摘要：目前关于指针式仪表图像读数识别的研究大多建立在指针线段检测的基础上,然而该方法流程较多、读数识别效率低。并且仪表图像校准、指针线段拟合等中间过程积累的误差容易使指针倾角偏离真实值。因此从另一角度对基于图像特征映射仪表读数的方法进行了研究,该方法的优势是流程短、效率高。首先构建了融合卷积注意力模块的双路异构卷积神经网络,强化了对仪表图像特征的提取,改善了特征的类型和分布,提高了仪表读数识别的准确率;然后采取了软区间分级回归的策略,极大地简化了模型的体积,使得模型易于部署;最后通过算例对比了所提方法和基于指针线段检测的深度学习、机器学习模型识别仪表读数的准确率和效率。算例表明,所提方法在仪表图像读数识别准确率和效率之间取得了较好的平衡。

摘要：变电站巡检图像中变压器小部件的自动识别是利用变压器图像进行变压器外观异常缺陷识别的基础。为了提高变压器小部件的识别准确性,提出了一种基于RetinaNet的变压器小部件识别方法。首先,对图像目标检测网络Retina Net进行改进,加入分辨率更高的融合特征图,以解决变压器小部件包含的像素信息过少的问题。然后,提出一种基于位置关联性的变压器小部件概率修正方法,利用识别难度相对较小的大部件位置与相应的小部件之间的位置关联信息,对小部件检测框的预测概率进行修正,以避免其他外形相似部件对目标部件识别的干扰。最后,通过实际变电站巡检图像对变压器小部件识别方法进行实验验证。结果表明,所提出的变压器小部件识别方法在变压器三类小部件的识别准确率以及整体识别准确率上,都具有比较显著的优势。

摘要：随着人工智能和自动化水平的提高,机器人被越来越广泛地应用于变电站巡检,为图像采集带来了便利,但是指针式仪表图像的读数识别准确性问题尚未很好解决,成为了瓶颈。基于Faster R-CNN目标检测和U-Net图像分割技术,提出了指针式仪表读数自动识别方法。首先引入Faster R-CNN检测仪表图像中的表盘、指针所在区域,并对仪表进行分类;然后以图像分割技术取代图形检测算法,结合仪表图像特点,改进了U-Net网络,有效提取了区域中的刻度线和指针。针对分割类别不平衡问题,构造了U-Net的Dice损失函数;针对仪表旋转问题,提出了基于图像分割信息的透视变换方法对图像进行校准。最后通过算例对比了文中方法和传统机器学习算法、霍夫变换在指针式仪表图像读数识别上的效果。结果表明,文中方法在检测识别复杂图像中小目标的准确性和实用性上提升明显。

摘要：本文提供了无水冷 CO_2激光医疗美容仪电源电路的设计方法,以及为提高绝缘性能所采取的措施。

摘要：水电站引水隧洞混凝土表观检查需求大,传统检查方式存在人身安全风险高、缺陷信息判断主观、大坡度斜井段人员不易达等问题。对于此种情况,提出引水隧洞系留检查机器人系统,利用高摩擦因数的材料研制履带式移动机器人主体,使机器人具备强环境适应性。采用三维激光与多自由度云台相机相结合的缺陷检查技术,保证缺陷检查的准确性。阐述了机器人在隧洞环境中系留供电通信方式,设计了完善的长距离直流供电系统。最后搭建了机器人原理样机,并在500 m长放空状态下引水隧洞中开展了示范应用。试验结果表明:机器人可以替代人工在复杂结构引水隧洞中完成全覆盖表观缺陷巡检任务。

摘要：随着桥梁跨径的增大 ,预应力索对混凝土的影响 (如徐变 )以及混凝土对预应力索 (如预应力损失 )的影响对桥梁设计和施工显得越来越重要 .针对以往将预应力转化为外荷载进行结构计算分析的局限性 ,基于预应力混凝土结构的受力机理 ,提出钢混协作关系的概念 ,论述基于此概念的桥梁结构分析思想 .通过文中研究开发的大型桥梁分析系统 BRC与国内某知名软件系统对一大型桥梁结构的分析对比 ,说明其合理性和有效性 ,软件系统

摘要：毕业设计教育环节在工科类高校大学生培养实践动手能力、科学素养和创新精神方面的作用举足轻重。针对目前毕业设计质量下滑的严峻形势,从分析毕业设计环节存在的问题入手,结合民族高校特点,针对性地提出了改革措施。

摘要：等离子切割产生于20世纪40年代，直至20世纪50年代中期开始投入工业应用。随着国内经济的发展，数控切割的优势正在逐渐为人们所认识。国内数控切割机生产厂家经过二次开发，设计出了适合我国国情的数控等离子切割机。本文从应用要求、主要性能、结构和材料选用等方面对数控等离子切割机用电缆进行介绍。