一种基于深度学习视觉的钢铁缺陷检测技术应用

缺陷识别是钢铁检测领域的重要问题之一。人工检测经常会出现误检、漏检等问题,最终导致准确率低、检测返工、延迟交付等一系列影响检测质量的问题。利用深度学习神经网络模型代替传统人工检测的解决方案逐渐成为工业检测领域的研究热点。针对钢材表面缺陷检测问题,对现有钢材数据集进行了低光处理数据增强,输入深度学习框架优化训练,得到了神经网络钢材缺陷检测模型。实验结果显示,神经网络钢铁检测模型在检测速度与准确率方面均超过人类检测员,提供一种多场景下代替传统人工检测的钢材缺陷检测深度学习工业部署方案。     

荧光探针在食品中甲醛检测的最新应用进展

甲醛是一种高活性的小分子,具有环境毒性,对人体可以带来不可逆损伤。荧光探针法具有设备简单、操作简便、高灵敏度、高选择性等优点,在生物成像、生物体外检测等领域具有应用优势。在食品检测领域,尤其面对快速检测的需求日趋增长,荧光探针法,包括有机小分子荧光探针、纳米荧光探针、金属有机骨架探针等,为甲醛的痕量和快速检测提供了方法和平台,得到了不断关注和飞速发展。本文主要从反应机理和结构的角度,从有机小分子荧光探针、纳米荧光探针、金属有机骨架荧光探针3个方面介绍和讨论了近年来荧光探针法在食品中甲醛检测的应用进展,总结了不同类型荧光探针方法的特点和应用效果,为荧光探针法在食品快速检测领域的应用持续优化提供新的角度和思考。     

自然生长式绿化屋顶的热工特性实验研究

为研究自然生长式绿化屋顶的热工特性,对自然生长式绿化屋顶和普通屋顶进行了实验研究,在连续晴天对该屋顶内外表面温度、室内空气温度和屋顶的热流密度进行测定。通过实测数据的对比分析发现,普通屋顶外边表面温度的日较差在27℃上下浮动,而自然生长式绿化屋顶外表面温度的日较差变化在5.6～15.3℃,后者更能有效缓解高峰热现象;屋顶内表面与室内空气的温差和热流密度值多为负值,对室内气温上升有抑制作用;自然生长式绿化屋顶能较好地实现自然气候条件下的被动式降温、隔热和削峰等热工特性,起到缓解高峰热作用,有效降低屋顶外表面的峰值温度;自然生长式绿化屋顶对室内散热起积极作用。     

基于Tecnomatix PS软件的熔覆机器人建模仿真与离线编程

针对熔覆机器人的离线编程展开研究,介绍了利用Tecnomatix PS辅助机器人离线编程的方法。运用了CATIA的三维建模技术建立机器人模型,并模拟了熔覆机器人的工作环境,同时结合Tecnomatix PS的虚拟仿真技术实现了熔覆机器人的离线编程和仿真,最终得到离线程序。基于Tecnomatix PS的编程作为整体离线编程方法的一部分,通过验证,其输出结果能够满足后续编程步骤的需求。     

提高学生口语交际能力的教学策略研究

大学英语教改试点工作表明:在自主学习模式下,学生利用教学软件自主练习听说的学习方式对学生听力水平的提高有较大的促进作用,然而对口语交际能力的培养则不明显。教改研究中,采取对比实验的方法,重点考察教师对学生口语交际能力的训练方法,进而探索出在自主学习模式下,教师提供真实场景指导学生练习口语、培养学生恰当运用交际策略以及帮助学生扩展相关词汇等一整套辅导方式是有效提高学生口语交际能力的教学策略。