基于深度学习的金属表面缺陷检测

由于金属产品生产过程中各种因素的影响,金属工件可能会存在一些表面缺陷．这会降低材料强度,缩短工件寿命,并且增加安全风险．因此,需要对金属产品表面进行质量检测,这也是保证工业生产质量的关键环节．与传统人工检测相比,基于机器视觉的表面缺陷检测方法具有速度快、精度高等优点．提出了一种改进的YOLOv5算法,用于金属表面缺陷检测研究,在原YOLOv5算法的基础上将空间金字塔池化结构SPP替换成SPPCSPC,提高模型对金属表面缺陷的检测能力．为了验证算法的有效性,分别采用YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5及改进的YOLOv5算法对1 800张金属表面缺陷样本图像进行对比测试．结果表明,与YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5原算法相比,改进的YOLOv5算法平均目标检测精度均值分别提高了4.3%,3.3%,2%．通过大量图片的学习,可以获得更好的精确率．     

大跨度拱形钢结构桁架设计探讨

随着工程施工的发展以及施工需求的不断增长,在工程建筑施工中,对于大跨度拱形钢结构形式的应用越来越多,进行大跨度拱形钢结构桁架设计分析,有利于提高大跨度拱形钢结构桁架的设计水平,提高工程结构施工建设质量水平。本文将以某大跨度拱形钢结构工程为例,结合该工程的具体特点与施工条件,对该工程的立体管桁架设计进行分析论述。