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基于改进MobileNetV3-Large食物图像分类算法研究
1
作者 何伟婵 杨志景 秦景辉 《粮油食品科技》 北大核心 2025年第2期90-96,共7页
食物图像识别在食物安全监控、营养分析以及饮食推荐系统中发挥重要作用。然而,食物图像的多样性、复杂性以及光照等外部因素给识别任务带来了诸多难度和挑战。为了解决这些问题,提出了一种基于改进MobileNetV3-Large食物图像分类算法。... 食物图像识别在食物安全监控、营养分析以及饮食推荐系统中发挥重要作用。然而,食物图像的多样性、复杂性以及光照等外部因素给识别任务带来了诸多难度和挑战。为了解决这些问题,提出了一种基于改进MobileNetV3-Large食物图像分类算法。在MobileNetV3-Large预训练模型基础上,引入PReLu激活函数和NAM注意力机制,通过捕捉图像中的非局部依赖关系来增强模型对关键特征的关注度;引入了多任务损失函数,通过同时优化多个相关任务来进一步提升分类性能;采用了TrivialAugment数据增强技术,通过扩展训练数据集的规模和多样性来增强模型的泛化能力。实验结果表明,通过这些改进,模型在Food-101数据集上的准确率从66.9%提升至84.2%,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 mobilenetv3-Large NAM注意力机制 PReLu激活函数 TrivialAugment数据增强
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基于改进MobileNetV3—Small的甘薯外部品质分类方法
2
作者 马瑞峻 丁世春 陈瑜 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第4期211-217,共7页
传统图像处理技术依靠人工提取特征,费时费力且难以提取到准确的特征。为准确实现对甘薯发芽、霉腐、损伤和正常品质的分类,提出一种改进的MobileNetV3—Small(M3S)分类方法。使用高效通道注意力(ECA)模块替换M3S中的压缩激励(SE)模块,... 传统图像处理技术依靠人工提取特征,费时费力且难以提取到准确的特征。为准确实现对甘薯发芽、霉腐、损伤和正常品质的分类,提出一种改进的MobileNetV3—Small(M3S)分类方法。使用高效通道注意力(ECA)模块替换M3S中的压缩激励(SE)模块,构建ECA—M3S模型结构;基于迁移学习训练模型,并对比不同学习率组合的训练效果;测试甘薯品质分类模型的性能,同时和多种模型进行对比,并使用Flask设计网页界面展示测试结果。结果表明,初始学习率为0.01,学习率衰减速率为0.5时,模型整体性能最优,验证准确率为92.82%,训练损失为0.0492;和其他10种不同复杂度的模型进行对比,该模型对4类甘薯品质的召回率均高于90%,测试平均准确率为92.43%,仅比最高的模型低0.79%,比未改进的M3S高3.59%,且模型尺寸仅为4.18 MB,仅比尺寸最小的SqueezeNet模型大1.34 MB。 展开更多
关键词 甘薯 外部品质 mobilenetv3—Small 高效通道注意力 迁移学习
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基于改进双目ORB-SLAM3的特征匹配算法
3
作者 伞红军 冯金祥 +2 位作者 陈久朋 彭真 赵龙云 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期625-634,共10页
针对传统ORB算法在双目特征匹配阶段误匹配率高而导致无法满足高精度定位要求的问题,提出了一种基于改进双目ORB-SLAM3的特征匹配算法。在特征点匹配阶段引入最近邻匹配算法(FLANN),通过设定比率阈值筛选出更为精确的匹配对,在双目ORB-S... 针对传统ORB算法在双目特征匹配阶段误匹配率高而导致无法满足高精度定位要求的问题,提出了一种基于改进双目ORB-SLAM3的特征匹配算法。在特征点匹配阶段引入最近邻匹配算法(FLANN),通过设定比率阈值筛选出更为精确的匹配对,在双目ORB-SLAM3立体匹配中引入自适应加权SAD-Census算法,通过考虑像素之间的几何距离,重新计算SAD值并与Census算法相融合来提高特征匹配稳定性和精度,同时加入自适应的SAD窗口滑动范围进一步扩大搜索距离,进而筛选出正确的匹配来提高系统精度。在EuRoC数据集和真实室内场景中进行实验,结果表明与改进前ORB-SLAM3算法相比,在数据集下改进算法定位精度提高23.32%,真实环境中提高近50%,从而验证了改进算法可行性和有效性。 展开更多
关键词 改进双目ORB-SLAM3 特征匹配 最近邻匹配算法 自适应加权SAD-Census算法
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融合MobileNetv3的轻量级YOLOv8钢材表面缺陷检测
4
作者 胡名琪 陈辉明 +2 位作者 徐伟 郭诚君 刘秋明 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第16期6831-6840,共10页
针对钢材表面缺陷人工检测成本高昂、检测精度不高,以及传统的目标检测方法模型复杂,导致对终端检测设备的计算资源要求较高等问题,融合MobileNetv3轻量化YOLOv8算法提出一种轻量级缺陷检测算法YOLOv8n-MDC。首先,以YOLOv8n为基础,将YOL... 针对钢材表面缺陷人工检测成本高昂、检测精度不高,以及传统的目标检测方法模型复杂,导致对终端检测设备的计算资源要求较高等问题,融合MobileNetv3轻量化YOLOv8算法提出一种轻量级缺陷检测算法YOLOv8n-MDC。首先,以YOLOv8n为基础,将YOLOv8n的自带IoU(intersection over union)候选框损失函数替换成WIoU(weighted IoU)函数,通过增添非单调聚焦机制,提高模型的鲁棒性。其次,使用MobileNetv3网络替换YOLOv8n的骨干特征提取网络模块,将轻量级网络用于特征提取端降低网络复杂度,减少冗余开销。最后,在特征融合阶段使用DW卷积和C3Ghost模块对原网络的相应模块进行替换,使改进后的网络减少模型参数,进一步提升检测速度。使用钢材表面缺陷数据集NEU-DET进行模型验证,YOLOv8n-MDC模型mAP达81.3%,较YOLOv8n模型提升5%;参数量与计算量分别为1.02 M和2.1 GFLOPs,仅为原模型的33.9%和25.9%,达到工业要求。提出的轻量级算法在保证检测精度提升的同时大大降低了算法的复杂度和计算资源的开销,为钢材表面缺陷检测提供了一个优化思路。 展开更多
关键词 钢材表面缺陷 缺陷检测 轻量级网络 YOLOv8 mobilenetv3
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基于改进MobileNetV3的笼养蛋鸡声音分类识别方法
5
作者 衡一帆 盛哲雅 +3 位作者 严煜 谷月 周昊博 王树才 《农业机械学报》 北大核心 2025年第4期427-435,共9页
为实现笼养蛋鸡声音的准确分类,实现蛋鸡健康、情绪、生产状态等信息的智能化、非接触式检测,提出了一种基于改进MobileNetV3的笼养蛋鸡声音分类识别方法。以欣华二号蛋鸡为研究对象,采集蛋鸡在笼养条件下发出的热应激声、惊吓声、产蛋... 为实现笼养蛋鸡声音的准确分类,实现蛋鸡健康、情绪、生产状态等信息的智能化、非接触式检测,提出了一种基于改进MobileNetV3的笼养蛋鸡声音分类识别方法。以欣华二号蛋鸡为研究对象,采集蛋鸡在笼养条件下发出的热应激声、惊吓声、产蛋声以及鸣唱声,经过声音预处理将一维声音信号转化为三维梅尔频谱图,建立了包括8541幅梅尔频谱图的蛋鸡声音数据集。通过在MobileNetV3中引入高效通道注意力(Efficient channel attention,ECA)模块,提高了笼养蛋鸡声音分类准确率。试验结果表明,MobileNetV3-ECA模型准确率、召回率、精确率以及F1分数分别达到95.25%、95.16%、95.02%、95.08%,相比原始模型分别提高1.99、2.08、2.00、2.04个百分点。通过与分别引入坐标注意力(Coordinate attention,CA)、卷积块注意力模块(Convolutional block attention module,CBAM)的模型对比,引入ECA模块后模型准确率分别提高2.11、2.03个百分点,其他指标同样有更明显的提高。与ShuffleNetV2、DesNet121和EfficientNetV2模型相比,MobileNetV3-ECA准确率分别提高1.99、2.03、2.50个百分点。本文提出的基于MobileNetV3-ECA的蛋鸡声音分类识别方法,能够有效且准确地实现对包括热应激声在内的不同种类蛋鸡声音分类识别,为蛋鸡规模化养殖中的自动化、智能化声音检测提供了算法支持,为禽舍巡检机器人功能优化提供了参考,同时为规模化笼养蛋鸡热应激预警开辟了思路。 展开更多
关键词 笼养蛋鸡 声音分类 mobilenetv3 高效通道注意力 梅尔频谱图 卷积神经网络
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基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨行区识别
6
作者 刘嘉宁 赵才友 张银喜 《铁道建筑》 北大核心 2025年第2期139-145,共7页
为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量... 为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量级卷积神经网络MobileNetV2,引入注意力机制CBAM(Channel Attention Module)来提高网络对特征的感知能力,并改进ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)使其能编码多尺度信息。应用自制数据集验证本文方法的有效性,并与经典DeeplabV3+、U-net、MaskR-CNN算法进行对比分析。结果表明:本文算法精确率、准确率、召回率、平均交并比分别为94.57%、94.43%、93.49%、90.24%,训练时长6.5 h,单张图像预测时长51.78 ms,模型大小为23 MB,均优于其他三种算法。本文算法在提高对轨道区域图像分割性能的同时,增强了模型的训练和检测效率,具有运用于地铁轨道区域识别的可行性和实用性。 展开更多
关键词 地铁 轨道区域识别 深度学习 语义分割 DeeplabV3+算法
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基于TD3算法的多智能体协作缓存策略
7
作者 曾建州 李泽平 张素勤 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期365-374,共10页
为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节... 为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节点的缓存状态和内容请求信息融入到各节点的观察空间,提高智能体对环境的感知能力,并通过三次指数平滑法提取各节点内容请求的流行度特征,使得算法能够适应内容流行度变化,从而提高缓存命中率;然后联合本地与相邻节点的传输时延和开销来设计指导性奖励函数,引导智能体进行协作缓存,降低系统的缓存冗余和内容传输开销;最后结合Wolpertinger Architecture方法对TD3算法进行多智能体扩展,使每个边缘节点都能自适应地学习缓存策略,从而提高系统性能。实验结果表明,MACC算法中边缘节点牺牲了部分缓存空间来协助相邻节点缓存请求内容,从而提高缓存命中率,在同一数据集上与MAAC、DDPG、独立TD3算法相比,MACC算法的缓存命中率分别平均提高了8.50%、13.91%和29.21%,并能适应动态的边缘环境,实现较小的内容获取时延和传输开销。 展开更多
关键词 移动边缘网络 多智能体 协作缓存 深度强化学习 TD3算法
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基于改进的MobilenetV3热轧钢带表面缺陷分类 被引量：1
8
作者 熊政 车文刚 +1 位作者 保永莉 刘晓彤 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期182-186,共5页
提出一种基于轻量化神经网络MobilenetV3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将激活函数ReLU更换为... 提出一种基于轻量化神经网络MobilenetV3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将激活函数ReLU更换为Hard-Swish,引入置换注意力机制替换原模型中的通道注意力机制,在进一步降低参数量的同时提高运行效率和分类准确率.在NEU-CLS表面缺陷数据集中的试验结果表明,改进后的算法参数量为0.5 MB,相比原模型降低96.89%,训练图片的时间由19.81 ms/幅降至10.73 ms/幅,平均准确率为99.26%,比改进前提高了5.56%,表明改进后的算法可应用于实时分类. 展开更多
关键词 mobilenetv3算法 转移注意力 结构性剪枝 缺陷分类
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基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究 被引量：17
9
作者 袁培森 欧阳柳江 +1 位作者 翟肇裕 田永超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期253-262,共10页
为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上... 为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。 展开更多
关键词 水稻病害识别 迁移学习 高效通道注意力机制 mobilenetv3Small 移动端部署
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基于HER-TD3算法的青皮核桃采摘机械臂路径规划 被引量：7
10
作者 杨淑华 谢晓波 +3 位作者 邴振凯 郝建军 张秀花 袁大超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期113-123,共11页
针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题,本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置,并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin delayed deep de... 针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题,本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置,并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin delayed deep deterministic policy gradient with hindsight experience replay,HER-TD3)对采摘机械臂进行路径规划,通过HER算法提高智能体的探索能力,缓解稀疏奖励的问题;通过TD3算法提高智能体的稳定性,减少了训练中出现的震荡现象。为了证明HER-TD3算法的可行性和泛化能力,引入TD3、HER-DDPG算法进行对比,采用降维训练方法对3种深度强化学习智能体进行训练,结果表明HER-TD3算法模型在完成路径规划任务中成功率达到98%,与HER-DDPG算法相比提高4个百分点,与TD3算法相比提高19个百分点;在CoppeliaSim软件中搭建三维模型仿真环境,设计初始姿态和碰撞检测,使用YOLO v4识别青皮核桃,通过该算法模型能够引导虚拟采摘机械臂避开树枝障碍物达到目标位置,完成无碰撞路径规划,无障碍物和有障碍物时路径规划成功率分别为91%和86%;利用物理样机进行青皮核桃采摘试验时,仍能较好地完成路径规划任务,无障碍物时采摘路径规划成功率为86.7%,平均运动时间为12.8 s,有障碍物时采摘路径规划成功率为80.0%,平均运动时间为13.6 s,验证了HER-TD3算法对复杂环境具有较好的适应性和稳定性。 展开更多
关键词 青皮核桃 采摘机器人 机械臂 HER-TD3算法 路径规划
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基于SGD和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力设备目标检测方法 被引量：4
11
作者 刘国权 陈尚良 +1 位作者 李跃忠 周焕银 《东华理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期294-300,共7页
针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移... 针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。 展开更多
关键词 高压电力设备检测 YOLOv3 Darknet53 SGD 余弦退火算法
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基于YOLOv3算法的智能采茶机关键技术研究 被引量：3
12
作者 马志艳 李辉 杨光友 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第4期199-204,236,共7页
在复杂背景下精确识别茶叶嫩芽,是实现高端茶叶智能化采摘的关键技术之一。为实现高端茶叶机械化精准采摘,设计一台基于视觉的采茶样机,根据蛛式机械手采摘茶叶的路径规划,将机械手末端的移动坐标问题转换成静平台3个电机转角问题。针对... 在复杂背景下精确识别茶叶嫩芽,是实现高端茶叶智能化采摘的关键技术之一。为实现高端茶叶机械化精准采摘,设计一台基于视觉的采茶样机,根据蛛式机械手采摘茶叶的路径规划,将机械手末端的移动坐标问题转换成静平台3个电机转角问题。针对YOLOv3算法进行改进,采用EfficientNet网络替代DarkNet-53网络进行特征提取,并利用目标函数GIOU优化损失函数。试验结果表明:改进的YOLOv3算法在茶叶嫩芽识别方面,其准确率达到86.53%,单张图像平均识别时间为53 ms,相比传统的YOLOv3算法,性能实现明显的提升,可以达到预期目标,满足机器采摘需求。 展开更多
关键词 智能采茶 YOLOv3算法 蛛式机械手 机器学习 图像识别
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基于双目深度筛选的ORB-SLAM3算法 被引量：1
13
作者 符强 腾先云 +2 位作者 纪元法 任风华 孔健明 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第1期77-82,共6页
针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征... 针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征,提高关键帧的创建成功率;其次,以特征点为中心,作区域搜索,提高实时性;然后,采用双向左右一致性检验筛选最优视差,应用Prosac算法去除误匹配点对;最后,结合深度信息对关键帧进行筛选,提高关键帧的质量,优化相机位姿。采用KITTI和EuRoc数据集进行了试验,验证了改进算法在绝对轨迹误差上具有良好的优化效果。 展开更多
关键词 双目视觉 ORB-SLAM3 光流法 Prosac算法
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基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测 被引量：5
14
作者 王涛 冯浩 +4 位作者 秘蓉新 李林 何振学 傅奕茗 吴姝 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期68-78,共11页
针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提... 针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提算法对小目标和遮挡目标的特征提取能力,引入空洞卷积模块,增大目标的感受野。实验结果表明,所提算法在检测车辆目标时m AP提高了1.79%,也有效减少了在检测紧密车辆目标时出现的漏检现象。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv3-SPP算法 激活函数 空洞卷积 深度学习
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3D打印机多轴联动插补算法的研究与优化 被引量：1
15
作者 吴飞 王梦辉 李亦能 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期85-92,共8页
针对3D打印过程中,打印机多轴联动插补算法计算效率低的问题和Bresenham算法在3D打印运动控制中的不足,在现有算法基础之上提出阶跃式Bresenham算法、速度自适应算法,分别完成喷嘴的成型扫描运动和浆料的挤出运动.采用两种算法相结合的... 针对3D打印过程中,打印机多轴联动插补算法计算效率低的问题和Bresenham算法在3D打印运动控制中的不足,在现有算法基础之上提出阶跃式Bresenham算法、速度自适应算法,分别完成喷嘴的成型扫描运动和浆料的挤出运动.采用两种算法相结合的方式控制3D打印机多轴联动,从而提高3D打印机的插补速度.同时分析了该控制方式在微控制器中的实现流程,并将其移植于微控制器中.本研究设计了直线插补仿真试验和不同算法的3D打印试验,证明了该控制方式在打印精度不变的前提下能够提高打印效率. 展开更多
关键词 3D打印 多轴联动 阶跃式Bresenham算法 速度自适应算法
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采用欧拉回路的混凝土3D打印路径优化算法
16
作者 马宗方 万伟鹏 +3 位作者 宋琳 刘超 刘化威 武怡文 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期1954-1960,共7页
针对混凝土3D打印过程中成型质量不好、打印时间长的问题,以欧拉回路模型为基础,设计一种混凝土3D打印路径优化算法,实现了混凝土构件更优、更快的成型。该算法先通过不断寻找打印路径中的欧拉回路来确保打印喷头在抬头次数尽可能少的... 针对混凝土3D打印过程中成型质量不好、打印时间长的问题,以欧拉回路模型为基础,设计一种混凝土3D打印路径优化算法,实现了混凝土构件更优、更快的成型。该算法先通过不断寻找打印路径中的欧拉回路来确保打印喷头在抬头次数尽可能少的情况下遍历整个打印路径,然后应用蚁群算法寻找打印喷头在各个欧拉回路之间运行的最短路径,最后确定整个混凝土构件的打印路径来减少打印喷头抬头次数和运行路径中的空行程。实验结果表明:打印喷头抬头次数和打印路径空行程对混凝土3D打印的成型质量和打印时间有着非常重要的影响。该文算法打印结果与传统算法相比,打印喷头抬头次数减少了57.14%,喷头运行行程减少了23.21%。该文算法对于混凝土3D打印中存在的问题有着明显的改善,为混凝土3D打印构件的成型质量和打印时间的优化提供了有效的参考。 展开更多
关键词 混凝土3D打印 路径优化 欧拉回路 蚁群算法
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究 被引量：1
17
作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型 被引量：4
18
作者 何旺 钮新强 +1 位作者 田金章 朱延涛 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期106-112,共7页
为解决深度学习算法难以有效检测混凝土坝水下裂缝的问题,构建了基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型。该模型引入轻量化网络MobileNetV2,同时将深层特征下采样倍数降为8,以提高小数据集工况下的识别准确率和推... 为解决深度学习算法难以有效检测混凝土坝水下裂缝的问题,构建了基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型。该模型引入轻量化网络MobileNetV2,同时将深层特征下采样倍数降为8,以提高小数据集工况下的识别准确率和推理速度;将交叉熵损失函数与Dice损失函数的组合作为模型的损失函数,以缓解类别不平衡问题。工程实例验证结果表明:该模型在测试集上的平均像素准确率和平均交并比分别高达90.87%和86.33%,满足水下裂缝语义分割精度要求;典型工况下的混凝土坝水下裂缝的分割效果优于其他对比模型,泛化能力强;模型具有内存占比小、推理速度快的特点,可用于混凝土坝水下裂缝的检测。 展开更多
关键词 混凝土坝 水下裂缝 mobilenetv2-DeepLabv3+ 语义分割 机器视觉
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改进型YOLOv3的PCB缺陷检测研究
19
作者 张健滔 黄允 +1 位作者 汪鹏宇 瞿栋 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期172-177,共6页
为了准确快速进行PCB缺陷检测,文中针对常见的PCB缺陷铜面残渣(简称RE-CU)和铜面异物(简称FB-CU),利用YOLOv3模型进行缺陷识别实验。实验结果显示:YOLOv3模型在PCB缺陷识别中有较好的检测效果,在阈值为0.5时,有缺陷图片(简称NG图片)的... 为了准确快速进行PCB缺陷检测,文中针对常见的PCB缺陷铜面残渣(简称RE-CU)和铜面异物(简称FB-CU),利用YOLOv3模型进行缺陷识别实验。实验结果显示:YOLOv3模型在PCB缺陷识别中有较好的检测效果,在阈值为0.5时,有缺陷图片(简称NG图片)的漏检率低于15%,无缺陷图片(简称OK图片)的误检率只有5%左右。在深入分析检测的结果后,发现对于小缺陷的识别效果较差,于是增加了一个感受野更小的检测头,构建了具有四个检测头的网络结构。利用改进型的YOLOv3算法进行实验,结果表明:改进后的YOLOv3算法具有更好的检测性能,在阈值为0.5时,OK图片的误检率较改进前降低为0.25%,并且在阈值为0.7时更是达到了0%,NG图片的漏检率较改进前也有所降低。 展开更多
关键词 深度学习 PCB 缺陷检测 YOLOv3算法 目标检测
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基于连续顶点分区的混凝土3D打印路径规划算法 被引量：2
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作者 崔衡 马宗方 +2 位作者 宋琳 刘超 韩怡萱 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期271-279,共9页
针对混凝土3D打印构件成形质量差和打印时间长的问题,提出了一种基于连续顶点分区的路径规划算法。首先,采用基于哈密顿回路的连续顶点分区方法,将打印区域划分为多个连续的区域,以确保在打印过程中打印喷头不会多次经过同一顶点,从而... 针对混凝土3D打印构件成形质量差和打印时间长的问题,提出了一种基于连续顶点分区的路径规划算法。首先,采用基于哈密顿回路的连续顶点分区方法,将打印区域划分为多个连续的区域,以确保在打印过程中打印喷头不会多次经过同一顶点,从而避免了重复打印和成形质量差的问题。然后,使用遗传算法搜索每个区域,通过迭代和优化来确定最短的打印路径。实验结果表明,与其他路径规划算法相比,所提出的算法能够显著减少打印喷头的空行程和启停次数,且缩短打印时间10%以上,有效地提升了混凝土构件的成形质量与打印效率。基于连续顶点分区的混凝土3D打印路径规划算法通过有效划分打印区域、智能搜索最短路径以及合并优化路径的方式,解决了混凝土3D打印构件成形质量差和打印时间长的问题,这可为混凝土3D打印技术的发展和应用提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 混凝土3D打印 哈密顿回路 遗传算法 路径优化
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