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1.
深度森林(Deep Forest,DF),由于此模型超参数少,且参数设置没有过多的要求,训练方便,鲁棒性高,因此在处理大型数据时比神经网络算法更加具有优势。但是,传统的深度森林中,多粒度扫描忽略了边缘数据携带的隐含信息,无法充分地获得各个特征子集,进而会对以后的级联部分产生影响。而且,级联部分每次得到的新特征有限,影响了模型的表征学习能力。针对以上问题,提出一种环状强深度森林(Circular Strong Deep Forest,CSDF),其通过环状扫描过程,一定程度上得到更充分的特征子集,且强级联森林通过特征选择提高了模型的表征学习能力。经过在不同数据集上的测试,结果表明,CSDF的性能更加优越,尤其是高维数据上更为明显。 相似文献
2.
印刷电路板 (printed circuit board,PCB)在实际生产过程中存在缺陷样式多种多样、缺陷小、缺陷位置难以定位的问题,而一个巨大的模型难以实现实时检测的要求,且大量的深度可分离卷积层建立的轻量级模型也不能达到足够的精度,为此提出一种基于YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。 将原始Backbone的Conv模块跟C3模块用GhostConv替换,在Neck部分则引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,减轻模型大小的同时保持精度,GSConv在模型的准确性和速度之间完成了一个极好的权衡,针对许多注意力模块无法关注全局信息同时模型大的问题,提出了多尺度的轻量化双通道注意力模块(double channel depthwise attention module,DWAM),进一步提高模型精度。通过多组实验, 结果表明,改进算法所有类别的平均mAP为99.14%,且模型的GFLOPs为7.194 G,Params为7.175,原始的YOLOv5s平均mAP为96.86%,GFLOPs为6.89 G,Params为6.596,虽然Params以及GFLOPs有所增大,但是还是满足轻量网络的要求,并且精度相对于YOLOv5s提高了2.25%,且对于每个类别的缺陷识别准确率都有改善,大幅减少计算量和模型参数的同时保证了准确率,满足工业检测生产需求的同时便于移动端部署。 相似文献
3.
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6.
7.
智能视觉检测平台的控制系统研究与开发 总被引:10,自引:0,他引:10
产品质量检测是工业自动化生产线上的重要环节,基于机器视觉的智能检测的是产品质量检测的重要方法.文中介绍了多功能、通用型的智能视觉检测平台的控制系统策略,提出了一种PC+运动控制卡+数据I/O卡的控制方式,分析了各控制单元的软硬件结构和基本工作原理.并以VC+ +为工具,开发了具有良好的通用性、移植性和可扩展性的控制系统软件. 相似文献
8.
将初始组织为马氏体的0.2C-1.6Si-1.8Mn钢在不同温度(840,870,910℃)奥氏体化后进行淬火-配分(Q&P)处理,研究了奥氏体化温度对该钢显微组织与拉伸性能的影响。结果表明:当奥氏体化温度在两相区时,Q&P处理后试验钢中的铁素体主要呈带状,残余奥氏体呈块状和薄带状;随着奥氏体化温度升高,铁素体和残余奥氏体含量减少,马氏体含量增加,对应的屈服强度和抗拉强度增大,断后伸长率和强塑积下降;840℃奥氏体化+Q&P处理后试验钢更高的断后伸长率与其更高含量的残余奥氏体且残余奥氏体呈块状和薄带状2种形态有关,这能有效扩展相变诱导塑性效应区间。 相似文献
9.
10.