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HG13系列旋转操作型隔离器

低压电器 1993年第6期 3-5页

作者：黄期苏州燎原电器厂 215002

HG13系列旋转操作型隔离器为我国新一代660V节能型变配电装置提供了新颖的电器元件。介绍了该产品的用途、适用范围、主要技术参数、外形尺雨和安装尺寸、技术原理及基本结构,并与国内外同类产品技术水平进行了比较。

关键词：隔离器旋转操作结构

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新型隔离电器的研制及其应用

低压电器 1995年第1期 6-8页

作者：黄期苏州燎原电器厂 215002

传统的隔离电器如HD类刀开关、HR3系列熔断器式刀开关等已不能适应我国电气设备发展的需要,本文介绍两种性能指标达到或接近国际80年代初水平的新型隔离电器—HX1系列旋转式开关和HG2-160熔断器式隔离器的主要特点、试制经验以及隔离电... 详细信息

传统的隔离电器如HD类刀开关、HR3系列熔断器式刀开关等已不能适应我国电气设备发展的需要,本文介绍两种性能指标达到或接近国际80年代初水平的新型隔离电器—HX1系列旋转式开关和HG2-160熔断器式隔离器的主要特点、试制经验以及隔离电器的初步应用.

关键词：隔离电器制造应用

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基于深度学习的艺术字特效迁移及通用生成

基于深度学习的艺术字特效迁移及通用生成

作者：黄期瑞合肥工业大学

学位级别：硕士

图像生成的目标是根据特定需求生成期望的图像,是计算机视觉中非常重要的研究主题。广义的说来,凡是生成新的图像内容的相关问题都可以归为图像生成问题。图像风格化就是一种特殊的图像生成,它是指将一张具有艺术风格图像的风格渲染到... 详细信息

图像生成的目标是根据特定需求生成期望的图像,是计算机视觉中非常重要的研究主题。广义的说来,凡是生成新的图像内容的相关问题都可以归为图像生成问题。图像风格化就是一种特殊的图像生成,它是指将一张具有艺术风格图像的风格渲染到内容图像上,使得生成的图像不仅能保留内容图像的语义信息而且具备风格图像的艺术风格。在众多类型的图像中,文字图像作为抽象概念的重要载体,在日常生活中十分常见,是重要的信息元素之一。艺术字生成具有较高的应用价值,因此它是图像生成中的一个重要的子研究领域。本文围绕艺术字图像的特性,构建了艺术字特效迁移模型和通用生成模型。具体来说,本文提出了一种有监督艺术字特效迁移算法,使得可以在有成对数据集的情况下实现艺术字特效迁移。考虑到对于现实场景中的艺术字图像,往往难以获得其对应的字形图像,进一步提出了无监督艺术字特效迁移算法,设计了相应的无监督损失函数来代替有监督优化信号。除了特效纹理外,艺术字还具有内容信息和字体信息,因此更进一步提出了无监督艺术字通用生成,实现了在艺术字生成过程中对艺术字各基本元素的精细调节。

关键词：图像生成深度学习艺术字特效迁移艺术字通用生成

弘扬劳动精神强化价值引领——2022年高考广东卷第2题分析

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中学生物教学 2022年第28期 78-79页

作者：黄期如杨玲玲广东省湛江市麻章区第一中学 524003 广东省深圳第二外国语学校 518110

1原题呈现我国自古“以农立国”,经过悠久岁月的积累,形成了丰富的农业生产技术体系。下列农业生产实践中,与植物生长调节剂使用直接相关的是。

关键词：农业生产实践价值引领以农立国广东卷植物生长调节剂高考原题

HD13BX,HS13BX系列旋转操作型开启式刀开关与刀形转换开关

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江苏电器 1993年第4期 36-39页

作者：黄期

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基于机器视觉的卷纸包装检测模型设计

中国造纸学报 2023年第4期38卷 85-91页

作者：黄期峰曾志强洪智勇五邑大学智能制造学部广东江门529000

针对卷纸包装检测效率低、人工成本高的问题,本研究基于机器视觉设计了一个卷纸包装检测模型,并命名为F-YOLOv4。首先利用工业相机在卷纸包装过程中采集目标图像,并人工标注制作成数据集;随后基于YOLOv4构建卷纸包装检测模型,通过引入... 详细信息

针对卷纸包装检测效率低、人工成本高的问题,本研究基于机器视觉设计了一个卷纸包装检测模型,并命名为F-YOLOv4。首先利用工业相机在卷纸包装过程中采集目标图像,并人工标注制作成数据集;随后基于YOLOv4构建卷纸包装检测模型,通过引入轻量级的混合通道注意力模块,以强化重要特征同时避免背景噪声的引入;并设计了残差上采样模块以提升上采样的效果;最后在检测头部分,将不同分辨率的特征进行了融合以丰富特征图信息。研究结果表明,F-YOLOv4模型的准确率为97.53%,高于原始模型1.97%,检测速度为129 f/s,模型大小为39.7 MB。F-YOLOv4模型能够有效解决卷纸包装问题,为企业降低用人成本,提高生产效率。

关键词：卷纸包装机器视觉 YOLOv4 深度学习

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基于注意力机制和多尺度特征融合的卷纸包装缺陷检测算法

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计算机科学与应用 2023年第9期13卷 1773-1784页

作者：黄期峰李洲五邑大学智能制造学部广东江门

本文针对卷纸包装缺陷检测问题,提出了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的卷纸包装缺陷检测算法FYOLOv5。该方法具有以下特点:以轻量级的YOLOv5s模型为骨干网络结构,在特征提取网络引入卷积注意力模块,提升模型对卷纸缺陷关键特征的... 详细信息

本文针对卷纸包装缺陷检测问题,提出了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的卷纸包装缺陷检测算法FYOLOv5。该方法具有以下特点:以轻量级的YOLOv5s模型为骨干网络结构,在特征提取网络引入卷积注意力模块,提升模型对卷纸缺陷关键特征的提取能力。在颈部网络引入自适应空间特征融合模块,提高模型多尺度特征融合能力,使模型对高层的语义信息以及对底层的轮廓、形状和颜色等视觉信息利用更加充分。在检测头部分利用Decouple模块对目标检测任务进行分解,使模型更易优化。最后,使用αIoU损失函数优化当真实框与预测框重合时的IoU计算退化问题。本文采集并标注了卷纸包装缺陷检测数据集,并在该数据集上进行实验。实验结果表明,改进后的检测模型准确率达到了95.3%,高于原始模型2.1%,同时推理速度能够满足卷纸包装的检测需求。

关键词：卷纸包装缺陷检测深度学习卷积注意力模块多尺度特征