针对集装箱侧面吊机械臂对角件锁孔的识别问题进行研究,结合深度学习技术提出改进的CenterNet目标检测算法。首先,选取DLA(Deep Layer Aggregation)为骨干网络,将关键点高斯热图由圆形改进为椭圆形,提高算法对锁孔的识别准确率;其次,在...针对集装箱侧面吊机械臂对角件锁孔的识别问题进行研究,结合深度学习技术提出改进的CenterNet目标检测算法。首先,选取DLA(Deep Layer Aggregation)为骨干网络,将关键点高斯热图由圆形改进为椭圆形,提高算法对锁孔的识别准确率;其次,在骨干网络DLA中添加RFB(Receptive Field Block)模块以增大算法对锁孔的感受野;最后,将ReLU(Rectified Linear Uint)激活函数改进为PReLU(Parametric Rectified Linear Uint)以解决神经元“死亡”问题。在集装箱锁孔数据集上完成对比试验,试验结果表明改进后的CenterNet目标检测算法对集装箱锁孔的识别准确率为99.8%,处理速度为19.61帧/s,可满足电气化铁路场站的集装箱装卸需求。展开更多
以体外构建组织工程支架为目标,选用明胶与海藻酸钠混合溶液为打印材料,基于3D生物打印技术,采用析因试验方法分析不同配比混合溶液在不同温度和压强下的挤出长度,找出适合生物打印的明胶与褐藻酸钠溶液配比和打印参数,在温度25℃、压力...以体外构建组织工程支架为目标,选用明胶与海藻酸钠混合溶液为打印材料,基于3D生物打印技术,采用析因试验方法分析不同配比混合溶液在不同温度和压强下的挤出长度,找出适合生物打印的明胶与褐藻酸钠溶液配比和打印参数,在温度25℃、压力200 k Pa的条件下,15g明胶与1g海藻酸钠配制的混合水溶液适合打印,为后期打印多孔支架与细胞培养奠定基础.展开更多
为提高高速动车组铝合金车体部件生产效率,减少加工准备时间,实现车体部件加工准备自动化,以铝合金车体部件为研究对象,设计多层次的部件加工特征MBD(Model Based Define)模型数据结构,通过基于图的特征识别方法获取特征几何信息。在特...为提高高速动车组铝合金车体部件生产效率,减少加工准备时间,实现车体部件加工准备自动化,以铝合金车体部件为研究对象,设计多层次的部件加工特征MBD(Model Based Define)模型数据结构,通过基于图的特征识别方法获取特征几何信息。在特征识别的基础上进一步提取部件技术要求信息并与几何信息相集成,形成完整的加工特征MBD模型构建流程。根据MBD模型数据层次,结合数据库技术设计对应的数据表结构,分层次存储加工特征MBD模型,实现数据的高效存储与传递,为后续自动工艺决策与数控自动编程提供重要支撑。展开更多
文摘针对集装箱侧面吊机械臂对角件锁孔的识别问题进行研究,结合深度学习技术提出改进的CenterNet目标检测算法。首先,选取DLA(Deep Layer Aggregation)为骨干网络,将关键点高斯热图由圆形改进为椭圆形,提高算法对锁孔的识别准确率;其次,在骨干网络DLA中添加RFB(Receptive Field Block)模块以增大算法对锁孔的感受野;最后,将ReLU(Rectified Linear Uint)激活函数改进为PReLU(Parametric Rectified Linear Uint)以解决神经元“死亡”问题。在集装箱锁孔数据集上完成对比试验,试验结果表明改进后的CenterNet目标检测算法对集装箱锁孔的识别准确率为99.8%,处理速度为19.61帧/s,可满足电气化铁路场站的集装箱装卸需求。
文摘以体外构建组织工程支架为目标,选用明胶与海藻酸钠混合溶液为打印材料,基于3D生物打印技术,采用析因试验方法分析不同配比混合溶液在不同温度和压强下的挤出长度,找出适合生物打印的明胶与褐藻酸钠溶液配比和打印参数,在温度25℃、压力200 k Pa的条件下,15g明胶与1g海藻酸钠配制的混合水溶液适合打印,为后期打印多孔支架与细胞培养奠定基础.
文摘为提高高速动车组铝合金车体部件生产效率,减少加工准备时间,实现车体部件加工准备自动化,以铝合金车体部件为研究对象,设计多层次的部件加工特征MBD(Model Based Define)模型数据结构,通过基于图的特征识别方法获取特征几何信息。在特征识别的基础上进一步提取部件技术要求信息并与几何信息相集成,形成完整的加工特征MBD模型构建流程。根据MBD模型数据层次,结合数据库技术设计对应的数据表结构,分层次存储加工特征MBD模型,实现数据的高效存储与传递,为后续自动工艺决策与数控自动编程提供重要支撑。
