铸造设备综合效率提升活动实践

设备综合效率提升是一项综合性的活动,重要的是结合工厂特点,全员参加。通过对小停工的管理,提高性能开动率,减少故障,以及提高时间开动率等是铸造工厂OEE提升活动的重点。质量部门和保全部门统一协作,才能从整体上提高工厂的设备效率。     

基于旋转不变深度层次聚类网络的点云分析

由于解决了三维点云的排列不变性问题,基于三维点云的深度学习方法在计算机三维视觉领域中取得了重大的突破,人们逐渐倾向于使用三维点云来描述物体并基于神经网络结构来提取点云的特征.然而,现有的方法依然无法解决旋转不变性问题,使得目前的模型鲁棒性较差;同时,神经网络结构的设计过于启发式,没有合理利用三维点云的几何结构与分布特性,导致网络结构的表达能力有待提升.鉴于此,提出了一种具有良好兼容性的严格旋转不变性表达以及深度层次类簇网络,试图从理论与实践两个层面解决上述问题.在点云识别、部件分割、语义分割这3个经典任务上进行了旋转鲁棒性对比实验,均取得了最优的效果.     

铸造工厂耗电量降低活动方法探讨

能源消耗降低是铸造工厂成本降低的关键,而电量消耗在动能消耗中又占主要部分.在工厂内部以各作业部为主体.按照变动电量和固定电量,展开耗电量降低活动,控制异常,减少浪费,最终可实现全厂电量消耗的降低.     

语义关系引导的面部动作单元分析

面部动作单元分析旨在识别人脸图像每个面部动作单元的状态,可以应用于测谎,自动驾驶和智能医疗等场景.近年来,随着深度学习在计算机视觉领域的普及,面部动作单元分析逐渐成为人们关注的热点.面部动作单元分析可以分为面部动作单元检测和面部动作单元强度预测两个不同的任务,然而现有的主流算法通常只针对其中一个问题.更重要的是,这些方法通常只专注于设计更复杂的特征提取模型,却忽略了面部动作单元之间的语义相关性.面部动作单元之间往往存在着很强的相互关系,有效利用这些语义知识进行学习和推理是面部动作单元分析任务的关键.因此,通过分析不同人脸面部行为中面部动作单元之间的共生性和互斥性构建了基于面部动作单元关系的知识图谱,并基于此提出基于语义关系的表征学习算法（semantic relationship embedded representation learning,SRERL）.在现有公开的面部动作单元检测数据集（BP4D、DISFA）和面部动作单元强度预测数据集（FERA2015、DISFA）上,SRERL算法均超越现有最优的算法.更进一步地,在BP4D+数据集上进行泛化性能测试和在BP4D数据集上进行遮挡测试,同样取得当前最优的性能.     

生产铸态中小型薄壁铁素体球铁件铋的应用

铋是阻碍石墨化元素,在生产可锻铸铁件时常采用添加铋的办法来获得白口组织;在生产铸态中小型薄壁铁素体球铁件时,通过加入适量的铋来获得符合标准的铸态组织,机械性能有所提高,特别是延伸率提高较多。     

蚁群算法优化到达航班排序和调度问题的研究

为有效解决动态环境中的到达航班排序和调度问题,提出了基于移动域控制的动态蚁群优化算法,该算法将总时间划分成多个时间窗口,并将蚁群算法优化控制在一个移动域内进行,有效避免了算法的早熟,降低了算法的计算复杂度.实例仿真计算表明,该算法比标准的蚁群算法具有更高的求解质量和求解效率,适合于对终端区到达航班进行实时排序和调度.     

分层分析法在铸造工厂质量改善活动中的应用研究

铸造工厂由于生产过程复杂，影响因素多，在进行质量改善时，一个问题往往有多种原因，无法有针对性地采取对策。分层分析法可以使问题条理化，有助于抓住问题的实质，对于铸造工厂如何准确找到改善重点，是个有力的工具。     

铸造企业制造成本降低活动的实践

有效开展制造成本降低活动的第一步,是准确地把握现状,利用推移分析对制造成本的发生费用和CPU进行分析,是把握现状的一种有效方法.同时开展标杆活动,完善活动的步骤也是制造成本降低活动成功的重要环节.     

基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法

融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在...     

语言结构引导的可解释视频语义描述

视频描述技术旨在为视频自动生成包含丰富内容的文字描述,近年来吸引了广泛的研究兴趣.一个准确而精细的视频描述生成方法,不仅需要对视频有全局上的理解,更离不开具体显著目标的局部空间和时序特征.如何建模一个更优的视频特征表达,一直是视频描述工作的研究重点和难点.另一方面,大多数现有工作都将句子视为一个链状结构,并将视频描述任务视为一个生成单词序列的过程,而忽略了句子的语义结构,这使得算法难以应对和优化复杂的句子描述及长句子中易引起的逻辑错误.为了解决上述问题,提出一种新颖的语言结构引导的可解释视频语义描述生成方法,通过设计一个基于注意力的结构化小管定位机制,充分考虑局部对象信息和句子语义结构.结合句子的语法分析树,所提方法能够自适应地加入具有文本内容的相应时空特征,进一步提升视频描述的生成效果.在主流的视频描述任务基准数据集MSVD和MSR-VTT上的实验结果表明,所提出方法在大多数评价指标上都达到了最先进的水平.