基于图像的纸制杯盖和托盘的缺陷检测方法研究

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随着现代技术的进步,工业制品已经成为了我们生活中不可缺少的一个部分,例如人们常用的碗筷,餐厅所使用的一次性餐具。然而,这些产品被初步生产出来时,不可避免的会有一些是次品,存在破裂等缺陷的产品,所以需要通过一定的方式排查出有这些有缺陷的产品。现今,大多数的工厂仍然是通过人为检测的方式来排查这些有缺陷的产品,这样的方式不仅需要耗费大量的人力物力以及财力,而且检测的效率和准确率都严重依赖于检测者的经验和状态。因此,在计算机视觉技术迅速发展的今天,我们可以通过使用计算机视觉的相关技术,使得计算机能够自动地对
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工业生产中大量的氨氮废水排入水环境不仅会造成严重的环境污染,也会对人类的健康产生极大的威胁。吸附法作为一种绿色高效的物理化学处理技术,在去除工业废水中氨氮的同时还能将氨氮作为资源进行有效回收。本文针对工业氨氮废水的水质特点,基于传统沸石吸附剂在实际应用中存在机械性能不稳定等问题,通过化学结合法制备出了一种吸附性能好、成本低、循环再生性能优异且结构稳定性强的氨氮复合吸附材料,用于工业废水中氨氮的去除
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期货市场与深度学习技术的快速发展,吸引了众多研究者的目光。越来越多的深度学习模型被应用于期货市场的研究,其中对期货趋势进行预测更是热点研究问题之一。基于对国内外期货市场研究现状的分析,提出了一种基于注意力的混合神经网络的期货趋势预测模型。采用的数据集为螺纹钢主力合约及沪深300股指期货主力合约2010年3月26到2020年3月26的5分钟期货交易数据。为了提高期货交易数据的质量,选用小波变换方法进
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