基于视觉检测的平面口罩智能化生产研究

针对平面口罩瑕疵检测难度大、容易出现误检或漏检,且检测智能化程度低等关键问题,文章基于机器视觉检测技术,通过深入分析平面口罩生产流程,构建平面口罩瑕疵图像数据库,利用深度卷积网络学习模型,开发平面口罩智能化生产视觉检测系统,对平面口罩瑕疵进行高效而精准识别与分类检测。该系统通过构建平面口罩智能化生产的云边协同机制,有效降低数据网络传输延迟,将人员、设备和信息有机融合,实现生产线数据实时同步共享,提升生产资源利用率。通过实际应用表明,该平面口罩智能化生产视觉检测系统能对平面口罩瑕疵进行实时有效检测,有助于提高产品质量和生产效率,实现平面口罩高速连续智能化生产。     

无铅PBGA组装的有限元分析与寿命预测

本文采用粘塑性hyperbolic-sine本构方程描述了Sn95．5Ag3．8Cu0．7焊料的材料模式。使用通用有限元软件模拟了PBGA（Plastic Ball Grid Array）封装器件焊球阵列在-55℃-125℃热循环作用下应力应变的分布。并采用修正后的热疲劳寿命预测coffin—Masson公式分析预测了该焊料焊点的热疲劳寿命。     

PBGA封装的热应力与湿热应力分析比较

塑封球栅平面阵列封装作为一种微电子封装结构形式得到了广泛的应用。本文采用有限元软件分析和计算了在潮湿环境下塑封球栅平面阵列封装的潮湿扩散分布，进而分别模拟计算了它的热应力与湿热应力，并且加以分析比较。     

基于AMESim的先导式精密减压阀的建模与仿真研究

针对减压阀的实用性和特殊性问题,首先对国内外液压研究现状进行了总结,并以三通先导精密减压阀为研究对象,通过绘制其CAD原理图,分析其实际工作原理并建立了静态特性分析数学模型。同时,借助AMESim模型进行仿真验证,利用仿真模型对大流量精密减压阀的结构参数和特性进行较全面的仿真研究,优化了常泄气口直径。仿真结果表明,随着常泄气口增大,将会使进气先导阀的开口和进气流量也随之增加,从而使先导腔在更短时间内达到饱和状态,且AMESim具有建模简便、运算快捷等优点,能够更大程度上节约实验和设计成本。     

绍兴污水处理厂气浮设备的优化改造

绍兴污水处理厂气浮机设备已运行4年多,因水质腐蚀和设备本身原因,气浮设备不能稳定运行。为此提出了针对气浮设备密封系统、气浮机腐蚀、回流泵故障、加药系统控制等问题的改造和应对措施,改造后运行结果表明,气浮机运行的稳定性得到了提升,能够保证该工艺单元的正常处理效果。     

PCB粘弹性对QFN焊点可靠性的影响

基于动态拉伸DMA实验所获得的FR—4PCB的蠕变柔量曲线,用广义Maxwell模型表征了PCB的粘弹性蠕变松弛特性。通过有限元软件MSC Marc分别模拟了基于PCB弹性和粘弹性两种不同性质下,QFN器件在–55～+125℃热循环条件下的应力应变,并利用修正后的Coffin-Masson方程分别计算了它们的热疲劳寿命。结果表明,基于粘弹性条件下QFN焊点可靠性模拟结果更接近实际情况。     

二次定义负载压力和负载流量的电液比例位置控制系统的建模与仿真

采用对称比例阀控制非对称液压缸存在控制死区的问题,导致液压缸在跟踪连续动态信号时,存在较大的位置跟踪误差。本文在二次定义负载压力与负载流量的基础上,建立对称比例阀控非对称液压缸位置控制系统的数学模型,通过对电液伺服系统的分析,提出了适合解决死区问题的控制方法。该方法可有效修正跟踪正弦连续信号时位置误差较大的问题,并借助AMESim对模型进行验证,仿真表明在低频段的动态响应比较理想。同时分析了影响液压缸动态特性的主要参数。     

基于PMU的小型集成电路测试系统实现及性能分析

文中给出了一种基于精密测量单元的小型集成电路测试系统的设计方法,并对小功率范围进行详细实验验证。该测试系统将电压/电流钳位技术、比较技术、功率扩展技术、恒流源和恒压源技术和四象限驱动技术等多项技术相结合,能够对被测器件(DUT)施加精确地激励值,并准确测量DUT在激励下的响应,该系统同时具备大功率扩展能力满足多种电路测试的需求。系统借助四通道集成仪表放大器电路,结合嵌入式控制器、功率扩展电路以及上位机控制界面共同完成设计,解决了nA级电流无法准确测量的问题,通过优化补偿电路设计,提高电路测试速度。系统性能分析结果表明,文章所设计的小型集成电路测试系统测量精度高、施加激励稳定可靠、响应速度快,相比类似产品节约2/3的硬件设计成本,能够满足集成电路测试中直流参数测试的要求。     

基于视觉显著性与RBF神经网络融合的织物瑕疵检测

为提升织物瑕疵检测准确率,避免出现漏检或误检,提高织物检测智能化程度,提出基于视觉显著性与RBF神经网络融合的织物瑕疵检测方法,将织物图像经中值滤波降噪后,通过织物瑕疵区域对比度、纹理粗糙度和纹理方向的异常显著性模型计算获得显著图,并经RBF神经网络训练获得的映射函数和网络特征字典重构织物图像提取特征,之后采用最大熵自动阈值法定位分割,有效获得织物瑕疵检测结果。实验结果表明：此方法能实时有效对多种异常特征较弱的织物瑕疵进行检测,适应性强,检测准确率大幅提升,能满足实际工业织物瑕疵检测要求。