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1.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。  相似文献   
2.
Micro-milling is an extensively used micro-machining process for producing high precision 3D components from varied materials. However, tool wear in micro-tools is a big concern, as component accuracy directly depends on it. Also, size effects limit the monitoring by the naked eye, but it can be compensated by implying a proper wear monitoring mechanism. Various direct and indirect methods have earlier been used for monitoring purposes, and considering the needs of the fourth industrial revolution, one of the direct methods, machine vision, when combined with image processing algorithms, can play a more prominent role. Current work focuses on creating a wear monitoring algorithm based on fuzzy c-means clustering technique directly implied on acquired colour micro-tool images. The proposed algorithm has three steps: the first step is Region of Interest (ROI) extraction, where the background is removed, orientation correction is done, and ROI on each tooth is extracted from micro-tool colour images. The second uses the fuzzy c-means technique on ROI to cluster them, from which wear cluster is chosen and morphologically enhanced. The last step performs pixel level measurement and results in numerical wear width. Overall, quantitative results at each step are correlation coefficient of 99 % after image registration, segmentation accuracy of 92 % and wear measurement accuracy of 97 %. A comparison is also made between the proposed algorithm, k-means clustering and RGB thresholding technique, where the proposed algorithm outshines. Lastly, the wear measurement error of the proposed algorithm is less than 5 %, indicating its repeatable, reliable, and robust nature.  相似文献   
3.
张弛  李浩  胡海涛  朱翀  张玉莹  南国鹏  舒悦 《化工学报》2021,72(Z1):430-436
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。  相似文献   
4.
Recently, single image super-resolution (SISR) has been widely applied in the fields of underwater robot vision and obtained remarkable performance. However, most current methods generally suffered from the problem of a heavy burden on computational resources with large model sizes, which limited their real-world underwater robotic applications. In this paper, we introduce and tackle the super resolution (SR) problem for underwater robot vision and provide an efficient solution for near real-time applications. We present a novel lightweight multi-stage information distillation network, named MSIDN, for better balancing performance against applicability, which aggregates the local distilled features from different stages for more powerful feature representation. Moreover, a novel recursive residual feature distillation (RRFD) module is constructed to progressively extract useful features with a modest number of parameters in each stage. We also propose a channel interaction & distillation (CI&D) module that employs channel split operation on the preceding features to produce two-part features and utilizes the inter channel-wise interaction information between them to generate the distilled features, which can effectively extract the useful information of current stage without extra parameters. Besides, we present USR-2K dataset, a collection of over 1.6K samples for large-scale underwater image SR training, and a testset with an additional 400 samples for benchmark evaluation. Extensive experiments on several standard benchmark datasets show that the proposed MSIDN can provide state-of-the-art or even better performance in both quantitative and qualitative measurements.  相似文献   
5.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。  相似文献   
6.
超高效混叠采集技术可实现多组震源同时激发产生地震波场,大幅度提高采集效率,但往往会导致相邻震源之间产生波场交叉而相互干涉,显著降低地震数据的信噪比。为此,提出一种基于奇异值分解(SVD)约束迭代反演的混叠噪声压制方法。首先以选定区域的混叠噪声奇异值对混叠数据的奇异值向量进行约束,然后利用迭代反演的策略逐步更新混叠数据的奇异值向量,最终在共炮检距域或动校正后的共中心点域实现混叠噪声与有效信号的分离。数据测试结果表明,该方法可在压制混叠噪声的同时,充分地保护有效信号。  相似文献   
7.
徐艳春  赵彩彩  孙思涵  MI Lu 《中国电力》2021,54(11):133-143
针对配电网发生单相接地故障且分布式电源(distributed generations, DGs)大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量不明显、故障特征弱等特点,提出一种基于改进局部均值分解(improved local mean decomposition, ILMD)和能量相对熵的主动配电网故障定位方法。首先,利用镜像延拓将信号在两端延拓,消除LMD存在的端点效应,同时,在信号中加入自适应噪声,克服LMD存在的模态混叠问题,对各区段暂态零序电流进行ILMD分解;然后对分解后所有乘积函数(product function, PF)的能量相对熵进行计算,所有PF分量的相对能量熵之和即为区段间的相对能量熵,通过所设置的定位判据,对故障区段进行判断。仿真结果表明,所提算法在10 kV小电流接地系统和改进的IEEE33节点系统中,在不同的仿真条件下故障定位结果准确率高,验证了所提方法的准确性。  相似文献   
8.
采用风景园林学与人工智能的跨学科研究方式,开发了一种将深度学习模型——生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)用于风景园林平面图用地识别与图像渲染的新应用场景。以325张细致标注的平面方案图建立用于深度学习的数据集,训练循环生成对抗网络(CycleGAN)实现平面图不同用地类型地块的提取任务,以及平面色块图到色彩肌理图的渲染生成。进一步从图片质量、正确规范性和色彩表达等方面评价模型的识别与渲染结果。该训练模型有潜力被应用于风景园林案例的用地类型分析及平面渲染,帮助设计师提升分析及制图效率。  相似文献   
9.
将小波变换多尺度理论用于分析确定共生矩阵最佳步长参数值,利用小波变换对原始图像进行分解,根据具体纹理图像,选择合适小波子图像(近似图像或其细节子图像)进行纹理分析,通过计算分解图像的纹理特征参数(对比度)确定最佳步长参数。当步长参数为最优值时,计算所得纹理特征参数值将处于周期极值位置,其利于纹理分析。相对于原始图像,分解图像数据量小,在寻优共生矩阵最佳步长参数时,计算复杂度及时间消耗都有所降低。实验验证,基于小波分解图像所得最佳步长参数值是精确的。  相似文献   
10.
针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后,开发了一种基于Teager能量峭度(TEK)的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度(FK)和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。  相似文献   
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