【摘 要】
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5G技术是制造业数字化和智能化转型发展的驱动力，5G技术与AI、云计算将成为工业机器视觉发展的必然方向。针对复杂的视觉检测任务，首先，利用5G大带宽、低延时的特点，开发了5G工业相机进行数据采集和传输；其次，为了降低设备端复杂程度和硬件投入成本，设计开发了5G智能视觉检测云平台，将图片数据处理转移到远程服务端，实现数据的云存储、云处理和云协同；最后，将5G工业相机和智能视觉检测平台结合，实现基于5
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5G技术是制造业数字化和智能化转型发展的驱动力，5G技术与AI、云计算将成为工业机器视觉发展的必然方向。针对复杂的视觉检测任务，首先，利用5G大带宽、低延时的特点，开发了5G工业相机进行数据采集和传输；其次，为了降低设备端复杂程度和硬件投入成本，设计开发了5G智能视觉检测云平台，将图片数据处理转移到远程服务端，实现数据的云存储、云处理和云协同；最后，将5G工业相机和智能视觉检测平台结合，实现基于5G和深度学习技术的智能检测系统并通过实际应用验证，可以有效解决制造业产品检测系统响应慢、误报率高、成本高等痛点和难点问题。
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第6代移动通信系统（6G）的通信指标将有显著提升，应用场景也更加多样化，这对编码调制方案提出了更高的要求。面向6G，探讨了极化编码调制的应用优势，针对高谱效和低时延传输场景，阐述了多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制的原理。在编码调制系统中，现有极化码构造方法存在复杂度高、灵活性差的问题，对此，提出了极化编码调制系统中的通用构造框架，详细论述了该框架在多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制2
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