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1.
目的 提升自动化产线上工件表面微小缺陷的检测精度和检测速度。方法 首先,在预处理阶段提出采用CutMix的数据增强方法,增加训练样本的多样性,提高模型的鲁棒性和泛化能力,避免训练模型产生过拟合;使用K–means++聚类算法生成边界候选框,以适应不同尺寸的缺陷,并较早地筛选出更精细的特征。其次,借助CSP Darknet53网络及SPP模块提取输入原始图像的特征,通过训练获得针对工件表面质量的在线检测模型,提升YOLOV4缺陷位置检测及识别的精度。结果 实验结果表明,文中所提出的基于YOLOV4的工件表面质量在线监测方法的预测精度达到97.5%,检测速度达到32.8帧/s,均优于同类的深度学习算法。以贵州某航空工业产品的自动化产线作为实验平台验证了所提方法的可行性和有效性。结论 该方法具备结构简单清晰、自适应性强等优点,检测精度和速度均满足工业场景需求,可以将其用于产品表面质量的在线检测。  相似文献   
2.
针对纯电动汽车稳定性和制动能量回收问题,对车辆制动能量回收系统以及车身稳定性能做了研究。提出了采用带精英策略的非支配排序遗传算法对车身稳定控制器进行了多目标优化,建立了车辆二自由度模型,得出了理想质心侧偏角和理想横摆角速度,再利用传感器得到了实际质心侧偏角;分析了制动时的各个约束条件,包括ECE制动法规约束、制动舒适性约束以及电机扭矩约束,并以车身稳定性和制动能量回收效率为优化目标,得出了不同路况下、不同转向输入角下的最优解;利用Car Sim和Matlab/SIMULINK建立了虚拟仿真平台,将得到的最优解代入到了仿真中。仿真结果表明:优化后的制动力不但使该车型的制动稳定性得到了提高,而且制动能量回收效率也得到了提升。  相似文献   
3.
牵伸比值的理论推导   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文从理论上比较系统地阐述了定量牵伸倍数与计算牵伸倍数的关系,并分析了影响牵伸比值的一些主要因素,对于棉纺工艺的制定有一定指导意义。  相似文献   
4.
为加强机床全生命周期管控,加快其供应链建设,调动上下游的积极性,降低整机生产价格,使产品从设计、制造、使用到拆分降解循环,从全生命周期的角度使得产品设计更加完善和合理。文章从评价指标体系、配置评价模型、评价数学模型和环境影响方面对全生命周期机床供应链的评价方法进行研究,提出全生命周期的机床云平台设计,建立全生命周期机床云服务体系架构,并对其进行了评价体系构建,为云技术应用于传统机床业提供了新思路。  相似文献   
5.
介绍了市政公用工程道路路基施工现状,对市政公用工程路基施工技术的应用措施进行了探讨,并针对其施工过程中的常见问题,提出了解决方案,从而保证施工质量。  相似文献   
6.
A513型细纱机的牵伸变换齿轮随机配备只有15只,牵伸倍数的变化档数在理论上可达的变化档数为14×(14-1)+1=183档,实际上因搭配有重复,可达123档。据原设计认为,A513型细纱机牵伸变换齿轮的只数少,牵伸倍数的变化档数反而多,具有既节约设备  相似文献   
7.
将改性内胎胶粉加入到自行车内胎胶料中,研究改性胶粉用量和改性剂品种对胶料性能影响。实验结果表明,随着改性胶粉用量的增加,所制备得自行车内胎胶料加工性能变差、邵氏A硬度增加,拉伸强度和300%定伸应力先小幅上升后下降,最大伸长率有下降趋势。当胶粉用量为20份时,使用橡胶再生剂RV2/BN-1增黏树脂并用作为胶粉改性剂的所制备的内胎胶料性能最优,对其进行气密性测试,其透气量较小、渗透系数较低。  相似文献   
8.
本文通过矢量法和解析法分析了A201D型精梳机须丛的接合位置、时间和重叠长度,由此阐明因接合不理想而导致的精梳棉条条干恶化程度,并定量地指出了缩小重叠长度以减少粗节、改善条干的途径及其利弊和改进措施。  相似文献   
9.
为监测生产加工过程中的刀具磨损状态,提出一种基于深度门控循环单元神经网络的轻量化状态监测模型。首先,预处理阶段对加速度传感器采集的时序信号进行小波阈值去噪,并将每次刀具进给产生的冗长信号划分为多个训练样本,以滤除噪声、改善算法的鲁棒性;然后,利用卷积神经网络(CNN)从时序信号输入中自适应地提取特征,构建深度双向门控循环单元(BiGRU)神经网络学习特征向量间的时序信息,并将Attention机制的思想引入其中,自适应地感知对磨损状态分类结果有关联的网络权重,并对其进行合理分配,避免因人工提取特征带来的复杂性和局限性。实验结果表明,所提方法能够对传感器采集的原始数据实时准确地预测刀具磨损状态,在识别精度和泛化能力上均达到了较好的效果,为实际工业场景下的刀具磨损状态监测提供了新的思路。  相似文献   
10.
本文从严格遵守相关规范和操作规程,就能大大减少墙体裂缝产生的可能性,或将裂缝数量控制在最小程度,从而确保工程旌工质量,提高人们的生活水平。  相似文献   
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