一种智能型的PCB产业需求预测方法

目前需求预测在整个印制电路板产业的生产活动控制中正扮演着越来越重要的角色。分析了影响印制电路板需求的因素和现有的预测方法,提出了一种适用于PCB产业需求预测的有效方法——遗传/BP—神经网络。实验表明该方法能够进一步改善印制电路板预测的准确度和减少生产成本的消耗。     

对印制电路板环境冲击评估的研究

随着印制电路板产业飞速发展,其引发的环境问题日益受到广泛的关注。然而长期以来如何有效地进行环境冲击评估是业内研究的重点和难点。而本文采用了一种智能的简化分析方法来进行全面的环境冲击评估,以提高评估的经济效益和准确度,并希望能为决策者提供一个可供参考的环境冲击评估的理念和方法。     

基于多尺度特征编码和双重注意力融合的绝缘子缺陷检测

针对输电线路绝缘子缺陷检测准确率低和检测速度慢的问题,提出了一种基于多尺度特征编码和双重注意力融合的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先,为了使检测模型适应缺陷绝缘子特征尺度的多样性,编码网络采用Res2Net50提取更细粒度的特征,并在之后嵌入空洞空间金字塔池化模块实现多个尺度捕捉绝缘子及其缺陷的特征;其次,为了减少解码网络中特征信息的缺失,将主干网络的不同层特征与efficient channel attention注意力模块串联,并分别与经过squeeze and excitation注意力模块的各反卷积特征相加形成双重注意力融合。实验结果表明,所提方法的均值平均精度值约为95.35%,每秒传输帧数约为65.95,与其他方法相比,该方法对无人机绝缘子缺陷的准确检测具有一定的参考价值。     

基于MD-LinkNet的低质量文档图像二值化算法

针对低质量文档图像存在的背景渗透、页面污渍 、边缘大面积与文本相似的噪声等 现象,改进D-LinkNet框架,提出了一种融合多尺度特征(multiple scale feature)的低 质量文档图像二值化算法,简称为MD-LinkNet。该算法有两处改进,一是在编解码中间部 分 增加剩余多核池化(RMP)模块来通过四个池化操作以提取丰富的文档特征信息;二是将池 化后的低分辨率图像通过DUpsample而不是双线性插值进行上采样,结合了文档图像像素邻 域信息,将文档图像的全局与局部特征进行融合,提高了分割精度。实验结果表明,在2017 年和2018年国际文档图像二值化竞赛(DIBCO)数据集中,本文算法 的F值(F-measure)最 高分别达到了90.54、91.42,验证了所提出算 法在解决 多种复杂噪声背景的低质量文档图像下的鲁棒性,且相比其他最新经典算法效果较优。     

基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)脑部肿瘤区域误识别及肿瘤形状 差异较大的问题,提出一种基于多尺度特征提取的 MRI 脑肿瘤图像分割方法。分割模型以 U-Net 为骨干网络,使用密集金字塔卷积(dense pyramidal convolution, DPC)提取多尺度特征, 以适应不同尺寸肿瘤的分割,同时引入条状池化(strip pooling, SP),凭借其能捕获肿瘤中远 距离区域的依赖关系,进一步加强对肿瘤图像的分割能力。提出的方法在 Kaggle_3m 数据 集上进行了实验验证,实验结果表明该方法具有良好的脑部肿瘤分割性能, 其中Dice相似 系数、杰卡德系数分别达到了91.66%,84.38% 。     

脉管制冷与气波制冷耦合的研究

介绍了一种耦合脉管制冷与气波制冷技术的新型制冷机脉管式气波制冷机。分析了脉管式气波制冷机的制冷原理 ,对脉管制冷与气波制冷的耦合性进行了试验研究。同时 ,对振荡管长度、气体分配器的转速等影响脉管式气波制冷机性能的因素进行了试验。通过研究 ,获得了一些有益的结论 ,并给出了各种因素对制冷机等熵效率的影响曲线     

基于高度有效驱动注意力与多层级特征融合的城市街景语义分割北大核心CSCD

针对DeepLabv3+网络在进行城市街景图像分割任务时,没有充分利用到网络中多层级特征信息,导致分割结果存在大目标有孔洞、边缘目标分割不够精细等不足;并且考虑到城市街景数据具有天然的空间位置特殊性,本文提出在DeepLabv3+网络的基础上引入高度有效驱动注意力机制(height-driven efficient attention model,HEAM)与多层级特征融合模块(multi-stage feature fusion model,MFFM),将HEAM嵌入特征提取网络与空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)结构中,使其对目标关注更多垂直方向上的空间位置信息;MFFM通过融合多层特征图,在网络中形成多条融合支路依次连接到网络解码端,采用逐次上采样提高解码时像素上的连续性。将改进的网络通过CamVid城市街景数据集验证测试,实验结果表明,该网络能有效改善DeepLabv3+的不足,并且合理运用了数据集的位置先验性,增强了分割效果,在CamVid测试集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到了68.2%。     

基于字符注意力的自然场景文本识别

自然场景文本识别中采用固定大小的卷积核提取视觉特征,后仅进行字符分类的方法,其全局建模能力弱且忽视了文本语义建模的重要性,因此,本文提出一种基于字符注意力的自然场景文本识别方法。首先构建不同于卷积网络的多级efficient Swin Transformer提取特征,其可使不同窗口的特征进行信息交互;其次设计了字符注意力模块(character attention module, CAM),使网络专注于字符区域的特征,以提取识别度更高的视觉特征;并设计语义推理模块(semantic reasoning module, SRM),根据字符的上下文信息对文本序列进行建模,获得语义特征来纠正不易区分或模糊的字符;最后融合视觉和语义特征,分类得到字符识别结果。实验结果表明,在规则文本数据集IC13上识别准确率达到了95.2%,在不规则的弯曲文本数据集CUTE上达到了85.8%,通过消融及对比实验证明了本文提出的方法可行。     

基于数据挖掘的PCB质量诊断

在当今竞争激烈的市场环境下基于顾客关系管理的企业经营理念,越来越受到企业的重视。一种基于数据挖掘的PCB质量诊断方法应运而生,该方法能够建立顾客信息的搜集以及快速反应机制,针对顾客所反映的质量问题,做出正确、快速的回复与处理。