基于机器学习的RFID定位技术在模具行业的应用研究_汪凯雷

资 源 简 介

基于机器学习的RFID定位技术在模具行业的应用研究_汪凯雷

详 情 说 明

RFID技术与机器学习的结合在工业领域展现出强大的应用潜力，特别是在模具制造这类对定位精度要求较高的场景。传统RFID定位方法存在多径效应和信号干扰等问题，而机器学习算法能够有效提升定位系统的准确性。

在模具行业中，这套技术方案主要解决三个核心问题：首先是通过RFID标签实现模具的自动识别，避免人工记录的错误；其次利用机器学习模型分析信号强度(RSSI)和相位信息，建立精确的位置映射关系；最后整合数据实现模具的实时追踪管理。

典型的应用场景包括：模具仓储管理中的快速定位、生产线上模具流转监控、以及预防模具错装等质量控制环节。相比传统的条码或人工盘点方式，这种技术将定位误差控制在厘米级，同时大幅提升库存盘点效率。

该研究为智能工厂建设提供了关键技术支撑，未来可进一步探索与数字孪生、5G等新技术的融合应用。