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为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别,提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络(CNN)构成,其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景下的表面划痕进行预处理,风格迁移网络包括前馈转换网络和损失网络,首先通过损失网络提取亮度均匀模板的风格特征和检测图像的知觉特征,对前馈转换网络进行离线训练,获取网络最优参数值,最终使风格迁移网络生成亮度均匀且风格一致的图像,然后,利用所提出的基于聚焦结构的聚焦卷积神经网络对生成图像中的划痕特征进行提取并识别。以光照变化的金属表面为例,进行划痕识别实验,实验结果表明:与需要人工设计特征的传统图像处理方法及传统深度卷积神经网络相比,划痕漏报率低至8.54%,并且收敛速度更快,收敛曲线更加平滑,在不同的深度模型下均可取得较好的检测效果,准确率提升2%左右。风格迁移网络能够保留完整划痕特征的同时有效解决亮度不均的问题,从而提高划痕识别精度;同时聚焦卷积神经网络能够实现对划痕的鲁棒、精确、实时识别,大幅度降低划痕漏报率和误报率。 相似文献
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为明确苯醚甲环唑和吡唑醚菌酯对柑橘炭疽病病原菌的联合毒力及最佳配比下的田间防效,采用平皿法测定了苯醚甲环唑和吡唑醚菌酯及其不同比例混合物对柑橘炭疽病菌的毒力,并通过田间药效试验评价了其对柑橘炭疽病的防效。结果显示,苯醚甲环唑与吡唑醚菌酯质量比为1∶1的混合物对柑橘炭疽病病原菌生长抑制最明显,EC50值为0.525 mg/L,增效系数为1.658;在田间药效试验中,2种药剂质量比1∶1混用对柑橘炭疽病的防效仅次于苯醚甲环唑,但没有显著性差异,2 000倍液时其对叶片和果实的防效分别为87.16%±1.61%和80.858%±5.68%。综上所述,苯醚甲环唑和吡唑醚菌酯质量比1∶1混合为最佳配比,对柑橘炭疽病的联合毒力为增效作用,在此配比条件下,田间防效较好,可推荐在田间使用。 相似文献
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近年来,在宁波市、福建省泉州市等地方不断出现进口原油缺斤短两情况,引起计量界的关注。其中,进口原油卸船计量在原油进口计量中占有重要位置。科学分析进口原油卸船计量误差,对于合理处理计量纠纷具有重要意义。 相似文献
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68.
管道在化工企业的生产过程中发挥着至关重要的作用,化工企业生产中所需的各种原材料就是通过管道来运输的。为了进一步提高化工管道的安全性能,确保管道在运输过程中的安全,需要在设计过程中对管道应力进行分析,以优化化工管道设计。 相似文献
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