环形竖炉焙烧硫酸渣球团矿的生产实践

简要介绍硫酸渣生产球团矿的工艺流程和技术特点。     

对光源环境鲁棒的铣削表面粗糙度分类检测

针对当前基于神经网络的铣削表面粗糙度视觉检测方法,大多结合加工工艺参数,且要人为地设计图像评价指标,并且拍摄过程对环境光源严重依赖的问题,提出了一种基于卷积神经网络的铣削表面粗糙度分类方法.该方法采用白天和黑夜的光照环境分别拍摄实验图片,经过端到端的图像分析,利用卷积操作和综合处理得出粗糙度分类模型,可对表面粗糙度进行...     

搞好总平面设计合理利用土地资源

近几年来,国家投入了大量的物力、财力,新建和改、扩建了一批大、中型粮库,一方面解决了粮食增产所带来的仓容不足问题,为搞活粮食流通、提高经济效益,创造了条件;另一方面,在现有浪库总仓容中,有95％以上是平房式,相对来说,又占用了很多土地。要想减少占地,只有建造立简仓,使仓房     

基于彩色图像奇异值熵指标的磨削表面粗糙度视觉测量方法

机器视觉测量表面粗糙度所采用的评价指标大多是根据灰度图像进行统计分析的，而当前研究的一些基于颜色信息的评价指标并未给出合理的数理结构表达。针对此问题，提出了一种基于彩色图像奇异值熵评价磨削表面粗糙度的检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面所形成的虚像能量分布差异，通过纯四元数的数据结构来表征一幅彩色图像，并对其进行数据分析，抽取奇异值熵作为评价指标，论证基于奇异值熵指标评价磨削表面粗糙度的可行性。实验结果表明，彩色图像奇异值熵不仅是一种合理可行的表面粗糙度评价指标，而且该指标在数学意义上具有合理的数据结构表达方式。相关指标的对比分析证明了该指标与表面粗糙度的相关性和适用性相对色差指标更优，回归预测结果也相对较为精准，具备向工程应用领域推广的潜力。     

基于深度神经网络的粗糙度分类检测

现有的机器视觉测量表面粗糙度的方法依赖于特征提取来量化表面形态并建立预测模型,并且图片样本采集时高度依赖光源环境和拍摄角度。提出利用Swin-Transformer模型直接从表面纹理的数字图像中评估表面粗糙度并进行分类,避免了特征提取。实验中采用了不同的光源亮度和不同的角度进行拍摄,旨在模拟工业生产在线检测的环境。实验分类结果表明该方法对光源和拍摄角度具有良好的鲁棒性,测试集样本准确率可达97.54%。