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随着紫外成像技术的发展,高压电力设备对于紫外成像图谱的量化分析提出了更高的要求。紫外图谱的量化分析需要用到除紫外成像仪所输出“光子数”额外的紫外光斑图像信息,所以需要将紫外放电光斑从可见光的背景中分割出来。然而,传统紫外图谱光斑分割方法仍存在复杂背景及小光斑分离困难、特征选取复杂、分割精准度低等问题。基于上述问题,提出了一种基于深度学习的紫外图谱光斑分割提取的方法。首先,采用紫外成像仪拍摄电力设备放电缺陷紫外图谱;而后,分别构建FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s三种FCN子模型架构,并利用随机梯度下降法进行模型训练;最后,实现输变电设备放电缺陷紫外图谱主光斑的自主分割提取。经过对FCN 3种子模型架构的训练、测试和对比分析,得出结论:FCN-16s模型为紫外光斑分割提取的最佳模型,测试准确率可达99.34%。结果表明基于深度学习的紫外图谱光斑分割方法准确高效,为紫外光斑的量化提取及电力设备放电缺陷的紫外诊断提供了参考。 相似文献
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表面张力对熔体速度场的作用和理论分析 总被引:1,自引:0,他引:1
光学实时观察法晶体生长技术是研究高温熔体运动的有效手段之一。在由直径为0.2mm铂丝构成的直径为1.25mm的圆环形坩埚中,通过电汉加热,在环圈内形成厚度为2.0mm的圆形熔液膜,该文研究了利用上述技术所测得的以表面张力为主产生的熔体速度场,并从理论上对速度场的分布给出了定量分析。 相似文献
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本文利用非线性二次引力理论,讨论了定壳弦在运动的时的吸积问题,与爱因斯坦引力理论的情况相比较,有一个高介吸收物质的作用。 相似文献
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