基于改进U-Net网络的多尺度番茄病害分割算法

针对当前农作物病害分割与识别模型病斑分割精度低、数据集不充分、训练速度过慢等问题,构建了一种基于改进的U-Net网络多尺度番茄叶部病害分割算法。在U-Net网络结构基础上进行改进,减小图像输入尺寸,在编码器中使用非对称Inception多通道卷积替换传统卷积,实现多尺度提取病害特征,提升模型准确度;在解码器中加入注意力模块,关注番茄病害边缘,减小上采样噪声;引入GN加速模型收敛,并将改进U-Net网络用在PlantVillage数据集上进行预训练,提高模型的分割准确度和速度。改进后的方法准确率、召回率和MIoU分别为92.9%、91.1%、93.6%,实验结果表明,该方法能够有效地提高模型对番茄的病害分割性能。     

滞头原料的脂肪酶除油研究

研究了滞头原料的脂肪酶除油，通过测定不同预处理和酶处理方案鲍油率的高低，分析预处理和酶处理的主要工艺参数对除油效果的影响，选择出最优工艺参.数。     

螺旋锥齿轮温成形工艺参数的优化设计

齿轮成形载荷过大和齿形充满不均匀是目前螺旋锥齿轮近净成形技术的主要问题。本文运用正交试验法,通过刚塑性有限元法对闭式模锻螺旋锥齿轮温成形过程进行了模拟。研究了成形速度、毛坯温度、摩擦系数以及模具分流腔宽度四个参数对成形载荷和有效成形距离的影响。以成形载荷和有效成形距离为指标,优化出工艺参数并进行了验证。以优化工艺参数进行了锻造试验。结果表明,使用优化的工艺参数能有效地减少成形载荷以及有效成形距离。使用螺旋温优化工艺参数成形锥齿轮的结果与试验结果一致性较好。     

煤体红外热像异常区域分割方法

红外辐射可反映煤岩受载破坏情况,用于监测和预防煤岩动力灾害,但红外热像仪生成的红外热像图像素分辨率低、噪声较大,导致检测结果受主观因素影响较大,无法准确识别煤体损伤区域。将深度学习和红外热像结合进行无损检测已成为趋势,但目前结合深度学习和红外热像对煤体受载破坏进行识别检测的研究相对较少。针对上述问题,提出一种基于多尺度通道注意力模块（MS-CAM）U-Net模型的煤体红外热像异常区域分割方法。在传统U-Net模型的编码器中引入MS-CAM,设计了基于MS-CAM的U-Net模型结构,使模型在关注煤体红外热像异常区域显著特征的同时,还关注异常区域小目标特征,以提高异常区域分割精度。为降低煤体红外热像数据集匮乏对模型准确率和适用性的影响,对创建的煤体红外热像数据集进行数据增强操作,并采用MS COCO数据集对基于MS-CAM的U-Net模型进行预训练,再采用煤体红外热像数据集训练,得出最终网络权重。实验结果表明,该方法可有效分割煤体红外热像异常区域,精确率、F1分数、Dice系数和平均交并比分别为94.75%,94.94%,94.65%,90.03%,均优于Deeplab模型、U-Net模...     

带异形孔平衡环架的分流降载挤压成形工艺设计

对平衡环架零件进行了挤压工艺分析,制定了两步成形方案。运用Deform有限元软件对两工位成形过程进行了模拟,获取了成形过程中模具载荷和金属流动的变化趋势。综合考虑模具受力和加工成本,确定了一工位的分流降载工艺和二工位的异形孔挤压成形方法。     

顺酐废渣回收富马酸的工艺研究

在硫酸催化下将顺酐渣水解为马来酸,再用溴化钾-双氧水使马来酸异构化,经后处理回收高纯度富马酸.通过正交实验获得回收富马酸的最优反应条件是:25 g顺酐渣,1.63 mmol硫酸、1.68 mmol溴化钾、1.67 mol水、0.265 mmol双氧水,加热回流150 min,经脱色重结晶处理,回收率为19.7％,纯度为...     

碱性脂肪酶对重油滞头原料的除油研究

探讨了Lipolase 100碱性脂肪酶在不同的pH值、温度、时间及酶浓度下对绢纺重油滞头原料残油率的影响，通过采用二因子二次通用旋转设计，求得酶处理的最优工艺参数。     

单体对黑色UV-LED喷墨油墨分散性的影响

为了得到分散性能优良的黑色UV-LED喷墨油墨,通过选用不同单体以及混合单体分别研磨制备色浆取样并测试其色浆的粒径大小,探讨单体对油墨分散性的影响。研究结果表明,对于碳黑颜料,不同的单体制备出的色浆分散性有差异,单独采用单体HDDA或EOEOEA配制的黑色UV-LED喷墨油墨粒径小,即得到的油墨分散性较好;采用混合单体HDDA:EOEOEA=1:1时制备的黑色UV-LED喷墨油墨色浆分散性更好。