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1.
2.
为了实现对BGA焊球的自动检测,建立了自动视觉检测系统。对系统所采用的焊球特征进行提取及缺陷识别,基于高斯混合模型的分类器对检测算法进行研究。根据焊球的形状和尺寸特征设计了焊球缺陷识别和分类算法,并以锡多、锡少和毛刺缺陷为例,分析典型缺陷的识别算法。以焊球形状的圆度和特征区域的面积等特征参数为评价标准,构建二维特征空间。在二维特征空间线性组合的基础上,构建基于高斯混合模型的分类器。构建了训练样本集,并对该分类器进行训练,根据训练结果并结合应用实际修正了模型,并采用测试集对该分类器进行测试验证。实验结果表明,焊球缺陷检测算法的准确度为97.06%,漏判率为0%,检测可靠度为100%。该视觉检测系统满足了工程运用中对识别准确度、稳定性、可靠性等方面的要求。  相似文献   
3.
进料位置与风速对旋风分级器颗粒分级效果的影响   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
孙占朋  孙国刚  独岩 《化工学报》2018,69(4):1324-1331
根据旋风分级器内气流速度分布特点进行了进料区域划分,运用非稳态离散相模型和分级实验对比了3个代表性进料位置对颗粒运动轨迹及分级精度的影响,分析了1 μm和10 μm颗粒在不同区域内的受力情况。结果表明,边壁区域进料造成粗组分中细粉夹带现象严重,分级精度差;中部进料区域内流场强度大,粗颗粒受离心力强,细颗粒受轴向气流曳力大,有利于减少颗粒在分级区的停留时间,实现粗、细颗粒的快速分级,对改善分级精度有利;中心位置进料延长了粗颗粒的分级运动路程,增加了粗组分跑损的概率,模拟计算15 μm的粗颗粒进入细组分的质量分数达到11.7%。经实验验证,入口气速在10~22 m·s-1,中部区域进料时分级后粗、细组分粒度分布曲线重合区面积最小,分级粒径比率值平均提高了25.3%,研究结果为离心气流分级设备的进料位置设计提供了一定的指导。  相似文献   
4.
基于卷积神经网络的光学遥感图像检索   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于深度卷积神经网络的光学遥感图像检索方法。首先,通过多层卷积神经网络对遥感图像进行卷积和池化处理,得到每幅图像的特征图,抽取高层特征构建图像特征库;在此过程中使用特征图完成网络模型参数和Softmax分类器的训练。然后,借助Softmax分类器在图像检索阶段对查询图像引入类别反馈,提高图像检索准确度,并根据查询图像特征和图像特征库中特征向量之间的距离,按相似程度由大到小进行排序,得到最终的检索结果。在高分辨率遥感图像数据库中进行了实验,结果显示:针对水体、植被、建筑、农田、裸地等5类图像的平均检索准确度约98.4%,增加飞机、舰船后7类遥感图像的平均检索准确度约95.9%;类别信息的引入有效提高了遥感图像的检索速度和准确度,检索时间减少了约17.6%;与颜色、纹理、词袋模型的对比实验表明,利用深度卷积神经网络抽取的高层信息能够更好地描述图像内容。实验表明该方法能够有效提高光学遥感图像的检索速度和准确度。  相似文献   
5.
Centrifugal force developed in a fluid flow through closed spiral channel produces enhanced gravity environment to facilitate particle classification. The novel design is inspired by open channel spiral concentrators that are used in mineral processing industries. The concept is initially validated through computational fluid dynamics (CFD) simulations. Preferential movement of coarser particles, which experience greater centrifugal force, to the outer periphery was observed. These predictions are validated by conducting experiments on a 3D printed spiral classifier. The CFD simulations compared well with observed experimental separation function. The model was further used to conduct parametric study of various design and operational parameters. Simulations reveal that the cut-size could change from 8 μm to 260 μm depending on the splitter position. The novel device will allow a direct and online control of cut size/density when suitably enhanced with required mechanisms.  相似文献   
6.
现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测,无法对不相关的操作进行判断。针对该问题,提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先,计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数(MFCC)统计矩特征;然后通过多个二分类器对特征进行训练,并组合投票得到多分类器;最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明,归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率,且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中,检测率仍能保持在96%以上。  相似文献   
7.
Lifelog is a digital record of an individual’s daily life. It collects, records, and archives a large amount of unstructured data; therefore, techniques are required to organize and summarize those data for easy retrieval. Lifelogging has been utilized for diverse applications including healthcare, self-tracking, and entertainment, among others. With regard to the image-based lifelogging, even though most users prefer to present photos with facial expressions that allow us to infer their emotions, there have been few studies on lifelogging techniques that focus upon users’ emotions. In this paper, we develop a system that extracts users’ own photos from their smartphones and configures their lifelogs with a focus on their emotions. We design an emotion classifier based on convolutional neural networks (CNN) to predict the users’ emotions. To train the model, we create a new dataset by collecting facial images from the CelebFaces Attributes (CelebA) dataset and labeling their facial emotion expressions, and by integrating parts of the Radboud Faces Database (RaFD). Our dataset consists of 4,715 high-resolution images. We propose Representative Emotional Data Extraction Scheme (REDES) to select representative photos based on inferring users’ emotions from their facial expressions. In addition, we develop a system that allows users to easily configure diaries for a special day and summaize their lifelogs. Our experimental results show that our method is able to effectively incorporate emotions into lifelog, allowing an enriched experience.  相似文献   
8.
张宗堂  陈喆  戴卫国 《计算机应用》2019,39(5):1364-1367
针对传统集成算法不适用于不平衡数据分类的问题,提出基于间隔理论的AdaBoost算法(MOSBoost)。首先通过预训练得到原始样本的间隔;然后依据间隔排序对少类样本进行启发式复制,从而形成新的平衡样本集;最后将平衡样本集输入AdaBoost算法进行训练以得到最终集成分类器。在UCI数据集上进行测试实验,利用F-measure和G-mean两个准则对MOSBoost、AdaBoost、随机过采样AdaBoost(ROSBoost)和随机降采样AdaBoost(RDSBoost)四种算法进行评价。实验结果表明,MOSBoost算法分类性能优于其他三种算法,其中,相对于AdaBoost算法,MOSBoost算法在F-measureG-mean准则下分别提升了8.4%和6.2%。  相似文献   
9.
针对公共自行车没有安装车载检测传感器、流动及停放区域较大、管理部门无法及时发现自行车故障等问题,提出了基于朴素贝叶斯分类器的自行车故障诊断方法。通过分析公共自行车系统(PBS)租用记录、维修记录和用户评价,选取15个状态分类特征作为自行车故障检测的特征向量;根据朴素贝叶斯分类器后验概率,获取每个状态分类特征对类的贡献率;以召回率作为评价指标来预测诊断故障自行车。采用杭州市PBS 2016年的相关数据对模型进行实践验证,通过预测模型输入特征值的优化,测试样本的召回率达85.79%,精度较为理想。  相似文献   
10.
针对不同工况下样本有限不平衡造成滚动轴承寿命阶段识别中少数类样本无法被有效识别的问题,提出了多分类器集成加权均衡分布适配的滚动轴承寿命阶段识别方法。首先,采用随机抽样的方式获得源域多样本训练集,为目标域预测伪标签的同时赋予样本不同的初始权重,充分训练少数类样本;然后,在再生核希尔伯特空间训练各源域样本集的分类器,并通过迭代的方式优化伪标签、更新权重矩阵;最后,通过多分类器集成策略将合适的基分类器集成为强分类器,以获得最终识别结果。结合F-score评价标准,使用宏平均与微平均评价指标对多分类任务进行评价避免了准确率对识别结果的误导。在两组滚动轴承寿命阶段数据集上进行实验验证,证明了所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
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