摘要：通过对一种电缆绕线盘侧板加工制造工艺存在效率低等问题的分析,提出采用模具冲压成形的设计方案,对模具结构设计要点及主要零件的设计作了详细说明,并对加工工艺和冲压工艺进行了分析。该模具经实践的证实,能满足生产效率的需求。

摘要：面对疫情防控的实际需求,关于利用信息技术提高疫情防控效率的探索成为行业关注的焦点。综合利用深度学习视觉分类技术和无线测温技术,设计了一种口罩佩戴检测和无接触测温预警的一体化疫情防控系统。系统中采用目标检测模型YOLO设计了口罩佩戴检测和无线测温模块,实现对目标人群的无接触测温;通过PyQt进行了系统集成,一体化系统的设计和实现有效提高了疫情防控效率。系统有较高的精度和较为广泛的适用性,具有较好的应用前景。

摘要：改进泡沫降尘剂的起泡性能、湿润性能及稳泡性能是改进泡沫除尘技术的主要方向。以对比试验的方法,比较传统泡沫降尘剂与改良后的新型泡沫降尘剂的发泡能力,并测试新型发泡剂的稳泡能力、润湿能力,通过多次正交复配试验确定最优复配方案。选取8种常见的表面活性试剂,用Magnetic stirring法和改进的Ross-Miles法研究其起泡性能及泡沫稳定性,使用沉降法测定湿润性能,最终得出起泡率高、湿润性好且稳定时间长的最佳复配方案,发泡率达到17.67倍。

摘要：针对当前在真实环境中交通标志呈多尺度分布,且图像背景复杂、天气光照多变等多种因素造成识别精度低、识别速度慢等情况。提出了一种基于深度学习神经网络的交通标志识别的设计与实现。首先从公开数据集TT100K中选取出现次数最多的45类交通标志进行识别,接着对图像进行mosaic等图像增强及图像处理。然后在深度学习神经网络中的YOLOv4网络结构上进行改进,使用聚类划分需要检测的目标框尺寸和CIOU对预测结果进行优化,最后使用迁移学习对模型进行训练。通过对模型的评估发现,与现有的方法相比,该模型的识别精度更高,识别速度更快。

摘要：智能化生产和数字化转型成为驱动工业企业高质量发展的有效途径。以某纺织厂智能车间可视化大屏设计与实现为目标,综合考虑政府监管、企业发展不同视角进行了大屏框架总体设计,提出了一种基于"端-边-云"的系统架构,运用大数据技术、3D交互技术、数据可视化技术,对系统进行实现和验证。初步应用表明,该系统较完美地解决了工业生产车间监测可视化问题,实现了流利、实时、雅观的监测可视化。

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