检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制被引量：2: 1; 作者梁宇斌梁桥康 +3 位作者吴贵元伍万能孙炜王耀南《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期255-262,共8页; 为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能,将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析,然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足,提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后... 展开更多; 关键词冗余支链 3RPS 神经网络观测器反演控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的印刷电路板色环电阻检测与定位方法被引量：9: 2; 作者刘小燕李照明 +1 位作者段嘉旭项天远《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2302-2311,共10页; 色环电阻是印刷电路板(PCB)中最常用的电子元器件之一,主要依靠色环的排列顺序和颜色等视觉信息进行区分,易发生装配错误。但是色环电阻装配质量的人工检测方法效率低、误检率高,而传统的基于图像处理技术的自动检测方法鲁棒性较差,难... 展开更多; 关键词图像分割色环电阻卷积神经网络印刷电路板; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv5算法的PCB裸板缺陷检测被引量：23: 3; 作者许思昂李艺杰 +1 位作者梁桥康杨彬《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第15期33-41,共9页; 目的将基于深度学习的YOLOv5算法应用于PCB裸板的缺陷检测上,以提高检测的准确率。方法通过增加特征融合通路,将C2、C3、C4层直接与P2、P3、P4层相连,从而减小信息的损耗;引入更浅层的C2、F2、P2特征图以增加图像的细节信息;并且使用注... 展开更多; 关键词 PCB裸板 YOLOv5 缺陷检测深度学习目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析被引量：10: 4; 作者梁桥康南洋 +3 位作者项韶梅丽孙炜于观贞《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期903-908,共6页; 目的采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别。方法以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net(DU-Net)。采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片,然后利用预先训练好的DU-... 展开更多; 关键词人工智能胃肿瘤病理切片深度学习重叠分割全连接条件随机场重复学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WiFi指纹的层级学习室内定位模型被引量：10: 5; 作者薛敏孙炜 +1 位作者余洪山张星《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期118-126,共9页; 随着物联网和信息技术的飞速发展,基于移动位置的服务近年来日益受到关注,同时也促进了室内定位技术的发展。基于WiFi指纹的室内定位技术以其部署广泛、成本低廉等优点受到了学术界的广泛研究。针对移动设备在室内环境中的定位问题,提... 展开更多; 关键词位置管理 WiFi指纹室内定位层级学习模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制被引量：2: 1; 作者梁宇斌梁桥康吴贵元伍万能孙炜王耀南; 机构湖南大学电气与信息工程学院电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期255-262,共8页; 基金国家自然科学基金(No.61673163) 湖南省自然科学基金(No.2016JJ3045) 电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室开发基金(No.2018002); 文摘为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能,将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析,然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足,提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后利用MATLAB对其进行建模以及系统仿真实验,并与传统PID控制以及一般的RBF神经网络自适应控制进行对比。由仿真结果可以看出,根据RBF神经网络观测器估计系统状态值,并应用反演控制理论设计控制器,能实现很好的状态观测,从而实现无需速度信号的位置跟踪。该方法也能够在一定程度上提高精度,且其整体控制效果优于传统PID控制器,相比于一般的RBF神经网络自适应控制也有了一定的改进。; 关键词冗余支链 3RPS 神经网络观测器反演控制; Keywords redundant driving chain 3RPS neural network observer back-stepping control; 分类号 TP242.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积神经网络的印刷电路板色环电阻检测与定位方法被引量：9: 2; 作者刘小燕李照明段嘉旭项天远; 机构湖南大学电气与信息工程学院电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室中国科学院空天信息创新研究院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2302-2311,共10页; 基金国家自然科学基金(61973108,U1913202) 电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室开放基金(IRT2018001)。; 文摘色环电阻是印刷电路板(PCB)中最常用的电子元器件之一,主要依靠色环的排列顺序和颜色等视觉信息进行区分,易发生装配错误。但是色环电阻装配质量的人工检测方法效率低、误检率高,而传统的基于图像处理技术的自动检测方法鲁棒性较差,难以解决不同拍摄角度、物距及光照条件下的PCB板色环电阻检测问题。针对这一问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的PCB板色环电阻自动检测与定位方法,首先采用编码器-解码器结构的卷积神经网络模型及带有权重的交叉熵损失函数的网络训练方法,较好地解决了复杂光照及场景下PCB板色环电阻的图像分割问题;然后采用最小面积外接矩形方法定位单个色环电阻,并通过仿射变换对色环电阻位置进行垂直校正;最后通过高斯模板匹配方法实现了色环电阻的色环定位。采用1270幅PCB图像对该文方法进行了实验和验证,并与传统的基于形态学和基于模板匹配的色环电阻检测方法进行了对比,结果表明,该文方法在召回率、准确率及重叠度等性能指标上具有明显优势,处理速度快,能满足实际应用要求。; 关键词图像分割色环电阻卷积神经网络印刷电路板; Keywords Image segmentation Color-ring resistor Convolutional Neural Network(CNN) Printed Circuit Board(PCB); 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv5算法的PCB裸板缺陷检测被引量：23: 3; 作者许思昂李艺杰梁桥康杨彬; 机构湖南大学电气与信息工程学院电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室; 出处《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第15期33-41,共9页; 文摘目的将基于深度学习的YOLOv5算法应用于PCB裸板的缺陷检测上,以提高检测的准确率。方法通过增加特征融合通路,将C2、C3、C4层直接与P2、P3、P4层相连,从而减小信息的损耗;引入更浅层的C2、F2、P2特征图以增加图像的细节信息;并且使用注意力机制SE_block,大幅提高原算法的准确率。结果改进后的网络的平均精度由91.54%提高至97.36%,提高了5.82%,并且对于各类缺陷,算法的检测精度都能保持在90%以上,满足工业的需求。结论文中的算法提高了检测精度,体现了浅层信息在小目标检测上的作用,验证了多信息融合通路的优势,彰显了注意力机制的优越性,相比于原算法具有一定的优势。; 关键词 PCB裸板 YOLOv5 缺陷检测深度学习目标检测; Keywords bare PCB YOLOv5 defect detection deep learning object detection; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析被引量：10: 4; 作者梁桥康南洋项韶梅丽孙炜于观贞; 机构湖南大学电气与信息工程学院上海中医药大学附属龙华医院肿瘤七科; 出处《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期903-908,共6页; 基金国家自然科学基金(61673163),湖南省自然科学基金(2016JJ3045),电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室(IRT2018003).; 文摘目的采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别。方法以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net(DU-Net)。采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片,然后利用预先训练好的DU-Net网络模型对分割的小图片块进行初次分割,并使用图片分类器清除假阳性样本,重新合成新样本。采用重复学习的方法使用新样本进行多次重复训练,将得到的结果应用全连接条件随机场(CRF)进行后续处理。最终得到胃癌分割图片并验证结果。结果经过3次重复学习后,DU-Net网络模型的平均精度为91.5%,平均交叉联合度量(IoU)为88.4%;相比于未经重复学习的基础DU-Net模型,其平均精度提升了5.6%,平均IoU提升了2.9%。结论基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现了精准的分割,提高了模型的泛化能力和鲁棒性,可用于辅助胃癌病理诊断。; 关键词人工智能胃肿瘤病理切片深度学习重叠分割全连接条件随机场重复学习; Keywords artificial intelligence stomach neoplasms pathological slices deep learning overlapping segmentation fully connected conditional random field repeated learning; 分类号 R735.2 [医药卫生—肿瘤]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WiFi指纹的层级学习室内定位模型被引量：10: 5; 作者薛敏孙炜余洪山张星; 机构湖南大学电气与信息工程学院控制科学与工程系机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期118-126,共9页; 基金国家自然科学基金(U1813205) 汽车车身先进设计制造国家重点实验室(71765003) 电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室(2017TP1011)项目资助。; 文摘随着物联网和信息技术的飞速发展,基于移动位置的服务近年来日益受到关注,同时也促进了室内定位技术的发展。基于WiFi指纹的室内定位技术以其部署广泛、成本低廉等优点受到了学术界的广泛研究。针对移动设备在室内环境中的定位问题,提出了一种层级学习室内定位系统(hierarchical deep learning indoor localization framework,HDLIL)。为获取和学习可靠的指纹特征,采用基于变分自编码(variational autoencoder,VAE)的特征提取模块来表征训练数据的潜在表示。通过构建多层神经网络来分析输入特征与位置输出之间的关系,并在输出层连接Softmax分类器,预测移动设备的位置。在定位阶段,移动设备接收测试数据并发送定位请求,然后通过加载HDLIL估计该测试指纹的位置。最后通过实验对HDLIL的定位性能进行了评估,讨论了不同定位因素对结果的影响,验证了该定位算法的精度及鲁棒性。; 关键词位置管理 WiFi指纹室内定位层级学习模型; Keywords location management WiFi fingerprint indoor localization hierarchical neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN96 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制	梁宇斌梁桥康吴贵元伍万能孙炜王耀南	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于卷积神经网络的印刷电路板色环电阻检测与定位方法	刘小燕李照明段嘉旭项天远	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进YOLOv5算法的PCB裸板缺陷检测	许思昂李艺杰梁桥康杨彬	《包装工程》 CAS 北大核心	2022	23	在线阅读下载PDF 职称材料
4	深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析	梁桥康南洋项韶梅丽孙炜于观贞	《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于WiFi指纹的层级学习室内定位模型	薛敏孙炜余洪山张星	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2021	10	在线阅读下载PDF 职称材料