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实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20%,误检率降低了3%. 相似文献
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赵维平王佳 《高科技纤维与应用》2022,(6):27-32
针对于可溶性陶瓷纤维给出一种表面改性的工艺,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维抗拉强度、加热永久线变化、导热系数性能的影响,得出了其对耐候性有利的评价。同时,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维降解性的影响,给可溶性陶瓷纤维长期储存提供了解决方案。 相似文献
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针对水工钢闸门防腐维修中存在的施工粉尘锌尘污染和涂料毒性污染问题,分析了环保型低表面处理环氧厚浆涂料作为高固体分溶剂型涂料的环保优势。通过该涂料在江苏省扬州市万福闸淡水环境闸门的试点应用和 7a的跟踪观察,用外观检查和数据检测分析了该试点涂层在淡水环境中的良好耐久性能。为了使该类型涂料适用于各种复杂环境,进一步对该涂料进行性能提升研究,升级后的涂料将在江苏省海水污水环境钢闸门防腐维修中试用并跟踪观察,以验证其对此类环境的适用性。环保型低表面处理涂料可做到绿色涂料、绿色涂装,在水工钢闸门防腐维修中的应用前景可瞻。 相似文献
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《武汉理工大学学报》2021,(5):1-8
可剥离及自脆性去污剂是目前使用较多的两种表面去污剂,但在实际使用过程中,可剥离型去污剂存在力学性能较差,不易剥离等问题。自脆性去污剂因膜片会发生脆裂,在固化过程中存在造成二次污染的潜在影响。为对表面去污剂的功能进行研究,通过选择不同单体,采用预乳液聚合的方式。制备了两种不同固化形貌的表面去污剂。红外和核磁结果表明,所选择的单体发生了共聚反应。三维深度测试表明在不同物体表明的高度值均小于10μm,去污剂能够很好地与物体表明进行结合,可剥离去污剂当单体配比为m(BA)∶m(MMA)=1∶0.9,其拉伸强度可达5.03 MPa,断裂伸长率可达638%,是一种很好的可剥离去污剂基材。通过对自脆型去污剂单体组合(MAA)与(MMA)的分析,对去污剂固化形貌的控制进行了研究,对自脆性去污剂脆化机理进行了探讨。 相似文献
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