【摘 要】
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汽车玻璃生产过程中会造成断裂、划痕、漏点等表面缺陷,本文结合机器视觉与深度学习提出了自动识别缺陷玻璃的方法。首先,利用玻璃前景、背景人工合成缺陷样本解决负样本不足的问题;将玻璃缺陷细分为多个类别,同时对样本进行分类;将玻璃图片进行频域处理过滤背景噪音,再将其与玻璃灰度化后图片进行合成作为分类网络的输入;构造以Alexnet网络为模板的多分类网络进行训练和预测。经过实验验证,该方法准确有效,为玻璃缺
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汽车玻璃生产过程中会造成断裂、划痕、漏点等表面缺陷,本文结合机器视觉与深度学习提出了自动识别缺陷玻璃的方法。首先,利用玻璃前景、背景人工合成缺陷样本解决负样本不足的问题;将玻璃缺陷细分为多个类别,同时对样本进行分类;将玻璃图片进行频域处理过滤背景噪音,再将其与玻璃灰度化后图片进行合成作为分类网络的输入;构造以Alexnet网络为模板的多分类网络进行训练和预测。经过实验验证,该方法准确有效,为玻璃缺陷检测提供了一种可靠的检测方法。
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食品安全是社会各界日益关注的民生问题,政府部门正在逐步完善监管体制、加大监管力度,构建社会共治的格局。本文针对已经曝光的食品安全事件,经过清洗筛选建立统一规范的数据存储,利用改进的基于信息熵模糊聚类分析算法对其进行数据挖掘,以便发现这些事件中具有象征性的现象以及典型性的安全事件,从而为政府制定管理决策和为民众提高防范意识提供参考性依据。实验中将改进的算法运行在UCI数据集上验证算法的有效性,结果表明该算法进一步提高了聚类的正确率、类精度及召回率。
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针对风电轴承运行工况恶劣、状态退化复杂、维护成本居高不下的问题,提出了五阶段智能维护策略的基本框架,即监测数据获取、退化指标建立、健康状态划分、剩余寿命预测和维护决策制定。首先,讨论了风力发电机的主要故障模式,比较了来自不同传感器的状态监测信号的优缺点。然后,阐述了状态监测与退化评估的基本步骤,包括退化指标建立、退化指标评价和退化状态划分。最后,分析了剩余寿命预测的主要方法,包括基于物理模型的方法、基于统计模型的方法、基于数据驱动方法和混合方法。
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