强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型

针对重复缺陷报告检测研究中存在语义长距离依赖以及缺陷报告特征的单一性问题,提出一种强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型。引入自注意力机制捕获缺陷报告文本序列内部的语义关联性,从而动态计算上下文语义向量进行语义分析,解决长距离依赖问题;利用隐含狄利克雷分布算法捕获缺陷报告文本的主题特征,同时针对缺陷报告的类别信息,构建一种特征提取网络计算类别差异特征;最后基于3类特征向量进行综合检测。实验结果表明,该模型实现了更优的检测性能。     

浅谈反射波法在桥梁基桩检测中的应用

本文介绍了反射波法检测原理,分析了桩身缺陷波形,对桩身的缺陷位置进行了计算,分析了产生桩身缺陷的原因,提出了反射波法桩基检测技术应注意问题.     

浅谈混凝土的常见缺陷及检测控制方法

本文介绍了混凝土施工中常见的质量缺陷,并对其原因进行了分析,提出了控制措施及几种常见的无损检测方法,以保证工程施工质量.     

大直径挖孔灌注桩基质量事故分析及处理

本文主要介绍大直径挖孔灌注桩基工程应用超声波检测技术发现桩基存在的质量缺陷的分析,结合施工工艺对质量事故原因进行分析并提出处理方案,以供处理桩基质量事故参考.     

高路堤填筑缺陷检测与防治措施研究

通过对高填方路基存在缺陷类型、原因的分析,提出了变形观测、水管式沉降仪观测、小波神经网络路基缺陷检测、瑞雷面波检测4种检测路基缺陷的方法及原料控制阶段、施工阶段、防护与综合排水的健全等方面的防治措施,以减少高填方路基的工后沉降与灾害的产生,提高公路运营的经济性及安全性.     

基于LDA-BERT重复缺陷报告检测模型研究

为解决当前软件缺陷报告库中经常存在着大量重复缺陷报告被提交的问题,提出了一种基于LDA-BERT的重复缺陷报告检测模型模型.首先,将潜在狄利克雷分配模型(LDA,Latent Dirichlet Allocation)模型输出向量同BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型输出向量连接成新的模型向量,目的是融合主题模型LDA对于主题识别的优势和BERT模型识别上下文语义优势;然后,为了保证在检测的精度的同时,缩短检测时间,提出了二级特征向量再检测方法,通过二次抽取特征向量,以达到检测的精度与时间上的平衡的问题;最后,将大型开源项目缺陷报告库作为实验数据集,对所提出的模型方法与同类模型进行实验比对,实验结果表明本模型的召回率、精度在实验数据集的TOP-2000等指标上分别达到61.35%、47.34%.与同类模型相比该模型提高的百分比分别是4.3%和5.2%.实验结果表明,与已有的方法相比,提出的模型对于重复缺陷报告检测是有效果的.     

海洋石油生产作业设施钢丝绳缺陷检测及维保管理

钢丝绳在海洋石油生产作业中被广泛使用,因其数量众多、使用频繁,容易出现缺陷和隐患,如果管理不到位,极易发生安全事故,造成人员伤亡或财产损失.基于历年海洋石油生产作业设施钢丝绳检测大数据,结合生产作业实践经验,对典型钢丝绳缺陷和失效原因进行了分析,从全生命周期完整性管理角度提出了钢丝绳采购、使用、检测、保养等各环节的管理...     

储罐底板腐蚀检测数据采集和分析软件的开发

为了对石化行业中使用的直径数十米的钢材料储罐底板上、下表面出现的腐蚀缺陷进行及时检测从而确保储罐安全运行,开发了1台基于漏磁检测原理的检测设备.介绍了该检测设备的上位机数据采集和分析软件的开发,包括主程序结构和腐蚀缺陷深度量化算法等.对标准缺陷板的检测实验结果表明: 该软件缺陷量化百分比深度误差一般不超过10%.该软件提供给用户缺陷检测和量化能力,以及罐底板自动成图和生成报告等功能.     

影视对白音质缺陷检测方法

对白是影视声音的重要组成部分.同期录音和后期配音过程中,设备、环境和人为因素等均会造成各种形式的音质缺陷.传统的后期处理是通过人工查找缺陷进行修复,效率较低.分析影视对白中的各类音质缺陷及其产生原因,对比分析可行的检测方法,以期为对白缺陷自动化检测提供思路.     

接触网动态检测缺陷原因分析及对策

本文介绍了接触网线路动态检测的几个主要指标的检测标准,分析了接触网动态检测缺陷产生的原因,并提出了相应的对策。     

深度学习源代码缺陷检测方法

针对由于传统的源代码缺陷分析技术依赖于分析人员的对安全问题的认识以及长期经验积累造成的缺陷检测误报率、漏报率较高的问题,提出了一种深度学习算法源代码缺陷检测方法.该方法根据深度学习算法,利用程序源代码的抽象语法树、数据流特征,通过训练源代码缺陷分类器完成源代码缺陷检测工作.其依据的关键理论是应用深度学习算法及自然语言处理中的词嵌套算法学习源代码抽象语法树和数据流中蕴含的深层次语义特征和语法特征,提出了应用于源代码缺陷检测的深度学习一般框架.使用公开数据集SARD对提出的方法进行验证,研究结果表明该方法在代码缺陷检测的准确率、召回率、误报率和漏报率方面均优于现有的检测方法.      

集成电路铜制程常见缺陷的分析

概述了集成电路晶圆加工过程缺陷的基本常识,介绍了铜制程主要工艺流程及电镀过程步骤,对电镀过程相关的缺陷如漩涡缺陷、弹坑缺陷和鼠咬缺陷及其成因进行了分析,并对沟槽通孔内部空洞的形成原因进行了探讨.通过对缺陷的分析,结合实际生产经验,提出了相应的解决方法.     

基于深度学习的连铸坯表面缺陷检测

采用提取图像的纹理、几何特征并利用支持向量机(support vector machine, SVM)进行检测和识别的方法,对宝山钢铁现有的连铸坯表面裂纹、凹陷、夹杂物、气孔、划痕等缺陷进行分析,缺陷检测准确率为83%.提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法进行缺陷检测.该方法对裂纹缺陷的检测准确率为93%,对其他缺陷(由于凹陷、夹杂物、气孔、划痕等缺陷数据较少,这些缺陷归为一类)的检测准确率为88%.实验结果表明,采用深度学习的方法能够有效检测、识别出具有缺陷的连铸坯,检测准确率较高.     

船用钢板漏磁检测的三维有限元分析

为保证船舶的安全,满足对船用钢板进行定期检测的需要,提出利用漏磁检测钢板缺陷的方法,并对该方法进行了三维有限元分析和实验验证.在ANSYS软件中建立检测传感系统、磁化装置和钢板缺陷的三维模型,进行钢板缺陷附近的磁场分布状态的数值仿真,得出了船用钢板磁化后的磁场分布状态,计算出缺陷与磁场分布之间的对应关系曲线,并对缺陷进行判断.检测实验结果证明有限元计算是可靠的.     

神龙轿车齿轮闭式锻模液锻工艺试验研究

本文对试验产品质量进行了分析和试验研究，主要内容包括：试验条件和试验过程的简单介绍；液锻锻模制品的合金成份的检测和分析；对液锻锻模制品的表面和内在质量进行了分析并对缺陷的形成原因作了探讨，并提出了预防措施。     

Ansys分析在钢管管端检测中的应用

文章介绍了钢管管端缺陷检测盲区的形成,借助Ansys有限元分析软件强大的电磁场分析能力和实体建模功能对钢管管端磁场分布进行分析,确定了管端缺陷检测中引入引体消除检测盲区的必要性,并建立相应的磁场模型以研究管端附加引体消除磁力线散射现象的可行性,通过对钢管管端缺陷信号实例进行模拟仿真加以验证。验证结果表明,所提出的方法能准确地识别出缺陷信号,可以消除管端缺陷检测盲区。     

基于机器视觉的玻璃磨边缺陷检测

玻璃边部的磨削质量的快速检测是保证玻璃品质的重要措施,本文对现有的玻璃磨边缺陷进行了分类与成因分析,选用了一套合理的玻璃磨边缺陷检测光源,设计了一套基于机器视觉的玻璃边部缺陷检测装置,提出一种结合了快速傅立叶变换、高斯滤波、亚像素边缘阈值分割、数学形态学运算、频域处理和最小二乘法的检测方法,实验证明所提出的检测方法能够快速有效地检测出亮斑、白线和爆边3种缺陷.     

子波关联维分析在缺陷振动检测中的应用

基于小波强局部分析能力和分形强非线性处理能力的优势联合,提出了缺陷振动检测的子波关联维分析法、该方法首先采用UDWT对振动波形进行分频,并确定含缺陷信息的关键频段;再对有效子波实施关联维分析,在敏感尺度区间内设立关联维阈值判据,进行缺陷检测．数值模型试验验证表明,该技术具有弱缺陷特征检测能力强、参数化和高效率等特点以及较好的应用潜力．     

关于成孔检测技术验证基桩应力波反射法的可靠度的探讨

应力波反射法是检测桩身质量的低应变方法中应用最为广泛的方法，但也存在着缺点和不足，分析技术是应力波反射法的关键所在。对于波形中的缺陷信号要认真分析是真实缺陷还是由于地质变化或其它原因引起的假信号。要掌握地质资料、钻孔原始记录及灌注原始记录。要结合不同的检测手法进行相互比较验证，通过综合分析来判断桩身完整性，本文提出一种通过采用成孔检测技术对应力波反射法的基桩完整性判别技术进行分析。验证其可靠度的方法，为同仁提供参考。     

基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别研究

纸张表面缺陷会直接影响印刷产品的质量。为了快速、准确地检测出纸张缺陷,本文提出了一种基于BP神经网络的纸张缺陷检测与识别的方法。先将纸张缺陷经过形态学处理,再进行形状分析,然后把距离、面积、延长因子和圆度因子四个特征参数输入神经网络进行训练,最后利用训练后的神经网络对纸张缺陷类型进行识别。实验表明:将BP神经网络用于纸张缺陷检测中,能有效地检测缺陷类型,并准确识别常见的尘埃、孔洞、裂口和褶子四种纸张缺陷。