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为解决单体热电池生产中出现的安装错误、人工检测耗时耗力的问题,提出一个结合迁移学习和卷积 神 经网络(convolutional neural network,CNN) 的单体热电池缺陷检测模型。首先,对数据集图像进行裁剪、加噪等预处理,以VGG16(visual geometry group 16) 网络作为 模型的骨干架构,在瓶颈层后增添选择性核(selective kernel,SK) 卷积;然后,增添全局平均池化(global average pooling,GAP) 层, 增加Dropout层及添加 L2 正则化等微调操作,得到单体热电池缺陷检测模型Q-VGGNet;最后,在大型公开数据集ImageNet上进 行预训练学习,将获得的权重参数迁移到单体热电池图像识别模型Q-VGGNet上。测试实验表明:6种 网络模型对数据集缺陷图像的总体识别准确率分别达到了98.39%、94.44%、97.27%、96.34%、93.71%、 95.61%,Q-VGGNet网 络模型 对合格图像和 漏装负极、极耳断裂、漏装集流片3种缺陷图像 识别准确率 分别达到了99.6%,95.9%,99.6%和98.4%。检测结果表明:该方法能够更准确、快速地检测热电池缺陷, 拥有良好的缺陷诊断能力,较传统方法提高近3%,为人工检测单体热电池缺陷提供了良好的解决途径。 相似文献
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针对现有去雾算法未充分考虑图像雾气信息、复原图像细节模糊等问题,提出一种新颖的反映图像雾信息分布的雾气特征图,并采用不等关系约束方法提高图像质量。首先,提取退化图像的极值通道以实现雾气信息的粗略估计,并通过L-1正则化对其进行优化从而得到雾气特征图。其次,提出一种基于雾气特征的初级大气光幕函数,通过对颜色通道和大气光幕作深入分析,利用均值不等式获得约束后的退化场景大气光幕。最后,利用雾气特征图对局部大气光进行改进,并基于大气散射模型实现图像去雾。将所提算法在真实雾图和合成数据集雾图上与其他经典方法进行比较分析,可以发现,所提算法在单幅图像去雾中展现了较好的性能,且在夜间雾图复原中更具优势。 相似文献
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135.
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提出了一种单边抛物线形柔性铰链,以力学卡氏第二定理和微积分为理论基础,推导了单边抛物线形柔性铰链柔度和转动精度的闭环解析公式,利用有限元的方法对柔性铰链的解析公式进行校验,结果表明:有限元方法与闭环解析式的结果基本一致.并对单边抛物线形柔性铰链的性能进行分析,得出了结构参数对其柔度性能的影响关系,并通过对双边抛物线形柔性铰链比较,分析了单边抛物线形柔性铰链的转动能力、转动精度和对轴向载荷的影响等性能,为柔性铰链在结构紧凑、大位移场合的工程应用提供了有价值的参考. 相似文献
137.
138.
利用正交试验法,对SnAgCuRE系钎料合金的拉伸性能进行了检验。结果表明:SnAgCuRE系钎料合金的拉伸性能与Ag和RE的添加量密切相关,即拉伸强度会随Ag含量增大而提高;延伸率受RE影响最大,并在w(RE)为0.1%时延伸率和拉伸强度都达到最佳。当w(RE)达到0.5%时,会导致延伸率的下降。 相似文献
139.
140.