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基于改进YOLOv5的PCB小目标缺陷检测研究

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光电子．激光 2024年第2期35卷 155-163页

作者：伍济钢梁谋曹鸿张源杨康湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室湖南湘潭411201

面对印刷电路板(print circuit board, PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB... 详细信息

面对印刷电路板(print circuit board, PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB小目标缺陷特点采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)+二分K-means聚类算法以找到更适合的锚框;然后对YOLOv5的特征提取层、特征融合层以及特征检测层进行改进,增强关键信息的提取,加强深层信息与浅层信息的融合;从而减少PCB缺陷的误检率、漏检率,以提高网络的检测性能;最后在公开PCB数据集上进行相关对比实验。结果表明,改进后模型的平均精度(mAP)为99.5%,检测速度为0.016 s。相比于Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4网络模型,检测精度分别提升了17.8%、9.7%、5.3%,检测速度分别提升了0.846 s、0.120 s、0.011 s,满足PCB缺陷在实际工业生产现场的高精度、高速度检测要求。

关键词： PCB缺陷检测 YOLOv5 聚类算法注意力机制解耦头

基于IRS-YOLO的内河船舶检测识别方法

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光电子·激光 2024年

作者：伍济钢周刘洋曾嘉单青海王荣儿王容容湖南科技大学机电工程学院

针对近岸背景复杂、小目标和船型较多的情况下，传统机器视觉对船舶的检测精度不足的问题，提出了一种基于改进YOLOv8的内河船舶目标检测识别方法：IRS-YOLO(Inland river ships-YOLO)。首先，将注意力尺度序列融合(Attentional scale s... 详细信息

针对近岸背景复杂、小目标和船型较多的情况下，传统机器视觉对船舶的检测精度不足的问题，提出了一种基于改进YOLOv8的内河船舶目标检测识别方法：IRS-YOLO(Inland river ships-YOLO)。首先，将注意力尺度序列融合(Attentional scale sequence fusion)集成到YOLOv8的颈部，更好地融合了不同尺度的特征图，提升了多尺度信息提取能力；其次，为了提升网络在复杂背景下的检测能力，在Backbone和Neck中的部分C2f模块中加入可变性大核注意力(Deformable-LKA)，称为C2f＿DLKA；最后，将YOLOv8原有的CIoU回归损失函数替换为Inner-SIoU，提升了回归框的回归性能，提升了模型对小目标的检测精度。将改进后的模型在SeaShips数据集上进行实验，较原YOLOv8的mAP提升1.5%，达到97.9%，说明IRS-YOLO在对内河船舶进行检测时具有更好的准确度和鲁棒性。

关键词： YOLOv8 目标检测识别注意力机制损失函数船舶分类

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基于悬索理论的卸船机抓斗开闭问题研究

起重运输机械 2024年第6期 22-29页

作者：伍济钢杨康曾嘉周刘洋湖南科技大学机电工程学院湘潭411201

文中针对因钢丝绳悬垂造成的卸船机抓斗不能顺利开闭以及定位不准确问题,以某型2500t/h电差动四卷筒桥式抓斗卸船机为研究对象,基于悬索理论建立两端等高、不等高悬索索长与端处悬索张力关系式以及垂度和中央挠度的表达式,并对各关键参... 详细信息

文中针对因钢丝绳悬垂造成的卸船机抓斗不能顺利开闭以及定位不准确问题,以某型2500t/h电差动四卷筒桥式抓斗卸船机为研究对象,基于悬索理论建立两端等高、不等高悬索索长与端处悬索张力关系式以及垂度和中央挠度的表达式,并对各关键参数进行了定量分析。最后通过Matlab中Simulink模块仿真得到抓斗在任意位置开启、闭合时海陆两侧开闭卷筒角位移以及抓斗在任意位置开启所需开闭卷筒旋转角位移,为卸船机抓斗的定位和开闭控制研究提供理论基础。

关键词：卸船机悬索理论抓斗开闭卷筒角位移

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以专业学位研究生为本位的校企联合培养思考

当代教育理论与实践 2024年第1期16卷 128-133页

作者：陈冰万林林李时春伍济钢刘国跃湖南科技大学机电工程学院湖南湘潭411201 湖南泰嘉新材料科技股份有限公司湖南长沙410203

新冠肺炎疫情、逆全球化背景下,中国社会经济发展处于一个重要的历史转折时期,企业科技发展迫切需要自力更生。作为企业科技发展和专业学位研究生培养的关键抓手,校企联合培养在新形势下也遇到了一些前所未有的阻碍。分析新形势下校企... 详细信息

新冠肺炎疫情、逆全球化背景下,中国社会经济发展处于一个重要的历史转折时期,企业科技发展迫切需要自力更生。作为企业科技发展和专业学位研究生培养的关键抓手,校企联合培养在新形势下也遇到了一些前所未有的阻碍。分析新形势下校企联合培养专业学位研究生过程中存在的问题,以新时代专业学位研究生为本位提出联合培养主体在制度和培养模式方面的有效措施,解决新时代校企联合培养专业学位研究生实践困难、企业项目与研究生培养要求矛盾、研究生科技服务能力不突出等问题,提高新时代专业学位研究生全方位能力。

关键词：专业学位研究生校企联合培养以研究生为本位

联合Huber核函数与可切换约束算法改进的视觉惯性SLAM方法

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中国惯性技术学报 2023年第4期31卷 375-380页

作者：赵前程田俊英伍济钢湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室湘潭411201

针对目前VINS-Fusion双目视觉及惯性同步定位与建图(SLAM)在后端优化时存在误匹配而导致系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种联合Huber核函数与可切换约束算法改进的双目视觉及惯性SLAM方法。在VINS-Fusion双目视觉与惯性SLAM框... 详细信息

针对目前VINS-Fusion双目视觉及惯性同步定位与建图(SLAM)在后端优化时存在误匹配而导致系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种联合Huber核函数与可切换约束算法改进的双目视觉及惯性SLAM方法。在VINS-Fusion双目视觉与惯性SLAM框架的基础上,利用Huber核函数的权值重新构建并求解状态优化中IMU残差的代价函数,降低优化中过大的误差项;同时使用可切换约束算法控制环路闭合因子实现动态协方差矩阵的缩放,剔除闭环检测的异常值实现准确的后端收敛。利用不同场景的公开数据集EuRoc中进行了对比验证实验,结果表明联合改进方法的和方差降低了2.416 m,系统精度和鲁棒性都有所提高;同时在实际场景中的实验也验证了改进方法的可行性。

关键词：同步定位与建图双目视觉惯性测量单元 Huber核函数可切换约束算法

基于优化多尺度排列熵和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

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航天器环境工程 2023年第1期40卷 99-106页

作者：伍济钢文港湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室湘潭411201

针对滚动轴承故障分类中特征信号微弱、信号非线性和多尺度特征难提取的问题,提出基于优化多尺度排列熵(MPE)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法:通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解(ICEEMDAN)对轴承信号进行分解和重构,... 详细信息

针对滚动轴承故障分类中特征信号微弱、信号非线性和多尺度特征难提取的问题,提出基于优化多尺度排列熵(MPE)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法:通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解(ICEEMDAN)对轴承信号进行分解和重构,实现信号降噪;通过粒子群算法(PSO)对MPE进行优化,提出PSO-MPE特征提取方法,参数优化后的MPE能够提取更为关键的特征信息;将所得的排列熵输入到CNN中进行故障分类以及降维可视化分析。以凯斯西储大学开放轴承数据库样本为测试对象,将文章所提出的ICEEMDAN-PSO-MPE-CNN方法与ICEEMDAN-PSO-MPE-RNN、CEEMDANSVM、ICEEMDAN-PSO-MPE-SVM等方法进行纵向和横向对比分析,结果表明改进方法的分类准确率和效率更高,在T-SNE可视化下的分类效果更明显,能够实现滚动轴承故障的高精度和高效率检测。

关键词：滚动轴承故障诊断多尺度排列熵卷积神经网络粒子群算法

改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法

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电子测量与仪器学报 2023年第3期37卷 179-186页

作者：伍济钢文港杨康湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室湘潭411201

针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法。提出了幅值变化速率的方法对振动信号进... 详细信息

针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法。提出了幅值变化速率的方法对振动信号进行时域特征增强,在单通道1DCNN基础上增加幅值变化通道作为第二通道,构建双通道1DCNN,加强1DCNN的时域特征提取能力,再改进多尺度模块为内嵌多尺度层并应用于1DCNN的第一通道,针对航空发动机故障频率域的多尺度特征进行提取。最后将改进1DCNN应用于航空发动机转静碰摩、叶片断裂等故障的诊断,通过对比实验证明了改进1DCNN检测的优越性、抗噪性、泛化性以及改进点的可行性。

关键词：一维卷积神经网络多尺度模块航空发动机故障诊断

基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法

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光电子．激光 2023年第6期34卷 620-627页

作者：伍济钢马佳康杨康曹鸿张源湖南科技大学机电工程学院机械设备健康维护湖南省重点实验室湖南湘潭411201

点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度... 详细信息

点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度要求的问题,提出了一种基于ISS-FPFH(intrinsic shape signature-fast point feature histogram)特征结合改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法。为了减少点云配准数量,并保留点云表面原来的细微特征,提出了基于重心邻近点的体素滤波器对点云进行下采样预处理。为解决传统ICP算法因合适初始位置难以确定而导致多视角测量点云配准失败的问题,采用了基于ISS-FPFH特征的采样一致性初始配准(sample consensus intial alignment,SAC-IA)算法进行粗配准。为解决传统ICP算法迭代收敛速度慢、错误对应点对多的问题,提出结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准。以斯坦福大学的bunny点云模型为对象,验证了本文提出方法对噪声点云的鲁棒性。以常见的复杂机械零件叶片和车门把手为对象,将本文提出的方法与传统ICP算法和SAC-IA+ICP算法一起进行测量点云配准实验并进行对比分析。结果表明,在两种不同机械零件的点云配准实验中,本文提出方法的均方根误差(root mean square error,RMSE)和配准时间比传统ICP算法分别平均减少了80.46%、49.07%,比SAC-IA+ICP算法分别平均减少了67.86%、16.97%,可以满足大批量复杂机械零件三维非接触精密测量的需求。

关键词：点云配准复杂机械零件三维非接触精密测量迭代最近点(ICP)算法

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利用平均振动响应能量的螺栓松动检测方法

机械科学与技术 2022年第7期41卷 992-997页

作者：伍济钢邵俊周根阳德强成远湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室湖南湘潭411201 中国航发湖南南方宇航工业有限公司湖南株洲412002

为简单有效检测结构的螺栓松动故障,提出了一种利用平均振动响应能量的螺栓松动检测方法。首先,建立振动响应能量相关的螺栓松动损伤指标;然后,为减少噪声对数据结果的影响,提出将平均振动响应能量作为螺栓松动损伤指标;最后,利用螺栓... 详细信息

为简单有效检测结构的螺栓松动故障,提出了一种利用平均振动响应能量的螺栓松动检测方法。首先,建立振动响应能量相关的螺栓松动损伤指标;然后,为减少噪声对数据结果的影响,提出将平均振动响应能量作为螺栓松动损伤指标;最后,利用螺栓松动前后该指标相对变化量构造损伤指数,并根据损伤指数大小判断松动螺栓所在位置。实验结果表明,该方法能有效的进行螺栓松动位置检测。

关键词：平均振动响应能量螺栓松动检测方法损伤指数