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粉末床熔融成形(PBF)的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数(部分偏离工艺窗口)实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数(如激光功率高、中、低)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常(辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态);二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量(密度、表面粗糙度)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明:对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。 相似文献
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目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导(AG)模块,通过对候选区域网络(RPN)的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制(NMS)算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS(Cf-NMS)算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。 相似文献
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日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR(CME detection under MapReduce)方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率. 相似文献
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高超声速滑翔飞行器(HGV)拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机(SVM)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。 相似文献
169.
水银温度计视觉检定系统中的数字图像处理技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于计算机视觉的水银温度计自动检定系统。首先构建了水银温度计自动检定系统的体系结构,重点研究了数字图像处理技术在温度计读数上的应用,研究了直方图均衡化处理,并根据OTSU原理,把温度计图像进行分割,采用Canny算子提取温度计边缘,并根据Hough变换得到温度计刻度线和液柱,最后给出了与人工读数对比的实验结果及结论。 相似文献
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