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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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本文利用电子背散射衍射(EBSD)技术,研究了高温热暴露对SiC纤维增强Ti-6A1—4V复合材料基体织构的影响。结果表明,相对于制备态复合材料较为集中的晶粒取向,900℃10h热暴露后的复合材料其晶粒生长的方向既有基面方向,又有棱面方向,同时还存在锥面方向。随着热暴露时间的延长,900℃75h热暴露的复合材料基面方向的生长方式与900℃10h热暴露的复合材料情况恰好相反。另外,无论是基面方向还是棱面方向,随着热暴露时间的延长,晶粒生长的取向均有向单一取向演化的趋势,且锥面方向上的生长会逐渐消失。 相似文献
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电视跟踪、电视制导是导弹武器系统的重要组成部份,摄象器件又是其中的关键器件。本文着重从抗震、高可靠方面介绍摄象器件电子枪的结构和性能设计,该电子枪应用于重点军事工程,经多次试验和实际使用,性能稳定,达到了高可靠的要求,是目前国内唯一的抗震高可靠电子枪。 相似文献
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随着光伏行业的快速发展, 对硅单晶的品质和长晶装备的稳定性的要求也不断提高。直拉法是生产硅单晶的主要方法,通过提高单晶炉副室的高度以扩大单晶硅的生产规模。由于副室高度的大幅增加,且单晶炉提拉头质心相对于旋转轴心有一定距离,对单晶炉整体稳定性有较大影响,从而降低了单晶硅的生产质量。针对此问题,对单晶炉建立可靠的力学分析模型,采用数值仿真方法,对单晶炉整体进行动力学响应分析,计算得到副室高度增加后的单晶炉工作时中钨丝绳下端晶棒的运动规律以及最大摆动幅度,为改进设计提供依据。数值仿真分析表明提高单晶炉副室高度后,提拉头较大的质心偏心是单晶炉提拉系统发生摆动的主要原因。在此基础上提出在提拉头上添加质心调节装置,通过控制系统调节可保证提拉头质心位置在旋转轴线上以降低提拉系统的摆动。 相似文献
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