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基于改进RT-DETR的光伏板缺陷检测
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作者 吕辉 司可 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期52-64,共13页
为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效... 为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效率。其次,设计CRDFP多尺度特征融合结构进一步增强特征融合能力。最后,引入可变形注意力机制DAttention,使模型能专注于相关区域的信息特征。实验结果表明,改进后的模型平均类别精度(η_(mAP))效果达到79.2%,较传统模型提高3.6个百分点,参数量减少22.6%,运算量降低25.9%,表现出较高的实时检测能力。 展开更多
关键词 深度学习 RT-DETR 光伏板 缺陷检测 多尺度特征融合
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集成全局局部感知与分层特征融合的带钢表面缺陷检测
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作者 计忠平 林晨伟 +3 位作者 何志伟 杜晨杰 金冉 柴本成 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期373-381,共9页
在工业场景中,现有带钢表面缺陷检测算法易受背景噪声和无关信息干扰,难以有效提取缺陷特征。传统多尺度特征融合方法未充分考虑非相邻特征间信息传递不足的问题,限制了特征融合的效果。复杂缺陷形态和缺陷的非结构特性则进一步增加了... 在工业场景中,现有带钢表面缺陷检测算法易受背景噪声和无关信息干扰,难以有效提取缺陷特征。传统多尺度特征融合方法未充分考虑非相邻特征间信息传递不足的问题,限制了特征融合的效果。复杂缺陷形态和缺陷的非结构特性则进一步增加了检测的挑战性。针对这些问题,提出了集成全局局部感知与分层特征融合的带钢表面缺陷检测算法,以提升模型在特征提取、多尺度特征融合及非结构化缺陷检测方面的能力。提出了特征增强模块(feature enhancement module,FEM),通过动态调整特征权重实现对目标特征的强化和背景噪声的抑制,提升模型对带钢表面缺陷信息的关注度。提出分层融合网络(hierarchical fusion network,HFN),充分融合不同层级特征之间的语义信息,提升模型的多尺度特征表达能力。设计全局局部感知模块(global-local awareness module,GLAM),在捕捉远距离依赖和上下文信息的同时,关注局部细节,增强模型对非结构化缺陷的检测能力。在公开数据集NEU-DET与GC10-DET上的结果表明,该算法的平均精度均值(mAP@IoU=50)为80.7%和66.9%,相比于基准模型分别提升了3.8和2.0个百分点,有效提高了带钢表面缺陷的检测精度。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 YOLOv8 多尺度特征融合 注意力机制
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基于YOLOv8s改进的布匹缺陷检测算法
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作者 毛佳奇 孙日明 《山西电子技术》 2026年第1期30-33,共4页
为提高布匹缺陷检测的精度和效率,提出了改进的模型FES-YOLOv8s。该算法是以YOLOv8s为基准模型,在网络结构中引入FocalModulation模块替换SPPF模块,加强网络的特征提取能力和自适应能力,使得在特征提取过程中网络能够更加关注缺陷目标... 为提高布匹缺陷检测的精度和效率,提出了改进的模型FES-YOLOv8s。该算法是以YOLOv8s为基准模型,在网络结构中引入FocalModulation模块替换SPPF模块,加强网络的特征提取能力和自适应能力,使得在特征提取过程中网络能够更加关注缺陷目标。为了进一步提升网络的特征提取能力和增强网络学习缺陷目标的信息能力,提出将C2f模块替换为多尺度转换模块Efficient Multi-Scale-Conv,同时减少了模型的参数量。考虑到缺陷样本质量不平衡问题,使用SIoU损失函数,增强缺陷定位准确率,并且提高模型收敛速度和回归精度。改进后的模型在布匹数据集上进行实验,其实验结果表明,改进后的模型的mAP@0.5达到90.5%,相比于基准模型提高了12.2%。与原YOLOv8s算法相比,改进后的网络参数量减少了42.34%,mAP@0.5、精确率分别提高了12.2%、16.8%,充分验证了算法的优势和有效性,改善了布匹表面缺陷检测精度较低的问题。 展开更多
关键词 YOLOv8s算法 FocalModulation Efficient Multi-scale-Conv SIoU 布匹缺陷
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融合傅里叶卷积与差异感知的钢材表面微小缺陷检测算法
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作者 张胜伟 曹洁 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期90-102,共13页
针对当前钢材表面缺陷检测方法对微小缺陷检测效果不佳的问题,本文提出一种融合傅里叶卷积与差异感知的钢材表面微小缺陷检测算法。该算法使用CSP-FFCM替换主干网络中的BasicBlock,通过在空间域和频域中进行卷积操作,以减少计算开销并... 针对当前钢材表面缺陷检测方法对微小缺陷检测效果不佳的问题,本文提出一种融合傅里叶卷积与差异感知的钢材表面微小缺陷检测算法。该算法使用CSP-FFCM替换主干网络中的BasicBlock,通过在空间域和频域中进行卷积操作,以减少计算开销并提升网络的特征提取能力。然后,提出多尺度特征层优化策略,在保留细粒度特征信息的同时,优化计算资源分配,确保模型对微小缺陷细节信息的有效捕捉。最后,设计差异感知特征增强模块,通过强化微小缺陷的特征表示能力,进一步提升模型对微小缺陷的检测性能。实验结果表明,本文算法在NEU-DET和GC10-DET数据集上mAP分别达到83.7%和73.1%,在钢材表面微小缺陷的高精度检测任务中表现出显著的性能优势。 展开更多
关键词 微小缺陷检测 傅里叶卷积 多尺度特征层优化 差异感知
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基于层次化自适应增强的芯片表面缺陷检测算法HAE-YOLO
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作者 李长江 邓剑勋 +4 位作者 蒲俊宇 孙宏森 刘凯 靳清清 余先伦 《半导体技术》 北大核心 2026年第1期77-86,共10页
针对半导体芯片表面缺陷检测中存在的微小缺陷识别困难、缺陷特征复杂多样等挑战,提出了一种基于YOLOv8n改进的层次化自适应增强的芯片表面缺陷检测算法HAE-YOLO。采用渐进式通道感知C2f特征金字塔通道注意力(C2f_PCA)特征提取模块融合... 针对半导体芯片表面缺陷检测中存在的微小缺陷识别困难、缺陷特征复杂多样等挑战,提出了一种基于YOLOv8n改进的层次化自适应增强的芯片表面缺陷检测算法HAE-YOLO。采用渐进式通道感知C2f特征金字塔通道注意力(C2f_PCA)特征提取模块融合视觉混合器与卷积门控线性单元,借助层次化状态空间动态机制增强微小缺陷的特征表征能力;构建多路径自适应特征融合网络(MPAFFN),提升对不同类型缺陷的自适应能力;引入跨层特征对齐模块(CFAB)实现了骨干(Backbone)网络与颈部(Neck)网络的高效桥接及跨层级特征语义的对齐。实验结果表明,相较于基准模型,HAE-YOLO算法的平均精度均值(mAP@0.5)提高了4.6%,mAP@0.5~0.95提高了5.2%,同时参数量(Params)减少了29%,计算量(GFLOPs)减少了0.5。该算法可为晶圆生产线芯片表面缺陷实时检测提供高效的解决方案,对减少缺陷芯片流入后续工序、提高制备良率具有重要意义。 展开更多
关键词 芯片表面缺陷检测 YOLOv8 特征融合 多尺度特征 注意力机制
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融合Welch功率谱和多尺度残差网络的油气管道缺陷诊断
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作者 廖春燕 梁伟 +1 位作者 刘双磊 黄天长 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第2期136-144,共9页
为解决油气管道弯管检测信号受噪声污染导致缺陷分类准确率下降的问题,提出一种基于Welch功率谱特征增强和多头注意力改进型双分支多尺度-残差协同网络的油气弯管缺陷诊断模型。首先,利用基于汉明窗的Welch方法将采集到的时域信号转换... 为解决油气管道弯管检测信号受噪声污染导致缺陷分类准确率下降的问题,提出一种基于Welch功率谱特征增强和多头注意力改进型双分支多尺度-残差协同网络的油气弯管缺陷诊断模型。首先,利用基于汉明窗的Welch方法将采集到的时域信号转换为特征增强的功率谱,展示缺陷信号在不同频率处能量的分布情况;然后,并行堆叠的卷积层构成的多尺度网络分支负责提取信号功率谱的多维度特征,并利用多头注意力机制建立特征之间长期的关联,同时,残差网络分支捕捉信号功率谱的细节信息;最后,深度串联层融合双分支网络提取的特征,以实现缺陷分类。结果表明:在高噪声环境下,该模型的测试准确率为91.6%,相比于基于凯塞窗和平顶窗的模型,分类准确率提高1%~7.9%;相比于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),准确率分别提高36.9%和10.3%。 展开更多
关键词 Welch功率谱 多尺度残差网络 油气管道 弯管缺陷 高噪声 智能诊断
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基于改进YOLOv5的纸张表面缺陷在线检测系统研究
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作者 司滨滨 《造纸科学与技术》 2026年第1期63-68,共6页
为解决传统纸张表面缺陷检测人工依赖强、原始YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型轻量化不足、多尺度缺陷检测精度低等问题,提出融合分组可分离卷积(Group Shuffle Convolution, GSconv)与双向加权特征金字塔网络(Bi-directional... 为解决传统纸张表面缺陷检测人工依赖强、原始YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型轻量化不足、多尺度缺陷检测精度低等问题,提出融合分组可分离卷积(Group Shuffle Convolution, GSconv)与双向加权特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network, BIFPN)的改进YOLOv5检测模型,构建纸张表面缺陷在线检测系统。模型通过GSconv替代骨干网络中的传统卷积实现轻量化,引入BIFPN强化多尺度特征融合,同时结合锚框优化与卷积块注意力模块提升小目标检测能力。实验结果显示,与原YOLOv5相比,改进模型骨干网络的参数减少28.3%,计算量降低31.5%;小目标缺陷检测精度提升12.3%,m AP达94.7%,较原始YOLOv5提升7.6%;推理速度达65 FPS,较原始模型提升32.1%。该系统满足了工业在线检测的实时性与精度需求,为纸张质量控制提供了新的技术支撑。 展开更多
关键词 纸张表面缺陷检测 YOLOv5 模型轻量化 多尺度特征融合 小目标检测
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基于深度学习的铝合金压铸件表面缺陷检测方法
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作者 梁维中 董芯蕊 +1 位作者 王国新 刘洪汇 《中国有色金属学报》 北大核心 2026年第1期239-252,共14页
基于深度学习的自构建多尺度空间语义融合网络模型,对铝合金表面自建缺陷数据集进行目标检测训练与验证,使模型的识别性能显著提升,能够满足铝合金表面缺陷检测系统对实时性和准确性的双重要求。结果表明:在两个自建实验数据集中,所提... 基于深度学习的自构建多尺度空间语义融合网络模型,对铝合金表面自建缺陷数据集进行目标检测训练与验证,使模型的识别性能显著提升,能够满足铝合金表面缺陷检测系统对实时性和准确性的双重要求。结果表明:在两个自建实验数据集中,所提方法的P_(mAP)@50指标分别提升了6.1%和6.4%,P_(mAP)@50:95指标分别提升了2.7%和3.5%,这表明该方法在铝合金表面缺陷检测精度上更具优势;相较于通用的YOLOv11n模型,新构建的模型参数量和计算量分别减少了0.5 MFLOPs和2.1 GFLOPs,表明其在铝合金表面缺陷检测效率方面有明显提升。新模型构建不仅在理论上为铝合金表面缺陷检测网络的优化提供了新思路,更在实践中为铝合金铸件表面缺陷检测提供了一种高效的解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 多尺度特征融合 铝合金压铸件 缺陷识别
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无人机遥感技术在高速公路路面缺陷识别中的应用
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作者 刘铎 《福建建设科技》 2026年第1期98-100,共3页
通过构建适用于路面缺陷检测的无人机遥感系统、优化飞行参数与数据采集流程、设计基于深度学习的路面缺陷识别算法,引入多尺度特征提取与鲁棒性优化策略,有效提高了复杂环境下路面缺陷识别精度,旨在探索无人机遥感技术在高速公路路面... 通过构建适用于路面缺陷检测的无人机遥感系统、优化飞行参数与数据采集流程、设计基于深度学习的路面缺陷识别算法,引入多尺度特征提取与鲁棒性优化策略,有效提高了复杂环境下路面缺陷识别精度,旨在探索无人机遥感技术在高速公路路面缺陷识别中的应用方法与效果。实验结果表明,相比传统检测手段,所提方法具有更高的效率与准确性,在裂缝、坑洞等多类型缺陷识别中表现良好,且具有较强的实时处理能力,为无人机遥感技术在高速公路养护管理中的规模化应用提供了可行方案。 展开更多
关键词 无人机遥感 高速公路路面缺陷 深度学习 多尺度特征提取
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基于机器学习的复合材料层合板缺陷智能检测与性能预测
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作者 牛中原 《山东工业技术》 2026年第1期113-120,共8页
针对复合材料层合板缺陷人工检测效率低、预测精度不足的问题,提出一种基于机器学习的智能检测与性能预测方法。首先构建集成机器视觉、超声扫描与脉冲热成像的协同数据采集系统,获取层合板表面与内部状态的互补信息。其次设计融合多尺... 针对复合材料层合板缺陷人工检测效率低、预测精度不足的问题,提出一种基于机器学习的智能检测与性能预测方法。首先构建集成机器视觉、超声扫描与脉冲热成像的协同数据采集系统,获取层合板表面与内部状态的互补信息。其次设计融合多尺度特征与对比损失的卷积神经网络,用于鲁棒提取缺陷的深层语义与浅层细节特征;并采用迁移学习策略优化YOLOv7网络,实现对内部脱层、冲击损伤等缺陷的精准定位。最后,构建图神经网络与梯度提升回归树相结合的GNN-GBRT混合模型,将缺陷的形态、类型与空间分布映射至材料宏观力学性能,实现剩余强度的智能预测。基于350组样本的实验结果表明:优化后的YOLOv7模型平均精度达96.8%,较传统超声方法提升32.1%;GNN-GBRT模型对拉伸强度的预测平均绝对误差控制在4.7%以内。该方法在低对比度缺陷与复杂纤维纹理背景下仍保持高定位精度与强抗干扰能力,为复合材料结构健康管理提供了高效可靠的数据驱动解决方案。 展开更多
关键词 机器学习 YOLOv7网络 迁移学习 GNN-GBRT模型 拉伸强度 复合材料层合板 缺陷检测 多尺度特征
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融合CNN与高低频聚焦注意力的TOFD焊缝缺陷识别方法
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作者 张俊辉 唐东林 +2 位作者 王平杰 胡远遥 李渊博 《工程设计学报》 北大核心 2026年第1期44-55,共12页
针对TOFD(time of flight diffraction,衍射时差法)超声检测技术中焊缝缺陷图像受高噪声和干扰条纹影响的问题,以及当前深度学习模型在处理此类图像时面临的特征信息丢失与计算效率失衡的挑战,创新性地提出了一种融合卷积神经网络(convo... 针对TOFD(time of flight diffraction,衍射时差法)超声检测技术中焊缝缺陷图像受高噪声和干扰条纹影响的问题,以及当前深度学习模型在处理此类图像时面临的特征信息丢失与计算效率失衡的挑战,创新性地提出了一种融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与Transformer架构的缺陷识别模型,命名为MHLFNet(multi-scale high-low focused network,多尺度高低聚焦网络)。该模型通过引入多尺度特征融合(multiscale feature fusion,MSFF)模块,显著增强了捕捉局部信息的能力;同时,设计了一种高低频聚焦线性(high-low focused linear,HLFL)模块,利用可调分配比对特征图的高低频信息进行动态注意力分配,并采用聚焦线性注意力代替传统多头自注意力,在有效降低计算复杂度的同时,增强了注意力机制的多样性与特征表达能力。为验证MHLFNet的性能,构建了TOFD焊缝缺陷图像数据集,并进行了系统的实验评估。结果表明,MHLFNet在焊缝缺陷识别任务中实现了98.6%的准确率,同时在模型参数量、浮点运算量以及推理时间方面表现优异。在可视化分析与识别验证中,MHLFNet对高危缺陷(如未熔合和裂纹)展现出卓越的识别能力,证明了其在工业检测中的可靠性与工程价值。 展开更多
关键词 衍射时差法 焊缝缺陷识别 卷积神经网络 Transformer架构 多尺度特征融合
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基于卷积注意力与多尺度融合的高精度绝缘子缺陷检测研究
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作者 刘浩志 李愿 《中阿科技论坛(中英文)》 2026年第2期61-65,共5页
为提升复杂背景下绝缘子小尺度、弱对比缺陷的精细化识别能力与工程实用性,文章提出了一种基于卷积注意力与多尺度融合的高精度绝缘子缺陷检测方法。该方法在主干特征提取阶段,引入卷积注意力特征增强单元对特征响应进行重标定,以此强... 为提升复杂背景下绝缘子小尺度、弱对比缺陷的精细化识别能力与工程实用性,文章提出了一种基于卷积注意力与多尺度融合的高精度绝缘子缺陷检测方法。该方法在主干特征提取阶段,引入卷积注意力特征增强单元对特征响应进行重标定,以此强化关键缺陷特征的表征能力;在特征金字塔层面,构建多尺度特征融合架构,并采用细粒度信息重组策略,进一步提升小缺陷的细节表达效果。实验结果表明,该方法的平均检测精度达95.8%,正常巡检工况下漏检率为5.2%,响应时延控制在13~15 ms。该方法在计算开销可控的前提下,能够显著提高复杂背景与多工况条件下绝缘子缺陷的检测精度与稳健性,具备良好的工程部署潜力。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 卷积注意力 多尺度特征融合 高精度检测 电力巡检
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FFD-YOLO:面向小目标与复杂背景的液晶屏缺陷检测
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作者 山宏刚 倪奕麟 +3 位作者 蔡建刚 朱军 廖泽威 戚顺楠 《液晶与显示》 北大核心 2026年第2期208-221,共14页
液晶屏表面缺陷会影响外观并降低可靠性,且存在尺度跨度大、背景复杂、小目标难检测等问题。本文基于轻量的YOLOv8n提出了一种液晶屏缺陷检测算法FFD-YOLO。该算法引入FasterNet主干网络以提升特征提取能力;设计特征金字塔共享卷积模块F... 液晶屏表面缺陷会影响外观并降低可靠性,且存在尺度跨度大、背景复杂、小目标难检测等问题。本文基于轻量的YOLOv8n提出了一种液晶屏缺陷检测算法FFD-YOLO。该算法引入FasterNet主干网络以提升特征提取能力;设计特征金字塔共享卷积模块FPSC,通过多膨胀率卷积与共享卷积机制增强多尺度特征建模能力;提出多尺度自适应卷积模块MACM,利用动态卷积权重与多尺度卷积核融合强化小目标特征表达与复杂背景下的稳定性。实验结果表明,在自建工业级LCD-NET数据集上,FFD-YOLO的精度(Precision)、召回率(Recall)和mAP50分别较基线模型提升5.0%、4.7%和3.2%,其中污渍类小目标检测精度提升达6.4%。证明FFD-YOLO在保持轻量化的同时可显著提升液晶屏缺陷检测性能,为工业视觉检测系统提供了一种高效、可靠的解决方案。 展开更多
关键词 液晶屏 缺陷检测 特征金字塔共享卷积 多尺度自适应卷积 YOLOv8
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Combination Effect of Si and P on Tertiary Scale Characteristic of Hot Rolled Strip 被引量:7
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作者 Yang YU Chang WANG +3 位作者 Lin WANG Jin CHEN Ya-jun HUI Chang-ku SUN 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第3期232-237,共6页
For high strength interstitial free (IF) steel containing P element, the salt and pepper (SP) defects exist on the strip surface and could not be eliminated effectively by optimizing the hot rolling process, such ... For high strength interstitial free (IF) steel containing P element, the salt and pepper (SP) defects exist on the strip surface and could not be eliminated effectively by optimizing the hot rolling process, such as temperature and cooling water. The combination effect of Si and P on the characteristic of tertiary scale has been studied comprehensively by scanning electron microscopy (SEM) and electron probe microanalysis (EPMA), and the concept is proposed firstly that Si and P are of combination effect which can be utilized to eliminate the SP defect. The results show that the SP defects were induced by the rolled-in scale during finish rolling. P can be enriched at the interface between substrate and tertiary scale, which is easy to decrease the adhesion of tertiary scale. However, Si enrichment at the interface between substrate and tertiary scale can increase the adhesion. The SP defects can be eliminated completely, which is attributed to the accompanying enrichment of Si and P. 展开更多
关键词 high strength IF steel containing P salt and pepper defect tertiary scale Si-P combination hot rolling
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Improving the process forming limit considering forming defects in the transitional region in local loading forming of Ti-alloy rib-web components 被引量:4
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作者 Pengfei GAO Xiaodi LI +2 位作者 He YANG Xiaoguang FAN Zhenni LEI 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期1270-1280,共11页
The isothermal local loading forming technology provides a feasible way to form Ti-alloy large-scale rib-web components in aerospace and aviation fields.However,the local loading process forming limit is restricted by... The isothermal local loading forming technology provides a feasible way to form Ti-alloy large-scale rib-web components in aerospace and aviation fields.However,the local loading process forming limit is restricted by forming defects in the transitional region.In this work,the feasibility of controlling forming defects and improving the process forming limit by adjusting die parameters is explored through finite element(FE) simulation.It is found that the common cavum and folding defects in the transitional region are significantly influenced by the fillet radii of left rib and middle rib,respectively.The cavum and folding defects can be effectively controlled by increasing the fillet radii of left rib and middle rib,respectively.The process forming limits considering forming defects in the transitional region are determined by the stepwise searching method under various die parameters.Moreover,the relationship between the process forming limit and die parameters is developed through the response surface methodology(RSM).The developed RSM models suggest that increasing the fillet radii of left and middle ribs is effective to improve the process forming limit during local loading forming of rib-web components.The results will provide technical basis for the design of die parameters and the reduction amount,which is of great importance to control forming defects and improve the process forming limit in local loading forming of Ti-alloy large-scale rib-web components. 展开更多
关键词 defect Large-scale rib-web component Local loading forming Process forming limit Transitional region
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SIMULATION OF THE INTERFACED STRUCTURAL COMPONENT BASED ON A MULTIPLE-TIME-SCALE ALGORITHM
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作者 Keke Tang Xianqiao Wang 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI CSCD 2014年第4期353-363,共11页
A multiple-time-scale algorithm is developed to numerically simulate certain structural components in civil structures where local defects inevitably exist. Spatially, the size of local defects is relatively small com... A multiple-time-scale algorithm is developed to numerically simulate certain structural components in civil structures where local defects inevitably exist. Spatially, the size of local defects is relatively small compared to the structural scale. Different length scales should be adopted considering the efficiency and computational cost. In the principle of physics, different length scales are stipulated to correspond to different time scales. This concept lays the foundation of the framework for this multiple-time-scale algorithm. A multiple-time-scale algorithm, which involves different time steps for different regions, while enforcing the compatibility of displacement, force and stress fields across the interface, is proposed. Furthermore, a defected beam component is studied as a numerical sample. The structural component is divided into two regions: a coarse one and a fine one; a micro-defect exists in the fine region and the finite element sizes of the two regions are diametrically different. Correspondingly, two different time steps are adopted. With dynamic load applied to the beam, stress and displacement distribution of the defected beam is investigated from the global and local perspectives. The numerical sample reflects that the proposed algorithm is physically rational and computationally efficient in the potential damage simulation of civil structures. 展开更多
关键词 multiple-time-scale algorithm defected beam interface structural component civil structures
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基于机器视觉的复杂零件智能检测系统设计
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作者 张静 《现代制造技术与装备》 2026年第1期41-43,共3页
随着工业制造的智能化发展,复杂零件的缺陷检测成为保证产品质量的关键。设计集成工业相机、远心镜头及激光辅助光源的系统硬件结构,提出多尺度Retine图像去噪算法与改进YOLOX零件缺陷检测模型,旨在构建具备高精度、高实时性的智能检测... 随着工业制造的智能化发展,复杂零件的缺陷检测成为保证产品质量的关键。设计集成工业相机、远心镜头及激光辅助光源的系统硬件结构,提出多尺度Retine图像去噪算法与改进YOLOX零件缺陷检测模型,旨在构建具备高精度、高实时性的智能检测系统,为复杂零件的自动化检测提供可行的技术路径。 展开更多
关键词 复杂零件 缺陷检测 智能检测 机器视觉 多尺度Retine图像去噪算法 改进YOLOX模型
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基于改进YOLOv8的变电站设备缺陷检测算法 被引量:1
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作者 吴正平 杨俊 刘含 《无线电工程》 2025年第7期1448-1459,共12页
为解决现有变电站设备缺陷检测算法在复杂背景下存在的主干网络特征提取能力不足,以及在面对尺度不一、形状多样的目标时,从颈部到检测头的输入特征的表达能力弱,导致模型检测精度下降、错检和漏检严重的问题,提出了一种基于改进YOLOv8... 为解决现有变电站设备缺陷检测算法在复杂背景下存在的主干网络特征提取能力不足,以及在面对尺度不一、形状多样的目标时,从颈部到检测头的输入特征的表达能力弱,导致模型检测精度下降、错检和漏检严重的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的变电站设备缺陷检测算法。在主干网络部分设计了跨分支特征融合(Cross-Branch Feature Fusion,CBFF)模块,通过多分支特征提取与融合策略,增强网络的特征提取能力,CBFF模块内集成了基于双卷积结构的感受野注意力特征提取(Receptive-field Attention Feature Extraction,RAFE)子模块,其核心为引入感受野注意力卷积(Receptive-field Attention Convolution,RFAConv)和卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进后得到的感受野卷积注意力(Receptive-field Convolutional Block Attention Module Convolution,RFCBAMConv)模块;在颈部网络中采用多尺度卷积与多维协作注意力(Multidimensional Collaborative Attention,MCA)机制,重构颈部不同检测层前的跨阶段高效双卷积瓶颈(Faster Implementation of Cross Stage Partial Bottleneck with 2 Convolutions,C2f)模块,增强模型对多尺度目标的辨识能力。实验结果表明,相较于YOLOv8s基准模型,改进后的算法在精度(Precision,P)、召回率(Recall,R)、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95上,分别提升了1.4%、3.2%、3.7%、2.2%,参数量减少了0.6 M。在与目前主流的9种目标检测算法的对比中,所提算法的综合性能最优,进一步验证了其在变电站设备缺陷检测中的优势。 展开更多
关键词 变电站 YOLOv8 跨分支特征融合 多尺度 缺陷检测
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Clinical evaluation of implants in patients with maxillofacial defects 被引量:3
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作者 Belir Atalay Hakan Bilhan +2 位作者 Onur Geckili Caglar Bilmenoglu Ugur Meric 《World Journal of Stomatology》 2013年第3期48-55,共8页
AIM: To show the efficacy of reconstruction and rehabilitation of large acquired maxillofacial defects due to tumor resections and firearm injuries. METHODS: The study group comprised of 16 patients(10 men and 6 women... AIM: To show the efficacy of reconstruction and rehabilitation of large acquired maxillofacial defects due to tumor resections and firearm injuries. METHODS: The study group comprised of 16 patients(10 men and 6 women) who were operated on because of their maxillofacial defects under local and general anesthesia between June 2007 and June 2011. Prosthetic treatment with the aid of dental implants was performed for all of the patients. Eight patients received an implant supported fixed prosthesis; six patients received implant supported overdentures and two patients received both. Patients were followed up postoperatively for 1 to 4 years. Implant success and survival rates were recorded. Panoramic radiographs were taken preoperatively, immediately after surgery, immediately after loading and at every recall session. Peri-implant and prosthetic complications were recorded. Subjects were asked to grade their oral health satisfaction after treatment according to 100 mm visual analog scale(VAS) and the oral health related quality oflife of the patients was measured with the short-form Oral Health Impact Profile. RESULTS: Five implants(3 in the mandible, 2 in the maxilla) in five patients were lost, while the other 53 survived, which brings an overall survival rate of 91.37% on the implant basis, but 68.75% on patient basis. All the failed implants were lost before abutment connection and were therefore regarded as early failures. For all failed implants, new implants were placed after a 2 mo period and the planning was maintained. The mean marginal bone loss(MBL) was 1.4 mm on the mesial side and 1.6 mm on the distal side of the implants. Five of the implants showed MBL > 2 mm(mean MBL = 2.3 mm) but less than 1/2 of the implant bodies and therefore were regarded as not successful but surviving implants. The VAS General Comfort mean score was 85.07, the VAS Speech mean score was 75.25 and the VAS Esthetics mean score was 82.74. No patient reported low scores(score lower than 50) of satisfaction in any of the evaluated factors. The mean of OHIP-14 scores was 5.5. CONCLUSION: Although further follow up and larger case numbers will give more information about the success of dental implants as a treatment modality in maxillofacial defects patients, the actual results are encouraging and can be recommended for similar cases. 展开更多
关键词 Dental IMPLANT MAXILLOFACIAL defect OVERDENTURE PROSTHESIS Visual analog scale MARGINAL bone loss
暂未订购
硫系易切削钢热轧盘条表面翘皮缺陷产生原因
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作者 邱智捷 罗洪金 +3 位作者 李舒笳 徐士新 吕迺冰 李涛 《理化检验(物理分册)》 2026年第2期56-60,共5页
某硫系易切削钢热轧盘条表面产生翘皮缺陷。采用宏观观察、化学成分分析、扫描电镜及能谱分析、高温加热模拟试验等方法对翘皮缺陷产生的原因进行分析。结果表明:表面翘皮缺陷与硫系易切削钢铸坯高温加热时氧化铁皮液化有关;钢中硫元素... 某硫系易切削钢热轧盘条表面产生翘皮缺陷。采用宏观观察、化学成分分析、扫描电镜及能谱分析、高温加热模拟试验等方法对翘皮缺陷产生的原因进行分析。结果表明:表面翘皮缺陷与硫系易切削钢铸坯高温加热时氧化铁皮液化有关;钢中硫元素的质量分数大于0.25%,铸坯加热过程中会生成液态晶界氧化产物FeS-FeO,其熔点仅为910℃,导致轧前高压水除鳞不尽,轧制后产生表面翘皮缺陷。 展开更多
关键词 硫系易切削钢 表面翘皮缺陷 高温氧化 硫元素聚集 氧化铁皮
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