導(dǎo)致無(wú)法對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、傳送及數(shù)據(jù)匯總等弊端,實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程智能化檢測(cè)和分析的效果。遠(yuǎn)程檢測(cè)控制系統(tǒng)平臺(tái)結(jié)構(gòu)框架如圖1 所示,平臺(tái)總體上分為視頻圖像采集、數(shù)據(jù)圖像處理和檢測(cè)目標(biāo)分析三大部分。其中,視頻圖像采集包含傳感器標(biāo)定、數(shù)據(jù)圖像匹配和圖像信息融合;數(shù)據(jù)圖像處理涵蓋了時(shí)域圖像增強(qiáng)、圖層特征提取和行為目標(biāo)識(shí)別;檢測(cè)目標(biāo)分析是由檢測(cè)目標(biāo)的跟蹤、目標(biāo)行為識(shí)別和檢測(cè)場(chǎng)景重建組成。

    圖1 遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)平臺(tái)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Block diagram of remote monitoring and control system platform

    2.2 木工機(jī)械遠(yuǎn)程智能診斷模塊系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    本研究通過(guò)對(duì)木工機(jī)械設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中傳感器模塊、控制器模塊、LCD顯示模塊、GPRS無(wú)線通信模塊、中間繼電器模塊、執(zhí)行控制元件模塊等的系統(tǒng)分塊選型與研究,構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷專家系統(tǒng),根據(jù)知識(shí)庫(kù)和故障判斷規(guī)則自動(dòng)給出診斷結(jié)論、診斷解釋、故障處理意見(jiàn),實(shí)現(xiàn)對(duì)木工機(jī)床設(shè)備故障診斷的時(shí)效性、準(zhǔn)確性及智能化。設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的APP服務(wù)平臺(tái),根據(jù)圖像編碼和數(shù)據(jù)傳輸內(nèi)容完成遠(yuǎn)程木工機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行控制與維護(hù),診斷系統(tǒng)流程如圖2 所示。首先將所檢測(cè)木工機(jī)械設(shè)備與遠(yuǎn)程智能診斷模塊進(jìn)行連接,確保二者順暢通訊,然后通過(guò)設(shè)備檢測(cè)專家系統(tǒng)和分布式檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)所檢設(shè)備進(jìn)行對(duì)應(yīng)參數(shù)測(cè)量采樣,并將采樣獲取的設(shè)備檢測(cè)參數(shù)傳輸?shù)綐?gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行預(yù)處理,再運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸至系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)綜合診斷測(cè)試以完成智能檢測(cè),至此完成木工機(jī)械智能檢測(cè)體系的整個(gè)工作過(guò)程。

    圖2 木工機(jī)械智能診斷流程圖Fig.2 Intelligent diagnosis flow chart of woodworking machinery

    2.3 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)平臺(tái)技術(shù)路線設(shè)計(jì)

    本研究設(shè)計(jì)的移動(dòng)智能監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)平臺(tái)能完成采集工作狀態(tài)下移動(dòng)的生產(chǎn)設(shè)備特征、參數(shù)、狀態(tài)等信息的任務(wù),有效地對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行后期處理。設(shè)計(jì)面向高端裝備的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),可將設(shè)備的各種特征、參數(shù)、狀態(tài)等信息用直觀圖形化的方式呈現(xiàn)給用戶分析使用,從而對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)形成直觀的認(rèn)識(shí)。本研究有關(guān)木工機(jī)械檢測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的檢測(cè)算法,可提前預(yù)報(bào)設(shè)備的可能運(yùn)行狀態(tài),最大限度保障生產(chǎn)的順利進(jìn)行;而在分布式檢測(cè)系統(tǒng)中建立高維度大數(shù)據(jù)分析中心,可對(duì)木工機(jī)械設(shè)備的多維度運(yùn)行特征、參數(shù)、狀態(tài)等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè);應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的生產(chǎn)設(shè)備分類診斷模型,將嵌入式技術(shù)與智能檢測(cè)及控制相互融合,可滿足檢測(cè)需求地域化、分散化的現(xiàn)狀,有效提高檢測(cè)和管理效率,最終完成基于云平臺(tái)的遠(yuǎn)程檢測(cè)與專家診斷系統(tǒng)軟件架構(gòu)構(gòu)建。

    平臺(tái)建立步驟如下:首先建立基于區(qū)塊鏈的遠(yuǎn)程檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)模型,然后建立人工智能軟件檢測(cè)系統(tǒng),最后完成系統(tǒng)操作模型及云計(jì)算原型系統(tǒng)。針對(duì)木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的整體研發(fā),可解決我國(guó)傳統(tǒng)的木工機(jī)械設(shè)備檢測(cè)的技術(shù)瓶頸,實(shí)現(xiàn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化虛擬儀器技術(shù)與 GPRS 技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)木工機(jī)械設(shè)備遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)檢測(cè),開(kāi)展工作的具體技術(shù)路線如圖3所示?;趨^(qū)塊鏈的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)平臺(tái)具體分為三大部分: 1)遠(yuǎn)程檢測(cè)系統(tǒng); 2)智能檢測(cè)體系; 3)區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制。按照前兩節(jié)介紹,遠(yuǎn)程檢測(cè)系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對(duì)遠(yuǎn)程設(shè)備進(jìn)行通信聯(lián)機(jī)檢測(cè),智能檢測(cè)體系主要負(fù)責(zé)對(duì)所測(cè)木工機(jī)械設(shè)備進(jìn)行專家診斷測(cè)試;區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制的工作過(guò)程是首先構(gòu)建區(qū)塊鏈模型,然后構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)共識(shí)模型,再對(duì)共識(shí)模型進(jìn)行資源分析完成網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,測(cè)試算法并對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià),驗(yàn)證與測(cè)試所建立的模型。上述三部分構(gòu)成木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)平臺(tái)。

    3 結(jié)語(yǔ)

    我國(guó)木工機(jī)械正朝著自動(dòng)化、信息化、智能化融合方向高質(zhì)量發(fā)展,傳統(tǒng)的人工巡檢和現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)方式已不能適應(yīng)未來(lái)的發(fā)展。為促進(jìn)木工機(jī)械制造業(yè)遠(yuǎn)程創(chuàng)新檢測(cè),加快新一代信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)深度融合,本研究設(shè)計(jì)了基于區(qū)塊鏈的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)平臺(tái),提出通過(guò)遠(yuǎn)程信息交流實(shí)現(xiàn)復(fù)雜設(shè)備工作性能的快速異地實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。該技術(shù)可在無(wú)工人值守的情況下全面、精確、實(shí)時(shí)地獲得木工機(jī)械設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),解決了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方式的諸多弊端,能夠更客觀地反映木工機(jī)械設(shè)備的實(shí)際狀態(tài),保證異地復(fù)雜設(shè)備或系統(tǒng)的正常高效運(yùn)行,提高了木工機(jī)械質(zhì)量監(jiān)督檢測(cè)效率,擴(kuò)展了木工機(jī)械檢測(cè)技術(shù)的深度和廣度,為機(jī)械設(shè)備檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供了新方向。該研究對(duì)于推動(dòng)計(jì)算機(jī)智能檢測(cè)技術(shù)與智能制造服務(wù)有機(jī)結(jié)合,促進(jìn)高新科學(xué)技術(shù)在制造領(lǐng)域中的廣泛滲透、應(yīng)用和衍生,增強(qiáng)行業(yè)檢測(cè)靈活性、提高質(zhì)量與管理水平、降低人員成本,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型等具有重要的積極作用。

    基于區(qū)塊鏈的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測(cè)技術(shù),能夠適應(yīng)木工機(jī)械行業(yè)未來(lái)發(fā)展的長(zhǎng)遠(yuǎn)要求,提高木工機(jī)械行業(yè)監(jiān)測(cè)工作效率,使數(shù)據(jù)收集更為完整、全面,可大幅降低運(yùn)維成本,為企業(yè)帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。

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