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题名应用改进YOLOv5s的转炉下渣状态检测算法研究
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作者
曹君
李爱莲
解韶峰
崔桂梅
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
内蒙古科技大学基建处
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2024年第7期163-169,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61763039)
内蒙古自治区自然科学基金项目资助(2022MS06003)。
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文摘
针对人工目测法、红外热像检测法在转炉下渣状态检测中检测精度和实时性较差带来挡渣操作不及时,进而影响钢成品质量的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的转炉下渣状态检测方法。在主干网络融合卷积注意力(CBAM),增强算法特征提取能力;在颈部层引入加权双向特征金字塔结构(BiFPN),将主干结构的原始特征信息与输出节点的特征信息进行多层次融合,并给予不同特征相应的权重,获得更加丰富的特征图;在检测层使用EIoU Loss函数优化模型性能,提升预测框的收敛速度。实验结果表明:改进后模型的均值平均精度(mAP)达到91.8%,每秒传输帧数(FPS)为87.7 f/s,相比原模型分别提高4.6%和11.4%。
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关键词
下渣检测
YOLOv5s
注意力机制
损失函数
BiFPN
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Keywords
slag detection
YOLOv5s
attention mechanism
loss function
BiFPN
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分类号
TB9
[机械工程—测试计量技术及仪器]
TF748
[冶金工程—钢铁冶金]
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题名蚁群和粒子群混合优化SVM的钢板表面缺陷分类研究
被引量：15
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作者
李爱莲
郭志斌
解韶峰
赵多祯
张帅
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
内蒙古科技大学基建处
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2020年第1期110-116,共7页
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基金
内蒙古自治区自然科学基金项目资助(2016MS0610,2014MS0612)
内蒙古科技大学产学研合作培育基金资助项目(PY-201512)
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文摘
热轧带钢表面的温度高、生产速度快,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,难以通过人工进行表面质量在线检测。针对当前国内某钢厂热轧钢板表面缺陷检测仍由人工离线完成、缺陷识别准确率低的生产问题,充分利用大量图像信息,提出一种图像处理与蚁群和粒子群混合优化支持向量机结合的缺陷分类方法。首先,融合局部二值模式和局部相位量化两种特征提取方式的优点,进行钢板缺陷图片的特征提取,采用蚁群和粒子群优化出支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行钢板表面的缺陷分类。最后采用Matlab仿真平台,将蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型与传统的支持向量机分类模型进行仿真对比分析。试验结果表明,采用蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型的分类精度高于传统的支持向量机模型。
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关键词
钢板表面缺陷分类
图像特征融合
蚁群算法
粒子群算法
支持向量机
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Keywords
surface defect classification of steel plate
image feature fusion
ant colony optimization
particle swarm optimization
support vector machine
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名改进深度信念网络的转炉耗氧量预测
被引量：3
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作者
李爱莲
赵多祯
郭志斌
张帅
解韶峰
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
内蒙古科技大学基建处
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2020年第6期1-6,共6页
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基金
内蒙古自治区自然科学基金项目资助(2016MS0610,2014MS0612)
内蒙古科技大学产学研合作培育基金资助项目(PY-201512)。
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文摘
为降低炼钢能耗,提高炼钢的产量、质量及炼钢过程中的耗氧量预测精度,针对某钢厂的转炉,基于海量历史数据,提出一种基于深度学习的改进深度信念网络(DBN)转炉耗氧量预测模型。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN中受限玻尔兹曼机(RBM)所引起的在连续输入时造成的信息丢失问题。首先经过数据预处理,再采用灰色关联度法,找出影响耗氧量的主导因素,最后将其作为GBRBM-DBN模型的输入,建立GBRBM-DBN模型,并通过仿真验证该方案的可行性。结果表明:该方案能够准确地预测炼钢过程中的耗氧量,预测精度高,泛化性强,可为实际生产提供理论指导。
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关键词
转炉
深度学习
深度信念网络
受限玻尔兹曼机
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Keywords
converter
deep learning
deep belief network
restricted Boltzmann machine
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
N945.12
[自然科学总论—系统科学]
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题名粉煤灰对再生混凝土抗碳化性能的影响
被引量：8
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作者
董伟
苏英
林艳杰
肖阳
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机构
内蒙古科技大学土木工程学院
内蒙古科技大学基建处
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出处
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2019年第9期142-145,共4页
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基金
内蒙古自治区自然科学基金项目(2017BS0505)
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文摘
粉煤灰再生混凝土符合"十三五"规划绿色发展理念,粉煤灰及再生骨料等废弃物的有效利用具有重大的经济意义和环保意义。试验设计了不同粉煤灰掺量(0%,15%,25%,35%,45%)的再生混凝土,研究粉煤灰再生混凝土的碳化规律,并建立碳化预测模型。结果表明:混凝土的碳化深度与碳化时间及粉煤灰掺量呈正比关系;CO2扩散系数与粉煤灰掺量呈线性函数关系。建立了基于CO2扩散系数的碳化深度预测模型,模型的建立为粉煤灰再生混凝土的应用提供了重要支撑。
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关键词
再生混凝土
粉煤灰掺量
碳化深度
预测模型
CO2扩散系数
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Keywords
recycled concrete
fly ash dosage
carbonization depth
prediction model
coefficient of CO2 diffusion
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分类号
TU528
[建筑科学—建筑技术科学]
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