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基于人工神经网络的电阻点焊焊点质量智能识别技术研究

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基于人工神经网络的电阻点焊焊点质量智能识别技术研究

作者：胡译重庆理工大学

学位级别：硕士

在电阻点焊生产应用中,由于生产工艺、设备、材料等因素的影响,可能会在焊点表面产生成形缺陷,影响焊件外观和后续生产工艺,以及导致焊点力学性能不达标。目前,焊点外观质量检测以人工目视观察为主,该方法存在速度慢效率低的问题,无法... 详细信息

在电阻点焊生产应用中,由于生产工艺、设备、材料等因素的影响,可能会在焊点表面产生成形缺陷,影响焊件外观和后续生产工艺,以及导致焊点力学性能不达标。目前,焊点外观质量检测以人工目视观察为主,该方法存在速度慢效率低的问题,无法适应现代自动化焊接生产制造发展趋势。而焊点力学性能检测通常采用随机抽检并进行破坏性检测的方式,也会造成大量损耗,增加生产成本。本课题针对电阻点焊传统检测技术的不足,以汽车制造常用的铝合金和低合金高强钢作为试验材料,提出一种基于机器视觉、卷积神经网络和改进YOLOv7-tiny算法的模型,实现电阻点焊焊点外观质量的智能检测。同时运用焊接过程信息实时检测技术和特征数据分析提取技术,利用二次电流通过焊点时产生的电信号变化计算焊点动态电阻、电阻热效应等质量特征信息,以及加入焊接参数、焊点压痕尺寸和焊点拉剪承载力等信息,建立基于遗传算法优化的BP神经网络预测模型,实现对焊点力学性能的预测。研究结果表明:(1)选择YOLOv7-tiny作为基准模型,更换Mobile Netv3主干网络,添加DBB模块,并对改进后的模型进行剪枝轻量化,使YOLOv7-tiny模型的检测效果得到了较大的提升,检测速度大幅提升,检测精度达到96.4%,可以对焊点外观成形质量进行高效准确识别;(2)以焊点的焊接参数、压痕尺寸以及焊点动态电阻、电阻热效应等特征信息作为输入神经元,焊点拉剪承载力作为输出神经元,建立BP神经网络预测模型,并基于遗传算法优化模型,平均绝对百分比误差为9.27%,能够对焊点的拉剪承载力进行准确预测。

关键词：电阻点焊机器视觉人工神经网络目标检测质量检测

乡土题材油画创作的实践 ——以《乡镇记忆》系列作品为例

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乡土题材油画创作的实践 ——以《乡镇记忆》系列作品为例

作者：胡梁蓉贵州民族大学

学位级别：硕士

乡土题材在油画创作中是一个非常重要的表现素材,艺术家们通过乡土题材的油画创作来表现农村普通人民的现实生活状态和情感需求,同时也架起了一座与观众沟通的桥梁。在时代变化发展的今天,城乡之间的发展出现了翻天覆地的变化,“乡土”... 详细信息

乡土题材在油画创作中是一个非常重要的表现素材,艺术家们通过乡土题材的油画创作来表现农村普通人民的现实生活状态和情感需求,同时也架起了一座与观众沟通的桥梁。在时代变化发展的今天,城乡之间的发展出现了翻天覆地的变化,“乡土”油画中所描绘的艺术形象,他们是社会生存中的普通劳苦大众、弱势边缘群体,需要得到社会的关怀。本文主要从乡土题材油画创作的实践出发,阐述中西方乡土题材油画的发展起源,探索乡土题材所呈现出的现实问题及意义,激起人们的情感共鸣和对现实的思考。通过学习相关理论与分析国内外画家的经典作品来为毕业创作提供理论指导和技术支持。最后,结合个人创作,从构图、色彩、形象塑造等方面进行一系列的绘画语言探索,力求真实表现出普通百姓的生活状态和内心情感世界,唤起大众对这个群体的人文关怀,同时这也是笔者内心情感的表达和对现实状况的思考。

关键词：乡土题材油画创作乡土油画

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直升机牵引系统轨迹规划与轨迹跟踪控制研究

直升机牵引系统轨迹规划与轨迹跟踪控制研究

作者：胡时玮吉林大学

学位级别：硕士

粉煤灰基沸石材料对水中铅的吸附行为及吸附模拟研究

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粉煤灰基沸石材料对水中铅的吸附行为及吸附模拟研究

作者：胡翩安徽理工大学

学位级别：硕士

MOFs基纳米材料的制备及在肿瘤化学动力学-免疫协同治疗中的应用

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MOFs基纳米材料的制备及在肿瘤化学动力学-免疫协同治疗中的应用

作者：胡贺利临沂大学

学位级别：硕士

基于改进Double-Head RCNN的无人机航拍图像小目标检测算法

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北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2141-2149页

作者：王殿伟胡里晨房杰许志杰西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 哈德斯菲尔德大学计算机与工程学院哈德斯菲尔德HD13DH

为解决无人机航拍图像中小目标特征信息少且容易被噪声干扰导致现有算法漏检率和误检率高的问题,提出一种改进Double-Head Region-卷积神经网络(RCNN)的无人机航拍图像小目标检测算法。在骨干网络ResNet-50上引入Transformer和可变形卷... 详细信息

为解决无人机航拍图像中小目标特征信息少且容易被噪声干扰导致现有算法漏检率和误检率高的问题,提出一种改进Double-Head Region-卷积神经网络(RCNN)的无人机航拍图像小目标检测算法。在骨干网络ResNet-50上引入Transformer和可变形卷积(DCN)模块,更有效提取小目标特征信息和语义信息;提出一种基于内容感知特征重组(CARAFE)的特征金字塔网络(FPN)结构模块,解决特征融合过程中小目标被背景噪声干扰而丢失特征信息的问题;在区域建议网络中针对小目标尺度分布特点重新设置Anchor生成尺度,进一步提升小目标检测性能。在VisDrone-DET2021数据集上的实验结果表明:所提算法能提取更具有表征能力的小目标特征信息和语义信息,对比Double-Head RCNN算法,所提算法的参数量增加了9.73×10^(6),FPS损失了0.6,但是AP、AP50和AP75分别提升了2.6%、6.2%和2.1%,APs提升了3.1%。

关键词：小目标检测无人机航拍图像 Double-Head RCNN Transformer 内容感知特征重组