光伏电池图像序列的深度学习检测方法

为了实现光伏电池工厂端的智能检测,使用热红外相机采集电致热成像(Electro-thermography,ET)与短波红外相机采集电致发光现象(Electroluminescence,EL)检测光伏电池缺陷.提出一种基于光流法处理光伏电池热流场的热图像序列分析方法,准确找到异常发热源.并与短波红外成像找到的异常发光源融合,建立光伏电池检测数据库.通过深度卷积神经网络,实现对光伏电池内部缺陷与划痕、覆盖、裂纹、缺损等人工缺陷的有效识别.试验结果表明,基于光流的深度学习方法在均方误差、平均梯度、信息熵指标上优于主成分分析(Principal component analysis,PCA)与独立成分分析(Independent component analysis,ICA),并在卷积网络的训练中,能使网络更快地收敛.     

410S热轧带钢氧化皮结构对酸洗效果的影响

热轧带钢氧化皮结构是影响其酸洗效果的重要因素。以410S铁素体不锈钢为研究对象,研究其热轧带钢表面氧化皮的结构和组成物相,分析其对酸洗效果的影响。     

焊后退火对铝/钢异种金属熔钎焊接头腐蚀性能的影响

通过脉冲旁路耦合电弧MIG焊方法,选用4043铝合金焊丝作为填充材料获得铝材与镀锌钢板的熔钎焊接头,将成形较好的接头在270,350 ℃下进行退火处理,使用电化学腐蚀试验仪器对退火前后接头的腐蚀性能进行测量. 通过SEM,EDS等材料分析方法对退火及腐蚀前后接头的元素分布及接头界面金属间化合物的变化进行分析. 结果表明,焊后退火导致铝/钢接头界面的金属元素发生了均匀扩散, 退火温度的升高使得接头的耐腐蚀性能下降.     

基于药食两用食物研制功能性主食馒头的可行性分析

从功能性主食馒头的开发思路、技术攻关必要性、技术要点等,结合功能性主食馒头开发的市场需求、相关领域国内外技术现状、发展趋势等多个方面,探讨开发添加药食两用原料制作功能性主食馒头的可行性与研究价值。     

增量支持向量机核函数的优化

支持向量机的核函数类型分为两类：局部核函数和全局核函数.局部核函数的值只受到相距很近数据点的影响,有很好的学习能力.全局核函数的值会受到距离较远数据点的影响,有很好的推广泛化能力.针对局部核函数学习能力良好但泛化能力差的缺点,提出一种结合局部核函数和全局核函数构造新联合函数的方法.实验结果表明,与局部核函数和全局核函数相比,新联合核函数有更好的预测能力,并且能够适应增量学习的过程.     

基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检

风机叶片传统人工巡检工作强度大、耗时费力、检测主观性强、无法检测叶片内部缺陷。基于人工智能技术和深度学习算法,通过无人机搭载边缘计算终端、高清相机、热像仪等设备,研究无人机自主飞控算法和双光融合多类型混合缺陷检测定位算法,实现了15～30 min内完成风机叶片多类型混合内外部缺陷快速、高效和智能化检测。基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检可弥补传统手段的不足,大幅度提高巡检效率,降低风场安全事故隐患。     

坡莫合金在中性氯离子溶液中的腐蚀行为

针对金属薄膜复合板的金属膜选材问题,采用电子探针、金相显微镜研究了坡莫合金膜的成分、显微组织,利用电化学技术,辅以浸泡法研究了坡莫合金在浓度为2.4 mol/L的中性氯化钠溶液中的电化学腐蚀行为,利用SEM和EDS研究了腐蚀产物和腐蚀形貌,结果表明:坡莫合金膜晶粒度8级,组织为奥氏体,腐蚀类型为局部腐蚀,主要表现为晶间腐蚀和点腐蚀;腐蚀以阳极的电化学反应为主,腐蚀速率控制在10^-7~10^-6A/cm²,未发现腐蚀产物膜以及明显的钝化膜,抗腐蚀能力良好;并随着时间的延长,腐蚀行为及腐蚀机制未发生变化。     

镍含量对2205双相不锈钢焊接接头的影响

采用光学显微镜观察了不同镍含量下2205 双相不锈钢焊接接头的金相组织,通过点腐蚀试验测量腐蚀速率,并采用电化学工作站对焊接接头的点蚀电位进行测量。结果表明,1.2 mm厚度规格2205双相不锈钢焊接接头为铁素体加奥氏体的两相组织,点蚀坑主要出现在热影响区和焊缝。镍含量高的样品金相组织中奥氏体含量高,对应点蚀电位也要高于镍含量低的样品。耐点蚀性能上的差异与接头中两相比例有关。