摘要：随着国家对高等教育持续加大投入,高校资产规模不断扩大,高校更加重视并加大资源配置管理。仪器设备与房屋作为资源配置的两大核心,在管理实践中,大多数高校往往把设备和房屋两大资源配置割裂开来,缺乏设备与房屋一体化管理意识创新和管理模式联动,未能从资源配置的顶层设计方面优化资源配置。现就基于优化资源配置的设备与房屋一体化管理模式进行了系列探索和实践,分析了在优化资源配置、提升资源使用效益的相关经验,梳理和剖析了设备与房屋一体化管理中存在的问题,提出了加强设备与房屋一体化管理的多项举措,为高校资源配置管理水平的提高提供参考。

摘要：实验技术人员是高校教师队伍的重要组成部分。分析高校实验技术人员特征,针对高校实验技术人员职称评价面临的困境,给出实验技术系列职称评价改革总体原则和实施路径,构建职称评价体系,科学设计分类评价指标和评价标准,详细描述基本条件、岗位能力、岗位经历、业务水平等关键评价要素的内涵,并以我校(东华大学)实验技术系列职称评价体系改革实施成效为例,证明了改革后职称评价体系的适用性和可操作性。

摘要：针对生产线上对冲压件尺寸的高精度测量要求,利用机器视觉技术,设计了对冲压件中感兴趣区域(ROI)尺寸的在线测量系统,实现了自动化在线尺寸测量。设计ROI提取算法,主要提取两条直线分别与半圆弧相切的特殊几何特征。通过最小二乘法和最小平方中值法,对提取的几何特征进行精确拟合。利用量块对系统进行标定,通过标定测量出工件实际尺寸。实验结果表明,这里算法能精确地测量出冲压件的ROI尺寸,达到精度要求,能够满足实际生产的需要。

摘要：机器手只有直线插补和圆弧插补两种运动形式。在图像矢量化过程中,对已经实现直线拟合的图形进行分析,搜索出满足圆弧拟合前提的折线段序列。分析了利用最小二乘法拟合圆时,折线段序列的起点和终点可能不落在拟合圆上的影响;在最小二乘法对圆进行拟合的基础上,提出了圆弧端点约束的最小二乘圆弧拟合算法。利用提出的方法,可以对一段圆弧及多段连续的圆弧进行拟合。对比实验表明,在误差允许范围内,该方法使圆弧端点落在圆弧上,保证了图案的连续性与完整性,避免了机器手在对线条轮廓进行跟踪识别或者切割等动作时出现误判或者丢步等现象。

摘要：纹理特征作为图像的表面固有特征,在模式识别中有着重要的作用。针对提取砂纸表面缺陷纹理特征的问题,提出了灰度共生矩阵的概念,建立了砂纸的灰度共生矩阵模型,对模型进行相关的理论分析,诠释了图像预处理工作的重要性和各个参数的影响机制;同时针对砂纸图像光照不均匀的现象,采用了基于概率的数字图像不均匀校正算法,对图像质量进行改进。通过对实验的仿真分析,验证了传统的灰度统计特征的方法在提取砂纸纹理特征中的不足,得出灰度共生矩阵在纹理特征提取中具有更好的适应性结论。最终构建砂纸的特征向量,为模式识别过程中分类器的训练提供了理论依据。

摘要：对钢板表面常见缺陷和现有的基于深度学习的表面缺陷检测算法进行分析,选用Faster RCNN(region-based convolutional neural network)模型对钢板表面缺陷进行检测。由于Faster RCNN中的RoI Pooling池化操作产生的像素偏差和空间位置偏差会影响检测精度,选用在小缺陷细节特征上表现更好的RoI Align作为改进Faster R-CNN的特征池化模块。在PyTorch框架上对YOLOv3、Faster R-CNN和改进Faster R-CNN模型进行训练与测试,结果表明,改进Faster RCNN的平均检测精度为87.14%,相比YOLOv3和Faster R-CNN检测精度分别提高4.81%和2.07%,对于小缺陷的检测精度的提高更为显著。

摘要：针对零件在生产过程中平面几何尺寸的测量问题,基于计算机视觉设计了一种零件平面几何尺寸测量方法。这一方法通过角点检测、霍夫变换及最小二乘法,对圆、直线及圆弧进行拟合,能够实现对零件中线、圆及圆弧的位置和尺寸进行测量。对测量系统结构进行了介绍,并对测量中所用算法进行了分析。