基于机器视觉的轮胎表面缺陷检测系统的研究与应用

在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。     

投稿须知

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用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

小型饮料瓶盖颜色识别系统设计与实现

目的：解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法：提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案，通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板，设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析；利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果：在强、弱光条件下，识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论：与傅里叶描述子相比，该识别系统识别准确率和精度更高，同时系统也具有人脸识别功能，适用于各种智能应用场景。     

基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

一种基于YOLO算法的口罩佩戴检测研究

介绍了机器学习的基本概念和常见类别(有监督学习、无监督学习、强化学习),介绍了深度学习的概念、基本技术以及它与机器学习的关系,研究了基于神经网络的的YOLO算法在实际生活中的应用,如检测目标人物是否佩戴口罩,并对实际模型的性能进行评估及模型优化方向作思考.     

电容式力感知牙周探针设计建模与实验研究

针对当前牙周探针在探诊力控制方面的不足,提出一种基于悬臂梁挠曲效应的差动电容式力感知牙周探针解决方案,设计了探针验证结构,建立了探诊力作用下具有不规则形状的探针工作尖的挠曲模型,导出了探诊力和差动电容之间的求解方程,并通过仿真和实验对模型与方程进行了验证。结果表明,所建立的探针工作尖挠曲模型与静应力仿真结果的最大相对误差不超过±4.5%,所设计的力感知牙周探针多次重复探诊力检测实验的标准差小于均值的0.1%,所导出的求解方程的计算值与实验数据之间趋向一致,以探诊力为拟合权重进行修正后全量程的平均偏差为2.49%,具备进一步产品开发的可行性。     

基于全U网络的混凝土路面裂缝检测算法

针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。