融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization, BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit, LeakyReLU)函数对抑制神经元进行激活,从而提高模型的鲁棒性和特征提取能力。结果表明,该模型最终达到了95.12%的准确率, 相比原结构识别精度提高了9.8%。验证了改进后方法能够对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透5类不锈钢焊缝缺陷实现高精度分类。相比现有方法,其识别面更广,精度更高,具有一定的工程实践意义。     

基于马尔可夫随机场的非监督声呐图像分割方法

针对声呐图像的特点,提出了一种新的基于马尔可夫随机场(MRF)的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现,声呐图像混响区基本上都服从高斯分布,然而,其直方图离散化的分布效果不利于图像的自动分割,因此,通过一种快速有效的高斯金字塔模型对声呐图像进行预处理,使得处理后的声呐图像的海底混响区直方图服从高斯分布。在此基础上提出了一个能够自动确定声呐图像分类个数的模型,并通过该模型结合一种局部能量极值化的方法对马尔科夫模型的初始化参数进行估计,从而形成一种完全自动的声呐图像分割模型。最后,利用该模型对声呐图像数据进行了分割实验,并和其他典型的分割算法进行了比较,验证了该方法的有效性及快速性。     

基于改进的SSD模型手机违规使用目标检测

针对某些对手机使用有特殊规定的场所时常面临难以准确、高效地识别手机违规使用的问题,提出了一种基于改进的SSD模型来检测手机的违规使用。利用SSD模型获取初次目标位置及区域分类,并利用改进的DenseNet模型对初次目标框进行判定,从而获得精确的手机检测边界框。为改进数据预处理流程,采用了数据扩增与图像质量改善相结合的策略。在自建的手机检测数据集上的实验结果验证了这些改进策略的有效性,改进的SSD模型定位精度可达91.1%,识别精度高达98%,相比原有SSD模型提升了35%。改进的SSD模型同时具有识别精度高和定位精度高的特点,可为智能识别违规使用手机的行为提供理论依据和技术支持。     

修正的潜在结构正交投影的过程监控

近年来,质量相关的故障诊断受到学界的广泛关注。目前存在多种基于后处理的故障诊断算法,但是,进一步的研究发现,当质量无关的故障幅度增强时,这些后处理算法会逐渐失去功能,除此之外,后处理算法在实践中会产生很大的计算量。为了进一步解决上述算法的弊端,采取一种预处理、建模、后处理的结构,并提出修正的潜在结构正交投影算法。对比之前的算法,该方法对质量相关的故障更具实用性,同时减少了模型所需潜在变量的数目,与之前算法相比,计算量更低,数值示例和田纳西-伊士曼过程用来验证该方法的有效性。     

碳钢表面喷丸诱导低温B-Cr-Re共渗研究

目的进一步拓宽低温B-Cr-Re共渗技术的应用。方法采用喷丸技术对20钢表面进行预处理,处理的时间分别为0.5、1.0、1.5 h,然后进行低温B-Cr-Re固体共渗及其力学性能研究,共渗温度为600℃和650℃,保温时间6 h。利用高分辨透射电子显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪等,对预处理后基体表层结构和B-Cr-Re低温扩散层组织结构及力学性能进行表征。结果经喷丸处理后,基体表层发生严重塑性变形,晶粒发生破碎并逐渐细化,获得平均晶粒尺寸分别为50、58、65nm的纳米结构层,晶界明显增多。预处理时间越长,基体表层变形程度越严重,获得的纳米结构越明显;同时由于原子排列发生错排,阻碍了基体表层位错等缺陷的运动,故在基体表层观察到高密度位错等结构缺陷。经喷丸处理后,600℃下处理不同时间的B-Cr-Re低温共渗层组织连续、均匀,存在孔洞,平均深度约为7、8、7μm,650℃下处理不同时间的B-Cr-Re低温共渗层组织连续、均匀、致密,平均深度约为21、24、22μm,力学性能良好。结论喷丸处理后,基体表层存在较多的晶界和高密度位错,为后续B-Cr-Re的低温共渗提供了更多结构和能量支持,降低了B原子的扩散激活能,提高了B原子的扩散速度。这项工作为低温B-Cr-Re共渗技术的应用拓宽了领域。     

Apriori-Based算法改进在电力业务系统功能优化中的应用

提出一种针对电力业务系统功能优化算法.首先,从Web服务器和客户端采集用户日志数据;然后,对用户日志数据进行预处理,并将事务数据集转换为序列数据库;最后,采用改进的Apriori-based算法发现紧耦合的功能模块,进行功能之间的优化组合,提升业务人员的工作效率.实验表明该方法在揭示业务功能模块的耦合性方面的有效性.     

人民币冠字号码识别预处理算法研究

近年来,人民币冠字号码的识别受到越来越广泛的关注,其在打击经济犯罪,维持市场稳定和社会和谐等方面都具有很强的实用性和广阔的应用前景。一个稳定高效的人民币冠字码识别系统在很大程度上依赖于图像预处理的结果。提出了一套完整的人民币冠字码识别预处理方案,其中包括图像采集、倾斜校正、采集方向识别、冠字号码区域定位和二值化、字符提取等算法,并对三种冠字码区域二值化方法进行了比较和分析。实验结果表明,所提出的预处理方法精度很高,为后续的冠字码字符识别工作提供了可靠的技术保障。     

文本图像信息的提取与识别

文本是计算机视觉的许多应用中的一项重要特征,图像中的文本往往包含着比较丰富的信息,将文本图像信息里的文字进行提取和识别,对于图像内容的分析、理解、信息检索等方面具有重要的意义。文本图像的识别分为预处理,文字的切分,细化,特征选择与提取,最后对候选文字进行识别。在文字的切分方面提出了一种改进的投影算法,该算法能在很大程度上提高文字切分的准确度,采用基于数学形态学算法对文字进行细化处理,并在特征选择方面引用了多级分类的算法。     

基于近红外光谱的煤粉样品定量检测研究

针对煤质快速在线检测的需求,采用傅里叶变换近红外光谱结合不同的光谱预处理方法,即平滑处理方法、微分方法、多元散射校正方法、标准归一化处理方法分别建立了煤粉样品的水分、灰分和挥发分的偏最小二乘模型,并对模型的检测结果进行了十字交叉验证。结果表明,基于25点平滑处理方法建立的水分偏最小二乘模型较优,基于标准归一化处理方法建立的灰分偏最小二乘模型最佳,基于5点平滑处理方法建立的挥发分偏最小二乘模型精度最高,验证了应用傅里叶变换近红外光谱技术定量分析煤粉指标的可行性。     

基于人脸识别的考勤系统的设计与研究

通过研究人脸识别,设计出一套用于考勤的系统。基于人脸识别的考勤系统中最主要的就是人脸识别;首先对通过摄像头拍摄获取的原始人脸图片进行图像预处理;然后通过对人脸的眼睛、鼻子和嘴巴的定位实现人脸定位;在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来;最后通过图片中提取的特征值和后台人脸特征数据库中的值进行比较来完成人脸的识别功能。