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激光焊接在航空领域具有广泛的应用场景,基于视觉的激光焊接缺陷识别对于产品质量的提高至关重要。针对当前基于深度学习的激光焊接缺陷识别方法存在可解释性差的问题,提出了一种融合多尺度特征的类激活映射(MSF-CAM)方法。在训练阶段,以VGG16为骨架模型并将监督信息施加于多个尺度以促进模型对多尺度特征的学习。在测试阶段,对输出类别在多个尺度上的激活图进行叠加,并以此作为模型的判断依据。多尺度特征的融入不但增强了模型的可解释性,而且还提高了激光焊接缺陷识别的准确性。试验结果表明:MSF-CAM在测试集上的准确率为98.12%,识别单幅图像耗时8.28 ms。此外,MSF-CAM可以从边缘、轮廓这种初级特征的角度对模型的决策依据提供人类更容易理解的解释。 相似文献
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进气道起动/不起动状态检测是高超声速进气道研究的重要内容,它是进气道保护控制的基础和前提。针对这一问题,对高超声速进气道进行了不同边界条件下的二维稳态流场数值模拟。提出了利用粗糙集方法对进气道的测点进行约简处理,得到了进气道起动/不起动的分类准则,对分类准则进行了内在的物理机制分析,并利用其它工况数据对判断准则进行了验证。验证结果表明了分类准则的正确性。 相似文献
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同时地形高程测量和地面运动目标检测的分布式InSAR最优编队构形 总被引:3,自引:4,他引:3
分布式小卫星干涉SAR为了同时获得时间基线(用于地面运动目标检测)和空间基线(用于地形高程测量),采取空间立体编队构形(即非沿航向直线编队),然而这种混合基线的情况会导致地面运动目标与地形杂波存在相位耦合,而且只靠信号处理方法很难分离,这对于检测地面运动目标极为不利。提出几种最优编队构形,在保证获得两种干涉基线的同时,通过对消两对干涉SAR图像来抑制掉固定杂波,从而可以检测地面运动目标,这种方法具有处理简单和性能较好等优点。最后给出了仿真结果。 相似文献