基于改进Faster R-CNN的食品包装缺陷检测

目的：对纸质包装盒缺陷进行准确的识别与定位。方法：应用改进Faster R-CNN的网络模型自动对包装盒缺陷进行检测。对训练集图片进行数据增强并添加噪声,提升模型的训练精度和鲁棒性;将特征提取网络替换为ResNet50,并融合特征金字塔网络（FPN）,提高模型多尺度检测的能力;使用K-means++对数据集中缺陷尺度进行聚类,优化锚框方案。结果：改进后的Faster R-CNN模型在测试集上的平均准确率（AP）达到93.9%,检测速度达到8.65帧/s。结论：应用改进的Faster R-CNN模型能够有效检测出包装盒缺陷并定位,可应用于包装盒缺陷的自动检测与分拣。     

基于局部联合稀疏边缘嵌入的滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

滚动轴承是机械设备的重要零部件之一,对其进行及时有效地监测和诊断对机械设备的安全运行有着重大意义。针对多源信息融合导致的高维性、信息冗余等问题,提出了一种基于局部联合稀疏边缘嵌入(locally joint sparse marginal embedding,LJSME)的轴承故障诊断方法。LJSME利用L 2,1范数来重构类间矩阵和类内矩阵并引入局部图保留高维特征间的邻域关系,且将L 2,1范数作为目标函数的正则项以保证特征提取的联合稀疏性,从而提高特征的敏感性和鲁棒性。首先从轴承振动信号中提取由时域和频域信息组成的高维特征数据集;随后利用LJSME提取高维特征空间数据集中的敏感低维特征;最后利用K-近邻分类器实现滚动轴承的故障模式识别。通过两组滚动轴承故障数据集对所提出的方法进行验证,与其他三种降维算法相比,所提算法能够有效地提取滚动轴承振动信号的敏感性特征。     

基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法

目的 为快速精确获取纸塑复合袋纠偏过程中的位置偏移和倾角信息,提出一种基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法.方法 首先通过大津法对平台上的纸塑复合袋图像进行分割,去除皮带部分;然后利用基于方差的差异化滤波方法对纸塑复合袋图像进行降噪处理,突出复合袋图像边缘;最后运用Canny算子获取纸塑复合袋边缘点,利用改进的Hough变换算法对纸塑复合袋4条边线进行直线提取,求解纸塑复合袋的中心位置和倾角.结果 改进算法在直线提取精度和耗时2个方面均优于传统Hough变换算法,获取纸塑复合袋位置和倾角只需0.335 s,耗时减少了76％.结论 改进算法的耗时满足纠偏定位要求.     

异形易碎小型固性物料的转运料装置构型设计与特性试验研究

目的 针对一种易碎异形小型固性物料的添加需求,开发一种物料转运料装置。方法 采用瞬态动力学仿真分析方法,运用ANSYS WorkBench软件对小型固性物料受到冲击碰撞进行瞬态动力学仿真分析,研究其可承受的最大转速。通过搭建平台进行实物转运料试验,验证该装置的可靠性和稳定性,得到为达到生产效益最大化的最优转速。结果 仿真结果表明该物料最大承受转速为1 200 r/min,否则物料失效。结论 根据转运物料试验表明该装置结构设计合理,可满足在高速连续状态下转运料的工作要求,且在600 r/min时物料完好数最多,生产效率最高。     

基于混合人工神经网络的冷连轧水平力预测

针对冷连轧机组辊系中工作辊沿带钢运动方向的水平力难以利用传统的数学模型进行计算的问题,提出了利用混合人工神经网络模型对其进行预测。分析了工作辊在轧制过程中的受力情况,并根据监测的状态参数,从中挑选了轧制力、弯辊力矩、张力、带钢厚度、弯辊力等几类对工作辊受到的沿带钢运动方向的水平力有影响的参数作为输入变量。提出了两种新型的粒子群优化算法,并对人工神经网络的初始化权值与阈值进行优化。通过对预测结果进行分析发现,提出的改进混合人工神经网络相比较改进前能够提高模型的预测精度,且拟合精度均达到90%以上,可用于指导实际生产。     

烟用滤棒上下料机构设计及有限元分析

针对一种硬质烟用滤棒的复合添加需求,设计一种烟用滤棒上下料机构。采用瞬态动力学分析方法,运用ANSYS Work Bench软件对滤棒上下料机构进行瞬态动力学仿真,并从结构动力学角度对该机构进行动态特性研究。分析结果显示,滤棒上下料机构的最大等效应力112.54 MPa,小于材料的许用应力。通过搭建实验平台进行试验,验证该滤棒上下料机构的合理性及稳定性。研究结果表明：滤棒上下料机构结构设计合理,取料成功率达到100%,能够满足工作要求。