【摘 要】
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激光雕刻技术是改善电连接器件电阻性的一种最常用且高效的方法。随着移动互联网的发展,该技术在手机外壳的导电位表面被应用的越来越广泛。电阻稳定性是手机正常接收信号能力的关键,因此一种简单有效的表面电阻稳定性检测方法在工业检测领域具有重要意义。传统的检测方法需要人工选取特征,具有一定的局限性。神经网络将特征选择嵌入到隐藏层中,通过监督学习自动搜索最具表达能力的特征,分类性能较好,但需要大量数据集,并且神
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激光雕刻技术是改善电连接器件电阻性的一种最常用且高效的方法。随着移动互联网的发展,该技术在手机外壳的导电位表面被应用的越来越广泛。电阻稳定性是手机正常接收信号能力的关键,因此一种简单有效的表面电阻稳定性检测方法在工业检测领域具有重要意义。传统的检测方法需要人工选取特征,具有一定的局限性。神经网络将特征选择嵌入到隐藏层中,通过监督学习自动搜索最具表达能力的特征,分类性能较好,但需要大量数据集,并且神经网络包含大量参数导致检测效率低下。本文针对上述问题进行了研究,建立了镭雕显微图像数据集,并设计了两种基于传统方法和深度学习方法的检测算法。主要研究内容如下:（1）针对数据集不足的问题,本文采用金相显微镜拍摄手机外壳的导电位,建立镭雕显微图像数据集。针对获取的数据集较少,不利于网络训练的问题,通过随机旋转、直方图均衡化、拉普拉斯变三种图像增强方法对数据集进行扩充。（2）基于机器学习方法,设计了一种基于局部二值和灰度共生矩阵作为特征提取器,支持向量机作为分类器的缺陷分类方法,分别实现了83.6%和78.3%的准确率。（3）设计了一种基于DenseNet121的镭雕显微图像缺陷分类模型。针对扩充后的镭雕显微图像数据集较少,在训练过程中可能无法收敛的问题,通过迁移学习加载预训练模型的权重,并采用微调策略提升了网络的特征提取能力。与传统的分类方法相比,准确率提升到96.72%。为了提高检测效率,设计了一种多线程和显卡加速方法将检测效率提高四倍以上。
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基于模型的系统工程,可以从系统的角度出发对产品的设计过程进行控制,且SysML可将所对应的模型实现。多学科分析设计则可在对复杂产品进行分析时,提供一种切实可行的方案。机载天线作为一种复杂的产品,随着其功能与结构的发展,微小型化、可携带化成为其必要的发展趋势。但在实际的工作环境中,天线的电性能会随其载体的形变与天线自身的变化而改变,且形变与性能之间会发生相互影响。基于此,本论文完成了如下工作:1.提
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