人工智能在航检视频缺陷检测分析系统的应用研究

针对航检视频中绝缘子、销钉部件缺陷的问题,采用人工智能检测识别技术,将OCR识别技术、图像显著性特征提取、知识图谱构建、超分辨技术处理以及部件缺陷的深度训练学习与检测等多种技术相融合。通过对图像中杆塔关键部位图像进行检测,构建杆塔关键部件缺陷特征数据库及样本库,实现对杆塔图像中关键部件缺陷的快速、精准识别。经过实践测试,航检图像中绝缘子和销钉缺失缺陷检测平均识别率大于90%,检测速度较人工检测速度提高70%,对输电线路的安全运行有着一定的应用价值,同时为电业局航检视频分析创造经济价值。     

恒压电沉积 Pt-Ni 合金催化剂的形貌控制及其对催化剂性能的影响

目的通过对电沉积过程中基体亲水性及电解液温度参数的控制,实现对Pt-Ni催化剂的形貌及催化性能的控制。方法采用恒电压沉积技术制备Pt-Ni合金催化剂。利用5%(质量分数)Nafion对多孔碳布基体表面进行亲水修饰,并控制电解液温度,合成具有不同形貌的Pt-Ni合金催化剂。利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、能量色散谱(EDS)、循环伏安(CV)、单电池极化性能等测试技术对制备的催化剂进行物理及电化学表征。结果碳布基体表面经适量的Nafion修饰后,电沉积制备的合金催化剂颗粒细小,分布均匀。当碳布基体表面修饰的Nafion含量达到0.8 mg/cm2时,催化剂单电池极化性能最佳。另外,较高电解液温度下制备得到的球状形貌具有更大的电化学活性表面积(ECSA),更高的催化活性,优于较低温下制备的"雪花"状催化剂的性能。其中,50℃下电沉积制备的Pt-Ni合金催化剂ECSA达到47.6 m2/(g Pt),单电池运行过程中最大功率密度达到77.8 m W/cm2,具有最高的催化活性。结论适量Nafion修饰后的亲水多孔碳布基体上电沉积Pt-Ni合金催化剂性能更加优越。电解液温度的控制对恒电压沉积的Pt-Ni合金表面形貌控制有重要意义。     

回忆中国造纸工程学会华东分会的成立

一九五○年十月,轻工部召开全国造纸工业会议,各地代表云集北京,这是新中国成立后造纸行业的第一次盛会。参加这次会议的工程技术人员很多,在谈论中大家有一个共同的愿望,就是如何迅速地把造纸行业的广大工程技术人员组织起来,为新中国社会主义工业建设贡献力     

基于数字孪生的带式输送机状态综合监测

依据工程图纸建立带式输送机数字孪生模型,利用卷积神经网络(CNN)分析、DS证据决策等技术手段,实现了电流、温振、声音等多维信号的融合分析和设备运行状态综合评价;然后利用语音辨识、遥控等互动技术,实现带式输送机运行状态在实体沙盘上的实时呈现,有利于运维人员从宏观、整体上了解设备运行状态,提高巡检效率,为智慧工厂的建设提供一种有效途径。