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天线单块面板CAT系统是为检测天线反射面单块面板精度设计的专用检测系统。该系统把传感器技术,计算机技术应用于面板检测,提高了单块面板的检测效率和检测精度。本文介绍了该系统的构成,研制中关键技术问题的解决。 相似文献
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天线面板检测后会得到两项数值,即算术平均值和均方根。均方根是衡量板精度的主要指标,算术平均值则是反射面精度调整的主要依据。本文将讨论面板算术平均值在天线反射面精度调整中的作用,给出二者之间的关系式。 相似文献
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为了实现对玻璃面板油墨层厚度的检测,提出了一种满足工业化检测需要的玻璃面板油墨厚度无损在线检测系统。首先,基于结构光测量原理进行非接触式测量,进一步提出了基于自适应提取算法的油墨厚度数字化定量计算模型,对采集到的携带油墨厚度信息的亮线图像进行处理,该模型非常适用于非接触式数字化检测;其次,建立了完整的检测系统,将标准油墨面板作为油墨检测的评价标准,多次测量拟合定标系数;最后,该玻璃面板油墨厚度无损测量系统的最大检测厚度达23 mm,检测精度优于4 m,通过对玻璃面板油墨层厚度的检测,实现了对油墨厚度的高精度、快速、无损检测,具有广阔的应用前景。 相似文献
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传统光伏面板缺陷检测任务以人工目视方法为主,存在效率低、精度差、成本高等问题。提出基于深度学习的融合光伏面板可见光图像与红外图像的缺陷检测网络,即多源图像融合网络(MultisourceFusionNetwork,MF-Net),实现光伏面板的缺陷检测。MF-Net以YOLOv3tiny为主干结构,并针对光伏面板缺陷特征进行网络结构改进。其中包括:在特征提取模块中增加网络深度并融入密集块结构,使得MF-Net能够融合更多高层语义信息的同时增强特征的选择;将双尺度检测增加为三尺度检测,以提高网络对不同尺寸缺陷的适用度。此外,提出自适应融合模块,使特征图融合过程中可以根据像素邻域信息自适应分配融合系数。实验结果表明,相比基于YOLOv3 tiny的融合网络,改进后的融合检测网络m AP提高7.41%;自适应融合模块使m AP进一步提升2.14%,且自适应融合模块能够有效提高特征的显著性;在与单一图像(仅有可见光图像或红外图像)的检测网络及其他融合图像检测网络的对比实验中,所提出的网络F1 score最高(F1=0.86)。 相似文献
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采用玻璃钢成型工艺技术制造天线面板铆胎有许多优点,它不仅缩短制造周期而且降低了生产成本。本文从设计和制造两个方面总结了五米通信天线面板玻璃钢铆胎研制过程,研制出的玻璃钢铆胎型面精度为0.2mm(r.m.s.),达到了设计要求。 相似文献
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文章介绍一种在不用微处理器和保证精度的前提下可显示模拟输入的函数值的数字面板表的实现方法,同时还介绍了一个实现实例。 相似文献
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1光发射机的故障检测方法
(1)首先根据光发射机的面板指示判断故障,如果面板上显示的光功率与实际光功率不符则光发射机有问题,应更换,如果面板上光功率显示正常而实测偏小,就有以下可能: 相似文献
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已应用于索尼LCOS高清晰度投影机和背投电视产品的索尼新一代的4K SXRD高清晰度硅基液晶显示面板,有着非常突出的技术性能,显示精度达到原有2K SXRD显示设备精度的4倍,支持纯数字高清(Full HD)可再现纯黑色调及高清晰度的图像画面。 相似文献
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Drew Devitt 《集成电路应用》2009,(12):31-33
在大尺寸平板显示和PV模块制造工艺中,采用空气气垫使玻璃衬底悬浮通过检测区域的方法已经成为了当前的主流工艺。采用新型设计后可以使第10代面板设备的重量降低75%,并且采用一些新的手段还提高真空吸附系统对这些笨重面板的控制。 相似文献
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TFT-LCD面板缺陷边界模糊、与背景对比度低、检测速度慢等问题一直是该领域缺陷检测的难点。首先介绍TFT-LCD结构及缺陷的定义与分类,在分析缺陷的成因和特点基础上,对TFT-LCD面板缺陷检测方法进行综述。详细分析了TFT-LCD面板缺陷图像识别法中的图像降维技术、缺陷特征提取和缺陷分类器识别等关键技术和图像处理法中的边界模糊缺陷分割法、差影法和滤波法,归纳总结各类缺陷检测方法的特点及优势,并指出TFT-LCD面板缺陷检测未来的研究方向。 相似文献
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为了解决大口径反射镜子孔径拼接精度评价的问题,提出了自检验的子孔径拼接精度分析方法,实现了对大口径反射镜拼接精度的分析评价,同时提供了一种拼接精度检测方法。自检验即利用子孔径检测面形对拼接获得的拼接结果进行拼接精度检验。讨论了相应的精度评价指标及计算方法,并结合工程实例,利用600 mm 干涉仪实现了对800 mm 平面镜的拼接测量。以自检验的评价方式对拼接精度进行了分析,结果表明,拼接结果是准确的,同时验证了以自检验方式评价拼接精度的可靠性与准确性。 相似文献
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基于卷积神经网络的表面缺陷检测算法虽然取得了较高的检测精度,但在检测速度上不能较好满足实际工程应用的实时性需求。为了满足实际工程中对检测精度与检测速度的均衡要求,文中以YOLOV5s为基线提出一种基于通道空间注意力的表面缺陷检测算法YOLOV5s_Attention。首先,将传统的数据增强与马赛克数据增强相结合来提升模型鲁棒性;其次,在Backbone中添加SE模块,将不同通道的特征权重进行重新分配,更有效地进行特征提取;最后,在Neck的跳链中添加CBAM模块,将提取特征依次进行通道与空间维度的融合,较好地保留了图像的通道特征与空间位置信息。在标准数据集上的大量对比实验证实了提出的YOLOV5s_Attention优于一些现有的经典模型。以NEU-DET数据集为例,相较于基线YOLOV5s,YOLOV5s_Attention的检测精度提升了8.3%,其中六类缺陷之一的细裂纹(Cr)的检测精度由32.8%提升到了76.8%,在保证检测精度的同时,单帧检测时间也达到91 f/s,从而能较好地满足缺陷检测工程中对检测精度与检测速度的均衡需求。 相似文献
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加筋反射面板对天线结构精度贡献的分析 总被引:1,自引:1,他引:0
通过有限元分析计算能看出大型反射面板对天线结构精度有较大的影响,加筋反射面板的刚性可以降低天线结构重量和减小天线反射面的均方根值(RMS)。 相似文献