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关键词： 电动工具   产品质量   图像识别   深度学习   检测  

摘要： 介绍了一种基于图像识别技术的电动工具视觉检测系统。机器视觉传感器采集被测物体图像后,将原始数据送入图像识别检测模块,该模块由机器视觉算法和深度学习的图像处理技术组成,利用图像采集技术对可视化检测项目进行建模分析。实际应用表明,电动工具视觉检测系统的测量效果优于人工光学检测,避免了人为因素造成的检测误差。

关键词： 机器学习   入侵检测   循环神经网络(RNN)   正则化约束  

摘要： 文章提出一种基于机器学习的创新型方法,以提高通信网络入侵检测系统的检测效果。首先,深入研究了通信网络入侵检测的基本架构,以全面理解入侵行为的多样性和复杂性。其次,将正则化约束引入循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)模型,旨在提高检测准确性和模型的泛化能力。最后,利用UNSW-NB15数据集进行实验,证明所提方法的有效性。实验采用混淆矩阵进行结果分析,并通过精确度、召回率、F1分数等指标综合评估模型性能。结果表明,文章所提方法在通信网络入侵检测任务中表现出色,具有较高的准确性和泛化能力。

关键词： 无线传感器网络(WSN)   节能路由策略   优化建议  

摘要： 全面探讨无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中的节能路由策略,并重点分析主要的节能路由策略及其优化。详细介绍基于层次、数据融合、睡眠调度和动态路由的节能策略,并提出优化建议,包括增强路由协议的自适应性、提升数据处理和融合效率、实现网络拓扑的动态调整以及应用机器学习和人工智能技术。这些策略和优化建议旨在提高WSN的能效,延长网络寿命,并保持数据传输的准确性和可靠性。

关键词： 不锈钢   光纤激光   熔透焊   接头微观结构   疲劳性能  

摘要： 利用光纤激光器对不锈钢实施熔透焊试验,分析不锈钢光纤激光熔透焊接头微观结构对疲劳性能的影响。通过微观结构分析方法分析不锈钢光纤激光熔透焊接头微观结构对疲劳性能、硬度、拉伸强度的影响规律。试验结果表明:母材的疲劳寿命比焊接接头的高;在室温腐蚀试验下,循环次数越大焊接接头最大应力荷载下降越明显,腐蚀时间越长,对疲劳性能影响越大;室温疲劳试验中,同等循环次数下,光纤激光熔透焊接头疲劳强度随厚度增大而提高;在瞬断区显微组织对疲劳裂纹扩展断口形貌没有太大影响,母材比焊接接头在疲劳裂纹扩展时更容易出现疲劳条带;焊缝数量可提高焊接接头疲劳性能,在焊缝数量一样时,增加2倍焊缝长度,能够提高疲劳极限,但提升幅度不大;焊缝硬度高于母材的;焊接试样的拉伸测试指标均低于母材的拉伸测试指标。

关键词： 热电偶   测温异常   分析及预防  

摘要： 对结晶器漏钢预报的应用及维修情况进行分析,得出结晶器漏钢预报宽面热电偶测温异常的原因。通过采取加强热电偶测温探头质量验收、热电偶螺栓结构优化、结晶器把合螺栓安装次序优化及螺栓油污浸泡清理等相关优化措施,有效地提升了热电偶线上测温的准确性,为漏钢预报软件的准确预报提供了可靠的数据支撑。

关键词： 超声波测厚   油气管道   壁厚在线监测   温度修正  

摘要： 以超声检测技术为基础的油气管道壁厚在线监测技术,对降低人力监测成本,提高油气管道减薄及失效的早期预警能力有重要意义。基于超声反射法设计了一套具有多通道的高精度超声管道壁厚在线监测系统,并在不同的试验温度下进行多壁厚在线监测试验,最后对结果进行分析校正,得到修正方程和修正模型。试验结果表明,采用所提数据拟合修正方法,管道壁厚超声检测的绝对误差在±0.04 mm内,相对误差在1%内,实现了油气管道壁厚的高精度监测。

关键词： 光纤温度   海缆浅埋识别   混合域特征   VMD   LSTM  

摘要： 针对光纤温度信号非平稳、非线性的特点,以及在海床表面温度和海床深处温度近似相等即温度平衡时间段内,利用光纤温差识别海缆浅埋位置存在一定的局限性问题,提出一种基于优化VMD混合域特征和LSTM的海缆浅埋状态识别方法,用于识别海缆深埋和浅埋两种状态。首先,采用参数优化的VMD对光纤温度信号进行分解,提取各阶本征模态分量与原始信号相关系数最大的分量;其次,提取原始温度信号的时域和频域特征,结合所选IMF的时域和频域特征以及能量和熵特征构建混合域特征集,并利用CDET进行敏感特征选择;最后,设计LSTM结构,将训练集输入网络进行训练,测试集验证网络的有效性,实现海缆浅埋状态识别。通过现场采集的海缆光纤温度数据进行验证,测试准确率达到100%,结果表明,该方法能够准确识别海缆浅埋状态。

关键词： 主机排温   热电偶   温度补偿   极性  

摘要： 某船修后航行试验时发现主机各缸排温显示混乱,部分缸排温呈现负增长,与实际不符,无法判断主机各缸工作状态。为排除故障,文章重新拆除校准热电偶,排除了热电偶至排温显示仪的线路短路、断路、接地故障,并结合热电偶和补偿导线的工作原理进行分析,最终查明故障原因,经航行试验验证,成功解决主机排温显示异常的故障。

关键词： 目标检测   YOLO   硬件加速   FPGA  

摘要： 为达到道路标识实时检测的要求,针对目前主流的目标检测算法在图像处理器上存在模型参数量大、实时性差、功耗大和成本高的问题,提出一种基于FPGA的道路标识实时检测方案。为减少参数量、提高检测速度,采用YOLOv3-tiny作为特征提取网络,进行权重参数的训练与优化;将模型浮点数参数量化为8位定点数,并将量化后的网络模型在FPGA上完成部署实验。实验结果表明,在Yolov3-tiny网络检测速率上,本系统对实验数据集的测试帧率可达到153 fps,功耗为4.92 W,峰值GOP/s为115GOP/s。该系统可以满足实时目标检测的要求,并且能够在低功耗的状态下实现系统的部署。

关键词： 磨机   负荷预测   无磁耦合   传感器   筒壁振动检测   磨音拾音器   边缘算法  

摘要： 为解决磨机功耗大、负荷难以预测等问题,提出一种基于无磁传感的球磨机综合检测系统。该系统利用无磁耦合传感技术监测磨机负荷,不受磨机内物料磁性影响,结合更能准确反映磨机真实负荷特性的低功耗滚筒筒壁振动检测单元,通过无线传输将振动数据发送给信号采集单元,解决滚筒筒壁振动检测系统取电难的问题。融合磨机的磨音采集数据,在本地边缘算法单元内借助深度学习对磨机负荷特性进行预测,并反馈给PLC控制器进行给料和加球等实时调节,实现系统的闭环控制,极大提升了磨机效率,稳定生产指标,显著降低系统能耗。该系统在某选矿厂的试用结果证实其对磨机负荷预测识别效果良好。