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基于无人搭载平台的钢箱梁内表面涂层病害及螺栓缺陷自动检测技术研究

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涂料工业 2025年第2期55卷 57-64页

作者：麦权想陈春雷港珠澳大桥管理局广东珠海519000 浙江大学杭州310000

针对钢箱梁内表面典型涂层病害及螺栓缺陷难以被快速感知、识别的问题,研发了具有一定普适性的大刚度多级折叠机械臂轨道机器人。基于涂层的典型病害分类、病害影响权重和涂层劣化等级评定,搭建了典型病害识别专家决策系统,并训练了多... 详细信息

针对钢箱梁内表面典型涂层病害及螺栓缺陷难以被快速感知、识别的问题,研发了具有一定普适性的大刚度多级折叠机械臂轨道机器人。基于涂层的典型病害分类、病害影响权重和涂层劣化等级评定,搭建了典型病害识别专家决策系统,并训练了多尺度感受野网络。基于计算机视觉与深度学习技术提出了一种螺栓丢失与松动缺陷鲁棒性检测方法。结果表明:钢箱梁内表面涂层病害识别准确率为97%,分类准确率为90.3%;螺栓丢失缺陷识别准确率为99.0%,螺栓松动缺陷识别准确率为99.7%,螺栓缺陷检测时,透视拍摄角度不大于40°可减少对螺栓松紧度的误判。无人搭载平台的轨道机器人实现了对钢箱梁内表面涂层病害及螺栓缺陷的快速、高精度智能巡检。

关键词：无人搭载平台钢箱梁内表面涂层病害螺栓缺陷自动检测

纸尿裤动态饱和吸收量自动检测装置的设计与开发

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造纸科学与技术 2025年第1期44卷 1-5,11页

作者：王奕伦王新厚东华大学纺织学院上海201620 东华大学机械工程学院上海201620

针对目前纸尿裤饱和吸收量测试方法的不足,设计了一种纸尿裤动态饱和吸收量自动检测装置。该装置通过供液系统模拟实际液体吸收过程,利用基于人体模型的漏液反馈系统实时监测纸尿裤在实际使用中的漏液情况,并结合智能传感系统实现数据... 详细信息

针对目前纸尿裤饱和吸收量测试方法的不足,设计了一种纸尿裤动态饱和吸收量自动检测装置。该装置通过供液系统模拟实际液体吸收过程,利用基于人体模型的漏液反馈系统实时监测纸尿裤在实际使用中的漏液情况,并结合智能传感系统实现数据的实时采集、处理与无线传输。智能传感系统硬件部分使用STM32F103C8T6作为主控芯片,OLED作为数据显示屏,YF-S401采集尿量数据,经由WI-FI模块传输至云平台。手机App通过云平台接收并分析数据,实现了对纸尿裤动态饱和吸收量的准确评估。该自动检测装置具有测试准确、操作简便、效率高等优点,为纸尿裤企业提供了一种有效的质量控制手段。

关键词：动态饱和吸收量自动检测 YF-S401 纸尿裤人体模型

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四川地区震群自动检测与活动特征研究

四川地震 2025年第1期 1-9,30页

作者：宿君龙锋祁玉萍陈梦蝶孔令喆四川省地震局四川成都610041

基于2010—2022年四川地震台网的正式目录,通过自主研发的震群自动检测程序,识别出四川地区130组震群活动。对识别出的震群活动进行时空分布特征研究及参数计算,发现四川地区震群活动的空间分布具有明显的丛集特征,震群活动频次随时间... 详细信息

基于2010—2022年四川地震台网的正式目录,通过自主研发的震群自动检测程序,识别出四川地区130组震群活动。对识别出的震群活动进行时空分布特征研究及参数计算,发现四川地区震群活动的空间分布具有明显的丛集特征,震群活动频次随时间的变化与区域M_(S)≥6.0地震存在一定的时间相关性。特别是在震群活跃频次较高的时期,四川地区100天内活跃震群数量N≥11时,对四川及邻区未来300天内M_(S)≥6.0地震具有较好的指示意义。此外,通过计算震群活动性参数(如U、K、ρ、b、h和F)值,并对单一震群的前兆意义进行研究,发现单一参数难以作为震群类型的划分指标,而复合型参数的判定效能优于单一参数的。

关键词：震群活动自动检测四川地区中强地震前兆震群

基于计算机视觉的5G智慧电厂异物目标自动检测方法

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自动化应用 2025年第6期66卷 267-269页

作者：魏琨雨冯雪国能内蒙古呼伦贝尔发电有限公司内蒙古呼伦贝尔021025 海拉尔第二中学内蒙古呼伦贝尔021020

针对电厂环境复杂、光照多变和遮挡问题,提出基于计算机视觉的5G智慧电厂异物目标自动检测方法。首先,通过高斯滤波去噪、对比度增强和背景减除等对图像进行预处理;然后,结合CSPDarknet模型提取特征,计算监控图像差值并设定阈值,以自动... 详细信息

针对电厂环境复杂、光照多变和遮挡问题,提出基于计算机视觉的5G智慧电厂异物目标自动检测方法。首先,通过高斯滤波去噪、对比度增强和背景减除等对图像进行预处理;然后,结合CSPDarknet模型提取特征,计算监控图像差值并设定阈值,以自动检测异物目标并确定其实际位置;最后,通过实验验证所提方法的先进性。实验结果表明,该方法能有效降低定位偏差,确保在复杂环境中对异物目标进行准确识别与定位。

关键词：计算机视觉 5G通信智慧电厂异物目标自动检测 CSPDarknet模型

全自动凝血分析仪凝血酶时间自动检测失败原因与应对措施分析

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中国医疗器械信息 2025年第4期31卷 76-78页

作者：朱旭丽鄂托克前旗人民医院内蒙古鄂托克前旗016200

目的:探究全自动凝血分析仪在自动检测凝血酶时间时的失败原因,并制定出相应的解决措施。方法:选取2023年6月~2023年12月本院住院部5063份TT检测样本作为研究对象,其中检测失败样本为222份,研究分析失败样本的原因及制定针对性的应对措... 详细信息

目的:探究全自动凝血分析仪在自动检测凝血酶时间时的失败原因,并制定出相应的解决措施。方法:选取2023年6月~2023年12月本院住院部5063份TT检测样本作为研究对象,其中检测失败样本为222份,研究分析失败样本的原因及制定针对性的应对措施。结果:在所收集的5063份TT检测样本中,失败样本为222份(4.38%)。脂血样本91例(41.00%)、肝素干扰样本52例(23.40%)、患者使用口服抗凝药样本50例(22.50%)和29例(13.10%)样本存在微小凝块或血浆量不足;经仪器报警信息分析表明,在所研究的222份失败样本中,基线期吸光度变化值增大、二阶导数无峰值样本和反应过程吸光度变化值自动凝血分析仪凝血酶时间自动检测失败的具体原因,同时对全自动凝血分析仪报警信息进行深入分析,进而为随后制定出应对措施提供重要的参考依据。

关键词：全自动凝血分析仪凝血酶时间自动检测失败原因应对措施无凝固曲线样本

基于多模态机器学习的财务数据异常自动检测研究

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无线互联科技 2025年第5期22卷 90-93页

作者：李琛琛万链指数(青岛)信息科技有限公司山东青岛266100

当前,财务数据异常检测研究通常只关注数值型数据,这种单模态的数据处理方式在一定程度上限制了数据异常检测的精度。为此,文章研究了一种基于多模态机器学习的财务数据异常自动检测方法。文章对企业财务数据进行预处理,构建财务数据集... 详细信息

当前,财务数据异常检测研究通常只关注数值型数据,这种单模态的数据处理方式在一定程度上限制了数据异常检测的精度。为此,文章研究了一种基于多模态机器学习的财务数据异常自动检测方法。文章对企业财务数据进行预处理,构建财务数据集,基于数据集提取数值和文本特征,同时借助多模态数据融合技术进行特征融合,建立多模态机器学习下的财务数据异常检测模型,将融合后的特征输入该模型,根据输入数据的不同部分利用注意力机制对预测结果的贡献度动态加权,从而输出最终异常检测结果。实验结果显示,该方法受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve, ROC)下的真正例率高、检测正确率在90%以上、检测损失值小,具有较好的实际应用价值。

关键词：多模态机器学习财务数据财务数据异常数据异常检测自动检测

基于SOM神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法研究

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通信电源技术 2025年第3期42卷 82-84页

作者：冯永康王梦欣商丘工学院信息与电子工程学院河南商丘476000

当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区... 详细信息

当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区域,实现对多点位自动检测节点的部署,构建SOM神经网络高压电气设备自动检测模型,将数据输入该模型从而得到相关的检测结果。测试结果表明,设计方法的错误检测次数较少,这表明该方法的稳定性与针对性更强,具有较高的实际的应用价值。

关键词：自组织映射(SOM)神经网络变电站高压电气设备自动检测检测节点部署

基于深度学习与图像识别的建筑施工质量自动检测与评估系统研究

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中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术 2025年第2期 043-046页

作者：李丹河北广厦建设工程检测有限公司河北秦皇岛 066000

随着建筑业对施工质量的要求越来越高,传统的人工检测手段已很难达到实时、准确的要求。本文主要研究了基于深度学习和图像识别技术的施工质量自动检测与评价系统。采用深度学习模型对施工过程中采集的施工影像数据进行自动分析与处理,... 详细信息

随着建筑业对施工质量的要求越来越高,传统的人工检测手段已很难达到实时、准确的要求。本文主要研究了基于深度学习和图像识别技术的施工质量自动检测与评价系统。采用深度学习模型对施工过程中采集的施工影像数据进行自动分析与处理,并结合图像识别技术提取施工质量关键信息,可实现对施工质量的有效识别与评价。本文介绍了深度学习和图像识别的理论基础,然后对系统的功能与非功能需求进行了分析。对系统整体结构进行了设计,并对系统的功能和实现进行了详细的论述。最后,对模型评价指标进行分析,并对系统性能进行测试,实践证明,该系统能有效地提高施工质量检查工作的效率,为施工管理者提供强有力的决策支持。

关键词：深度学习图像识别建筑施工质量自动检测

风电场双馈风力发电机异常振动信号自动检测研究

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电气技术与经济 2025年第3期 20-22页

作者：刘富忠山西龙源新能源有限公司

风电场的风速和风向等气象条件具有多变性和不确定性,导致风电机组的运行工况复杂多变,此外,风电场通常位于偏远地区,环境条件恶劣,这些因素都会对振动信号检测设备的性能产生影响,降低检测结果的准确性。为此,本文提出了风电场双馈风... 详细信息

风电场的风速和风向等气象条件具有多变性和不确定性,导致风电机组的运行工况复杂多变,此外,风电场通常位于偏远地区,环境条件恶劣,这些因素都会对振动信号检测设备的性能产生影响,降低检测结果的准确性。为此,本文提出了风电场双馈风力发电机异常振动信号自动检测方法。利用测振传感器采集发电机振动信号,分别从时域、频域与时频域维度提取异常振动特征。通过相关性分析与信息增益法选择最能反映异常振动的特征子集,将其与振动信号基准值进行比较,检测发电机是否存在异常振动,从而实现风电场双馈风力发电机异常振动信号自动检测。实验结果表明,该方法能够更准确地检测出振动加速度值,检测误差范围相对较小,最高不超过0.35m/s^(2),实际应用效果好。

关键词：风电场双馈风力发电机振动信号自动检测