Developing Machine Learning-empowered Responsive Manufacture Of Industrial Laser Systems

开发机器学习赋能的工业激光系统响应式制造

基本信息

  • 批准号:
    EP/V051164/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 175.35万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2021 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Aircraft gyroscope, telecommunications, manufacturing, and surgical tools to name a few; optical systems, and especially lasers, are critical components in a host of modern devices. The manufacture of these systems supports a massive, global industry. Many of these are extraordinarily complex with dozens of optical components each of which needs to be placed in the system with enormous accuracy; any misalignment will result in poor performance, or the failure of the entire system. Currently this is accomplished by using highly qualified (even up to PhD level) and highly experienced system assembly teams who rely on a whole host of diagnostic and test equipment to make minute adjustments to the placement of each component. This is both time consuming and very expensive. It is also very difficult to modify production either terms of scale or specification. As a result these systems are very expensive and slow to respond to changing demand or potential for technical improvement. This project will develop an automated robotic and mechatronic system for assembling lasers and other optical systems. We will combine; observations of highly skilled human operators; feedback from automated diagnostic and test equipment; robotic alignment tool wielding robots; and a combination of machine learning and search algorithms which will be used to control the alignment process.The resulting system will be adaptive, able to cope with variations in part production, changes to the supply chain, modifications to the design specification, as well as being able to rapidly adapt to changes in demand. It will also result in a fundamental change to the way these systems are designed and developed and the levels of performance which can be achieved.
飞机陀螺仪、电信、制造和手术工具等;光学系统,尤其是激光器,是许多现代设备的关键部件。这些系统的制造支持着一个庞大的全球性行业。其中许多非常复杂,有数十个光学元件,每个元件都需要以极高的精度放置在系统中;任何不对准都会导致性能低下或整个系统故障。目前,这是通过使用高素质(甚至达到博士水平)和经验丰富的系统组装团队来完成的,他们依靠一整套诊断和测试设备来对每个组件的位置进行细微的调整。这既耗时又非常昂贵。无论是规模还是规格,都很难改变生产。因此,这些系统非常昂贵,并且对不断变化的需求或技术改进的潜力反应缓慢。该项目将开发一种自动化机器人和机电一体化系统,用于组装激光器和其他光学系统。我们将联合收割机;高度熟练的人类操作员的观察;来自自动诊断和测试设备的反馈;使用机器人的机器人对准工具;以及机器学习和搜索算法的组合,将用于控制对准过程。由此产生的系统将是自适应的,能够科普零件生产的变化,供应链的变化,设计规范的修改,以及能够快速适应需求的变化。它还将导致这些系统的设计和开发方式以及所能达到的性能水平发生根本变化。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A review of automation of laser optics alignment with a focus on machine learning applications
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2023.107923
  • 发表时间:
    2024-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    I. Rakhmatulin;D. Risbridger;R. M. Carter;M. J. D. Esser;M. S. Erden
  • 通讯作者:
    I. Rakhmatulin;D. Risbridger;R. M. Carter;M. J. D. Esser;M. S. Erden
Addressing Shortcomings in Manual Alignment of Laser Optics via Automation Tools
通过自动化工具解决激光光学器件手动对准的缺点
  • DOI:
    10.1109/case56687.2023.10260476
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Rakhmatulin I
  • 通讯作者:
    Rakhmatulin I
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Richard Carter其他文献

Drug sensitivity and isoenzyme type in cloned lines of Plasmodium falciparum.
恶性疟原虫克隆系的药物敏感性和同工酶类型。
Complement effects of the infectivity of Plasmodium gallinaceum to Aedes aegypti mosquitoes. II. Changes in sensitivity to complement-like factors during zygote development.
鸡疟原虫对埃及伊蚊的感染力的补体效应。
  • DOI:
  • 发表时间:
    1987
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    C. Grotendorst;Richard Carter
  • 通讯作者:
    Richard Carter
Benito Mussolini (1883–1945): Assassination Attempt at International Society of Surgeons Convention, Rise to Power, Medical History, and Final Days
  • DOI:
    10.1007/s002680020066
  • 发表时间:
    2014-02-24
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.500
  • 作者:
    Richard Carter
  • 通讯作者:
    Richard Carter
Beliefs and errors in voting choices: A restatement of the theory of fiscal illusion
  • DOI:
    10.1007/bf00118792
  • 发表时间:
    1982-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.200
  • 作者:
    Richard Carter
  • 通讯作者:
    Richard Carter
Characterization of antigens on mosquito midgut stages of Plasmodium gallinaceum. I. Zygote surface antigens.
鸡疟原虫蚊子中肠阶段抗原的表征。

Richard Carter的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Richard Carter', 18)}}的其他基金

3D Laser Beam Shaping: The True Potential of Laser Based Manufacturing
3D 激光束整形:激光制造的真正潜力
  • 批准号:
    EP/V006312/1
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Research Grant
MRI: Acquisition of micro-computed tomography system for imaging by multiple, inter-disciplinary, users at East Tennessee State University
MRI:东田纳西州立大学多个跨学科用户购买微型计算机断层扫描系统进行成像
  • 批准号:
    2018559
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SBIR Phase II: Algebra Immersion Robotics
SBIR 第二阶段:代数沉浸式机器人
  • 批准号:
    0924706
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Standard Grant
The Mathematical Inquiry Videotapes: Tools for Professional Growth
数学探究录像带:职业成长的工具
  • 批准号:
    9896244
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
The Mathematical Inquiry Videotapes: Tools for Professional Growth
数学探究录像带:职业成长的工具
  • 批准号:
    9254485
  • 财政年份:
    1994
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Continuing grant
Empowering Teachers: Mathematical Inquiry Through Technology
赋予教师权力:通过技术进行数学探究
  • 批准号:
    9153760
  • 财政年份:
    1991
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Continuing grant

相似国自然基金

基于新型生物标志物的急性肾损伤智能化精准诊疗关键技术研究
  • 批准号:
    JCZRYB202500878
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于多重影像病理组学联合泛化机器学习探究口咽癌免疫分型预测及预后模型的构建
  • 批准号:
    JCZRYB202501213
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
游戏化失眠认知行为治疗系统的构建及应用
  • 批准号:
    JCZRYB202501288
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于机器学习的高性能含能材料设计研究
  • 批准号:
    JCZRLH202500926
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
下地幔含Al毛钙硅石的相变及弹性:机器学习分子动力学模拟
  • 批准号:
    JCZRYB202500022
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于人在回路学习的下肢外骨骼机器人个性化步态规划和自适应协同控制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
机器学习辅助射流撞击-负压脱氨反应器中氨/水相界面演变机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
机器学习辅助的新型纸基传感阵列用于农药残留的快速检测与识别研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
机器学习驱动的药物分子毒性预测研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于多模态大模型的智能机器人复杂动态环境具身感知与学习机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

Investigating the potential for developing self-regulation in foreign language learners through the use of computer-based large language models and machine learning
通过使用基于计算机的大语言模型和机器学习来调查外语学习者自我调节的潜力
  • 批准号:
    24K04111
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Developing and Understanding Thermally Conductive Polymers by Combining Molecular Simulation, Machine Learning and Experiment
通过结合分子模拟、机器学习和实验来开发和理解导热聚合物
  • 批准号:
    2332270
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Developing machine learning based approaches to weld residual stress problems
开发基于机器学习的方法来解决焊接残余应力问题
  • 批准号:
    2894296
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Studentship
Developing novel machine learning approaches to studying cell development
开发新的机器学习方法来研究细胞发育
  • 批准号:
    2326879
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Pig ID: developing a deep learning machine vision system to track pigs using individual biometrics
Pig ID:开发深度学习机器视觉系统,利用个体生物识别技术跟踪猪
  • 批准号:
    BB/X001385/1
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Research Grant
Pig ID: developing a deep learning machine vision system to track pigs using individual biometrics
Pig ID:开发深度学习机器视觉系统,利用个体生物识别技术跟踪猪
  • 批准号:
    BB/X001830/1
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Research Grant
Developing Machine Learning Models for Decision Support and Allocation Optimization in Heart Transplantation
开发用于心脏移植决策支持和分配优化的机器学习模型
  • 批准号:
    10735348
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
Developing a blood fatty acid-based algorithm as an early predictor of insulin resistance: Applying machine learning to harmonized data from prospective cohort studies
开发基于血液脂肪酸的算法作为胰岛素抵抗的早期预测因子:将机器学习应用于前瞻性队列研究的统一数据
  • 批准号:
    10696711
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
Pictura Bio: Machine learning enhanced universal point of care diagnosis platform for infectious diseases leveraging novel fluorescent labelling of enveloped pathogens - developing the Alpha Prototype.
Pictura Bio:机器学习增强了传染病的通用护理点诊断平台,利用包膜病原体的新型荧光标记 - 开发 Alpha 原型。
  • 批准号:
    10077183
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
developing and validating customized machine learning and data analytics methods for mining cricket
开发和验证采矿板球的定制机器学习和数据分析方法
  • 批准号:
    2885595
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 175.35万
  • 项目类别:
    Studentship
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了