摘要：传统的Faster R-CNN定位算法中应用的是通过最近邻插值算法进行插值的RoiPooling,对于小缺陷的识别效果不佳,本文将其改进为使用双线性插值算法的RoiAlign,提高了轮胎异常检测的精确度。针对传统的轮胎缺陷样本检测面临特征提取困难的问题,通过将ResNet和DenseNet两个网络模型进行融合搭建起的RSDC-Net网络模型,提高了网络的泛化、感知能力,增强了特征提取能力,而且将该网络应用于深度学习的可解释性研究中,实现了深度学习的可视化。目前神经元分类的研究领域还有很大空缺,所以为了针对敏感区域图像结果进行潜层的神经元分类研究,本文设计出双卷积门限循环神经网络来作为网络模型来完成神经元的分类研究,该网络模型在4种模型对比实验中表现最佳。

摘要：体质测量与评价,离不开科学的测量方法和测量仪器。鉴于当前传统的测量仪器无法完全满足躯干转体测量准确性的要求,针对性地开展了基于人机工程学的躯干转体测量仪的研发。运用人体工程学和机械设计方法,利用CAD工程软件,结合人机工程学理论和我国成年人人体尺寸国家标准,画出了装配图和零件图,研制了一种躯干转体测量仪,该测量仪能大大提高躯干转体测量的准确性。