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1.
李云飞 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2021,31(1):53-58
工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性. 相似文献
2.
针对当前地下管网CCTV检测缺陷中存在自动化程度偏低及依赖专业人员技术水平的问题,综合采用图像处理和深度学习技术构建了辅助检测人员快速、准确地识别管道缺陷类型的智能方法。首先,收集十类典型缺陷图像,对其进行图像处理生成样本集;在此基础上,以深度卷积神经网络AlexNet和ResNet50为基础框架,使用预训练AlexNet和ResNet50网络迁移学习管道缺陷特征,通过敏感性分析优化了分类网络参数,然后,通过测试集验证了管道缺陷智能分类模型的准确性,并结合具体工程实例验证建立方法的有效性。结果表明:两类管道缺陷智能分类模型在测试集上分别达到92.00%和96.50%的准确率,实际工程实例准确率达到了85.41%和87.94%,且ResNet50的分类效果更优,具有较好工程适应性。图像处理和深度学习技术可提高排水管道缺陷分类的自动化与准确率,值得进一步进行推广。 相似文献
3.
晶格缺陷(包括旋错和位错等)广泛存在于各种材料,并呈现出优异的物理和力学性能.在经典波动体系,晶格缺陷态首先应用于二维光学系统,实现了晶格缺陷激发的谷极化界面态和束缚态.本文设计了一种三维弹性声子晶体,其单胞在第一布里渊区的K-H方向线性简并.打破单胞的镜像对称性,该三维弹性声子晶体沿第一布里渊区K-H方向的简并线打开而形成完全带隙,激发出谷极化量子霍尔效应.将晶格缺陷态引入具有谷极化量子霍尔效应的三维弹性声子晶体,晶格畸变导致单胞谷极化拓扑相反转而形成界面,实现了弹性波在三维弹性声子晶体的稳健界面传播.基于晶格缺陷的谷极化三维弹性声子晶体拓扑界面态的实现,突破了传统经典波动系统拓扑波导设计的局限性,为三维复杂拓扑波导器件设计提供了良好的技术支撑. 相似文献
4.
寻求经济、高性能的碳基材料对于电催化还原脱氯很有吸引力,然而由于掺杂剂或边缘效应与固有拓扑缺陷之间的复杂相互作用,拓扑缺陷对催化活性的贡献目前研究较少.利用两步活化法成功构建了富含碳空位的疏水分级多孔碳材料(Vc-GC),考察了其对邻二氯乙烷(DCE)的电催化还原脱氯性能,同时结合原位漫反射傅里叶红外光谱和理论计算分析了碳空位对材料催化活性的增强机制.结果表明,碳空位能有效调节材料的微观结构和电子云分布,增强材料对DCE的化学吸附作用,提高材料的吸附性能,且电子云重排提高了材料的导电性,进而促进电催化活性.其中Vc-GC的乙烯产率是低缺陷石墨碳(GC)和氧化活性炭(oAC)的1.4倍和3.6倍.同时,碳空位的存在能显著提高产物中乙烯的选择性,引入碳空位后,乙烯产率为氯乙烯产率的325.1倍,相比于oAC和GC分别提高了14倍和1.7倍.碳空位修饰显著提升了碳材料电催化活性,拓扑缺陷工程拓宽了进一步提高碳材料环境净化和能源转化性能的途径. 相似文献
5.
以氩气等离子处理为优化工艺,通过其对ZnO阻变薄膜中氧空位缺陷的影响,来改进ZnO薄膜阻变特性。等离子处理范围减小和处理时间延长有助于阻变特性的稳定,以及阻变工作电压的降低。为了降低阻变工作电压及抑制随机性,最终确定的等离子处理条件是时间不超过45 min,处理范围介于0.8 mm×0.8 mm和0.9 mm×0.9 mm之间。主要的阻变工作电压均在3 V以下,适合低功耗器件应用。并结合处理条件和表面粗糙度等测试结果进行了讨论。 相似文献
6.
崔展齐 《湘潭大学自然科学学报》2018,(2):71-75
基于函数调用模式挖掘的程序缺陷检测方法通常挖掘出的模式较多,疑似缺陷数量大,人工确认疑似缺陷开销高,且易引入误判.为此,该文提出一种基于函数调用序列模式和函数调用图的程序缺陷检测方法.首先,挖掘函数调用序列模式;其次,通过分析待检测程序,生成函数调用图;第三,结合函数调用序列模式和函数调用图,检测程序中的疑似缺陷.实验结果表明,在不影响缺陷检测效果的前提下,本方法有效减少了疑似缺陷数量,降低了人工确认开销. 相似文献
7.
黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献
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