基于机器视觉的轮胎表面缺陷检测系统的研究与应用

在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。     

印刷电路板缺陷检测的实际应用

电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。     

镀锡板钝化污染控制技术

介绍了电镀锡机组钝化污染缺陷的宏观形貌;从挤干设备、助熔工艺、钝化工艺、钝化设备等方面分析了钝化污染产生的原因。通过产线实践,发现助熔挤干辊位置,钝化段槽液中重铬酸钠浓度和p H值与钝化污染缺陷的产生无关,钝化极板的清洁程度、钝化液的老化程度以及助熔液的清洁程度才是导致钝化污染的主要原因。通过调整助熔槽液浓度,保证钝化极板清洁性,钝化污染缺陷得到有效控制。     

分离器中心筒脱落原因分析

通过对分离器中心筒进行化学成分分析、拉伸试验、硬度试验以及金相低倍和高倍组织观察,结合现场勘查情况以及中心筒的服役工况环境,分析讨论了中心筒脱落的原因。结果表明,中心筒内部存在大量宏观气孔、夹渣、异金属等冶金缺陷,铸件致密性较差,是导致吊钩断裂和中心筒整体脱落的主要原因。