基于改进YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法研究

现有PCB缺陷检测方法的精确率较低而且模型复杂度也较高.针对这个问题,提出了基于改进YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法.该算法在颈部网络（Neck）的C3层后添加了卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）,对小目标的检测建立特征映射关系,对特征图进行注意力重构,赋予了小目标更高的特征权重,提高网络对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）图像中小目标的特征提取能力.为了从根本上解决目标特征冗余的问题,实现网络的轻量化,并且确保网络检测的精确度,提出使用Ghost Conv模块替换Conv模块,同时将C3模块改为Ghost Bottleneck模块.使用有效交并比损失（EIOU Loss）函数代替完全交并比损失（CIOU Loss）函数,减小了预测框宽高与置信度的真实差值,减少了网络的回归损失.使用上海交通大学图像处理与模式识别研究所公开的Deep PCB数据集开展实验,结果表明本文算法相较于YOLOv5s,在IOU=0.5时,mAP提升了6.8%,速度提升了4.7 Fps,模型大小减少了2.9...     

一种双向、数字式微型无线内窥镜系统设计

通过分析目前消化道无线内窥镜的发展状况,提出了一种全新的双向、数字化的微型无线内窥镜系统方案设计,该系统具有实时观察病人图像、全消化道检查以及提供三维深度图像数据等功能,并对方案中各硬件模块及其关键技术进行了详细的论述,设计了该系统的FPGA验证环境,验证了整个方案的正确性。系统胶囊内的数模混合芯片已采用0.18μm CMOS工艺流片。     

深圳市高层建筑燃气管道设计有关问题的研究与探讨

本文针对高层建筑管道燃气设计中涉及的一些问题,结合深圳市管道燃气的供气特点进行了分析及探讨,并在此基础上对深圳市高层建筑管道燃气设计的理论和实践进行了总结和研讨。 随着改革开放的深入和发展,深圳城市建设日新月异,高层建筑的规划及建设规模逐年增加。根据《深圳经济特区燃气管理条例》第十二条的规定,“高层建筑的燃气管道设施应当与主体工程同时设计、同时施工、同时交付使用。对没有燃气管道的现有高层建筑,主管部门应当责令业主和燃气企业限期改造。”目前新建民用高层建筑基本上能达到同步设计、同步施工,实现管道供气。鉴于高层建筑的特殊性及深圳市管道燃气的供应特点,深圳地区高层建筑管道燃气设计必须综合考虑消防安全、建筑结构、燃气工艺、远期发展等诸多因素。本文对高层建筑管道燃气设计中涉及的几个问题,结合深圳地区的特点进行如下分析及探讨:     

油库火灾爆炸事故原因分析及控制

油库是油品输送和储存环节中的重要场所,具有油罐数量多、储量大、生产设施多、工艺复杂等特点,给油库的管理带来极高的安全风险,针对油库火灾爆炸事故的原因进行详细的分析,并从四个方面提出相应的控制措施。     

用于二线制变送器的隔离端子

介绍了用于工业现场的带有电气隔离性能的二线制变送器，提出了解决“地”扰动要遵循的二个原则．     

深圳市管道燃气发展模式的探讨

探讨深圳在社会主义市场经济的形势下，政府、企业在管道燃气规划、资金筹集、投资、建设管理、燃气销售以及资本经营中各自发挥的作用及发展模式。     

深圳市管道燃气发展模式的探讨

探讨深圳在社会主义市场经济的形势下,政府、企业在管道燃气规划、资金筹集、投资、建设管理、燃气销售以及资本经营中各自发挥的作用及发展模式。     

集成电路技术在医疗健康领域的应用

随着社会的发展和科学技术的不断进步,人们对医疗健康、生活质量、疾病护理等方面提出了越来越高的要求。同时,依托于高新领域电子技术的各种治疗和监护手段越来越先进,也使得医疗产品突破了以往观念的约束和限制,在信息化、微型化、实用化等方面得到了长足发展。本文从医疗健康领域的需求分析人手,从集成电路技术的角度对医疗健康领域的应用的关键技术（现状和前景）做了大致的分析探讨。     

像平面偏移位置可变的3D视频采集方法研究

在3D视频采集的过程中,往往需要摄像机系统的物镜光轴中心和像平面中心有一定的偏移量h.论证了偏移量h对3D显示的重要影响,提出了利用CMOS图像传感器自身功能特性实现对h灵活控制的方案,并实验验证了3D视频采集中对偏移量h的控制.实验平台使用自行设计的基于FPGA的双目立体视频采集存储系统,该系统为3D视频高效采集提供良好的平台支持.     

基于双目视觉的低复杂度高准确度手势提取算法

为满足实时人机交互的需求,解决在不同光照、不同背景下,与肤色无关的手势提取问题,提出了一种低复杂度、高准确度、适合硬件实现的手势提取算法.该算法对双目图像基于逐行扫描的机制提取手势.首先检测边缘,由边缘对图像形成分割,获得手势轮廓,随后通过匹配提取出手势,最后消除背景噪声的影响,获得准确的手势.实验采用两个相同型号的网络摄像头在室内光照条件下采集图像.结果表明,该方法在复杂背景中能够快速准确地提取出各种手势,相比传统的基于肤色的手势提取方法干扰更少.