粘土-长石-硅石-滑石结合剂配比对其性能的影响

结合剂的性能是选择结合剂的主要依据,研究结合剂中各种原料对其性能的影响就很重要。但是,过去的研究多是定性的或二元系统的定量分析,而现在实际生产上用的结合剂已从粘土-长石二元系统发展到三元以上的系统,有些砂轮厂碳化硅砂轮的结合剂采用了粘土-长石-硅石-滑石四元系统,为此,有必要对多元系统作一定的研究。本文着重对碳化硅砂轮结合剂的耐火度、抗黑心能力、抗拉强度等性能进行了探讨。     

基于骨架的柔性变形FPC断路检测

为了解决柔性印刷电路(FPC)翘曲变形容易导致图像出现柔性形变现象造成当前的FPC断路检测方法性能降低的问题,在建立柔性形变模型、分析形变机理的基础上,提出了一种基于骨架处理策略的检测方案。首先提取预处理后FPC图像的线路骨架,然后将其输入到建立的动态模板尺度空间(DTSS)模型中,以去除骨架的分支噪声、得到‘纯净’骨架;接着,提取上一步骤处理所得骨架的全部端点,并通过形态学操作和局部模板匹配定位线路异形结构区域,剔除该端点集合中处于异形结构区域内的噪声端点,从而得到断路端点集合,再根据集合中成员与图像位置的对应关系识别断路缺陷。在基于实际环境建立的SUT-F1图库上进行了算法效果验证,并与其他经典方法进行了对比分析。结果表明,本文方法具备良好的抗形变性能,检测正确率(CDR)高达99.30%,误检率(FDR)低至2.25%,表明了方法的有效性;相比于其他方法,CDR至少提高了5.03%,FDR最少降低了8.22%,显示了方法的优势,且具有一定的实际应用价值。     

拉制光纤用的石墨高温炉的寿命

与其它材料相比,石墨有熔点高(3650℃)、高温中蒸气压低(在2000℃时约10~(-5)mm水银柱高)、导电良好、机械加工容易等特点。如果采用超高纯石墨电阻炉作为拉制石英光纤的热源,可以有污染小、温度容易控制、温度分布场可以根据工艺的需要进行调整,并且还有使用简单、成本低、效率高等特点。因此,我们在着手研究拉制石英材料光纤工艺时就开始了将高纯石墨电阻炉用做拉制光纤热源的研究。目前,国内外已广泛采用石墨电阻炉拉     

改进的快速跟踪回声状态网络及PM2.5预测

针对递归最小二乘回声状态网络在噪声环境中预测精度不高的问题,提出了一种改进的快速跟踪回声状态网络。首先在递归最小二乘回声状态网络结构的基础上,将自适应调节的可变遗忘因子加入其代价函数中,用改进的递归最小二乘法对网络输出权值进行训练,得到快速跟踪回声状态网络;然后利用经典Lorenz混沌系统验证快速跟踪回声状态网络的有效性;最后利用灰关联法分析各相关变量与PM2.5的关联度,建立PM2.5浓度值辅助变量集合,将辅助变量集合输入到快速跟踪回声状态网络进行PM2.5浓度值预测。实验表明,与传统回声状态网络、递归最小二乘回声状态网络预测效果相比,快速跟踪回声状态网络的预测方法精度佳,抗噪声能力强。     

基于自适应方向模板搜索的 FPC 走线薄浆检测

本文薄浆是柔性印刷电路板(FPC)导电涂层的一种缺陷,为避免其对电路性能产生不良影响而造成经济损失,将薄浆 位置检测出来进行修补或直接剔除板材均是合理的处理方式。 然而由于薄浆缺陷尺寸不定、光照不均致使图像灰度分布不均 匀、走线区域与背景纵横交错等问题,使得走线上薄浆的检测具有一定难度。 针对该问题,在对薄浆纹理及 FPC 走线形态特征 进行详细分析的基础上,提出了一种基于自适应方向模板(ADT)和灰度差分法的检测方案。 首先,使用定义的 ADT 模板按照 骨架跟踪流程对预处理所得图像的走线区域进行遍历,分别搜索相对于该 ADT 模板尺寸而定义的大、小尺度薄浆纹理的端部 和全部候选像素,从而将预处理图像分割成若干小区域;然后,根据各小区域的能量倾向值与预设阈值的数值关系对其中的边 缘噪声区域加以排除;最后,采用灰度差分法对上述两个步骤处理所得结果中的非缺陷区域进行再次筛查,从中提取出大尺度 薄浆纹理的中间区域,至此实现全部薄浆纹理的检测。 在自建图库 SUT-F2 上进行了测试,结果显示本文方法对薄浆缺陷检测 的等误率仅为 3. 92%,相对于其他典型纹理特征提取和薄浆检测方法其等误率至少降低了 5. 28%,表明了本文方法的高效性, 具有实际应用价值。     

无剪力一次分配法

<正> 近年来,在工程中应用无剪力分配法分析单跨多层刚架和空腹桁架,颇为普遍。它与力矩分配法联合使用计算多层多跨刚架,亦甚有成效。因此、当前无剪力分配法在手算范畴内,可以认为是一个比较实用的方法。但是,无剪力分配法与一般的力矩分配     

无剪力一次分配法

近年来工程中应用无剪力分配法分柝单跨多层刚架以及空腹桁架,颇为普遍。它和力矩分配法联合使用计算多跨多层刚架,亦甚有成效。因此,当前无剪力分配法在手算范畴内,可以认为是一个比较实用的方法。但是,无剪力分配法和一般的力矩分配法相同,需要轮流松开结点,往复分配传递,多     

基于并查集和约束集合的雪糕棒表面污染检测*

雪糕棒表面的污染缺陷会严重影响其卫生安全,是雪糕棒生产企业质量检测的重要内容,而由于人工检测存在低效率、低精度、卫生隐患等问题,促使雪糕棒表面缺陷的检测已逐步向自动化方向发展。为了解决由于污染缺陷尺寸不定、光照分布不均等造成当前雪糕棒表面污染缺陷检测算法性能不佳的问题,本文在对其进行详细分析的基础上,提出了一种基于并查集和约束集合相结合的检测方案。首先进行图像预处理,根据先验知识对目标雪糕棒进行粗定位,进而通过OTSU算法分割出感兴趣区域;然后,基于并查集算法结合定义的最小区域距离值和灰度差分值将目标雪糕棒表面满足预设阈值条件的像素点合并起来,即将上一步骤预处理所得图像分割成了若干子区域;最后,根据定义的约束集合对各子区域进行筛查以去除其中的噪声区域,从而实现污染缺陷的检测。在自建的图像数据库SUT-I1上进行了算法效果测试,结果表明,本文方法对污染缺陷检测的等误率仅为4.78%,与其它检测方法相比其等误率至少降低了9.44%,体现出本文方法的优越性,具有一定的实际应用价值。     

雪糕棒轮廓质量视觉在线检测方法*

雪糕棒加工过程中会产生长度和宽度超差、侧弯、偏头、平头、头部多肉、劈裂等轮廓问题,目前生产厂家主要依据人眼进行检测,检测精度和速度都难以得到保障。针对上述轮廓质量问题,提出了一套基于机器视觉的雪糕棒轮廓质量在线检测方法,使用了canny算子提取轮廓候选像素,通过去噪和间隙连接形成的完整闭合轮廓用于各项缺陷检测。其中运用零阶矩和一阶矩获得雪糕棒质心,并通过一阶矩和二阶矩获得最小外接矩形,由最小外接矩形的长宽表示雪糕棒的长宽;通过建立的圆模型与雪糕棒圆弧区的最大偏离距离判断多肉和平头缺陷;通过投影与局部阈值分割相结合的方法检测劈裂缺陷。根据所提出的方案研制了样机,现场测试结果表明,本文所提出的检测方案能够有效的实现上述参数的在线检测,并具有较高的检测准确率和精度。     

基于纹理脊线特征融合的木材表面裂缝检测

裂缝是木材表面一种严重缺陷,对木材的加工和使用影响极大,然而,由于裂缝与木材表面的矿物线具有诸多相似之处,因此如何准确地将裂缝纹理识别出来是一个亟待解决的问题。提出了一种基于纹理脊线特征融合的检测方法,首先建立纹理脊线灰度和形态特征提取基本模型;然后分割出木材表面全部纹理区域,并根据模糊规则提取出条状纹理,包括裂缝和矿物线;最后根据建立的模型提取条状纹理的两种脊线特征,并进行特征信息融合得到复合判别因子,最终通过融合结果与预设阈值的数值关系识别裂缝纹理。在自建图库上进行了测试,结果显示所用方法对裂缝缺陷识别的等误率仅为4.64%,相对于其他经典特征提取和纹理识别方法其等误率最少降低了10.06%,表明了本方法的高效性,具有实际应用价值。