改进YOLOv7的水下目标检测算法

水下目标检测是海洋探测开发过程中一项具有挑战性的任务。针对现有的水下目标检测算法由于水下图像的低可见度和颜色失真等问题导致水下目标检测效果不佳的问题,提出了一种改进YOLOv7的水下目标检测算法,旨在提升水下目标检测性能。设计了一种多信息流融合注意力机制(spatial group-wise coordinated competi-tive attention,SGCA),解决卷积过程中由于图像全局上下文信息丢失而导致特征丢失的问题,提高了模型在图像模糊情况下的检测精度;并利用switchable atrous convolution(SAConv)模块替换ELAN结构中的3×3卷积模块,以增强骨干网络的特征提取能力。在预测部分采用Wise-IoU作为损失函数,Wise-IoU通过平衡不同质量图像上的模型训练结果,获得更准确的检测结果。采用基于暗通道先验(dark channel prior,DCP)和深度传输图的水下图像增强方法对水下数据集图像进行增强。实验结果表明,改进后的算法在自建的水下目标检测数据集上mAP取得了87.3%,与原始的YOLOv7算法相比较,mAP提高了3.4个百分点;在增强后的水下图像数据集上的mAP为87.1%,提升了2.1个百分点。因此,提出的策略在水下目标检测任务中具有优越的性能。

基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法

针对无人机图像中由于目标微小且相互遮挡、特征信息少导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法。在颈部和检测头中加入了坐标卷积,能更好地感受特征图中目标的位置信息;增加P2检测层,减少小目标特征丢失、提高小目标检测能力;提出多信息流融合注意力机制——Spatial and Channel Attention Mechanism(SCA),动态调整注意力对空间信息流和语义信息流的关注,获得更丰富的特征信息以提高捕获目标的能力;更换损失函数为SIoU,加快模型收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行对比实验,改进后算法的mAP50值相比YOLOv7提高了4%,达到了52.4%,FPS为37,消融实验验证了每个模块均提升了检测精度。实验表明,改进后的算法能较好地检测无人机图像中的目标。

基于改进颜色线模型的水下图像增强算法

为解决水下设备采集图像存在的雾化和颜色失真等退化问题,提出一种基于改进颜色线模型的水下图像增强方法。首先,提出一种基于改进四叉树细分的水下背景光估计方法,消除水下因素的干扰,得到更加准确的背景光估计值。其次,建立基于颜色线规律的局部透射率优化模型,并设计一种新的Gauss-Seidel型交替线性极小化(Gauss-Seidel Type Inertial Proximal Alternating Linearized Minimization Algorithm,GiPALM)非凸优化方法求解透射率,在提高模型收敛速度的同时得到更加准确的透射率估计值。最后,在背景光和透射率估计得到恢复图像的基础上,进一步采用线性拉伸校正图像的颜色信息,得到符合人眼感官视觉的水下增强图片。实验结果表明,本文方法在主观评价、客观评价、颜色准确度和应用测试等方面均优于其他先进算法,展现了出色的性能,有效提高了水下图像的清晰度和可视性。

基于YOLOv8的轻量化水下目标检测算法

针对复杂水下环境导致水下目标检测时出现误检、漏检以及检测效率低等问题,提出了一种改进YOLOv8模型的轻量化水下目标检测算法。首先,为了改善颈部网络特征融合不足的问题,将YOLOv8的颈部网络融合(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)双向特征金字塔结构,提高小目标层的检测效果;其次,针对网络中卷积模块参数量大和计算复杂度高的问题,设计了一种自适应注意力下采样(Adaptive-Attention Down-Sampling,AADS)模块,将主干网络中的卷积模块替换为AADS模块,降低模型参数量和计算量;最后,引入大可分离核注意力机制(Large Separable Kernel Attention,LSKA),强化特征提取能力,使模型能够更精确地关注重要信息,提高目标检测精度。将改进的网络在水下目标检测数据集中进行实验,改进后的算法与YOLOv8相比,平均检测精度提升了1.4%,模型计算复杂度降低了15.9%,模型参数量减少了43.3%,使检测精度和检测速度之间达到了很好的平衡。

基于嵌入式系统的保护渣熔点熔速测定仪的设计

保护渣工艺广泛应用于冶金行业,其熔点熔速指标对于实际工业生产具有非常重要的指导意义;针对保护渣熔点熔速分析试验的需要,设计了一种集成度高、成本低、效率高、精度高的保护渣熔点熔速测定仪;该保护渣熔点熔速测定仪以STM32为内核控制芯片,嵌入UCOSIII操作系统,提高了系统的实时性与稳定性;采用预测式负反馈算法对加热炉的温度进行控制,改善了常规PID控制存在的超调现象,实现了对炉温的精准控制;系统采用CCD摄像头对保护渣的熔化状态进行实时采集,实时传输到触摸屏和主基站中,实现了对保护渣熔点熔速测定仪的实时监控和操作。

PLC在大纯滞后过程中的应用

提出一种使用PLC S7-200实现史密斯预估补偿的新方法。给出了软件流程及实验结果,实验结果表明,S7-200完全能够实现史密斯预估补偿,提高了控制的效果,拓展了S7-200的应用领域。

2000kN钢丝绳拉力机测控系统

针对常规液压拉力实验机存在的不足,研制了以PLC和上位机为控制核心的钢丝绳拉力机测控系统。详细介绍了磁致伸缩位移传感器的原理、特点及其与S7-300PLC的接口方法。给出了2000kN钢丝绳拉力机测控系统的结构框图和软件流程图。应用结果表明:此系统工作稳定可靠、监测精度高、维护简单,极具行业推广价值。

用泓格7000模块扩展西门子S7-200I/O模块的方法

提出了用泓格70 0 0模块扩展西门子S7- 2 0 0的I/O模块的方法,给出了硬件设计及软件流程。实践证明,这种方法增加了S7- 2 0 0的模拟量I/O的数量和类型,满足了工程需要,而且减少了设备的投资成本。

钢球磨煤机出口温度软测量方法

针对火电厂制粉系统的钢球磨煤机出口温度难于测量的问题，提出了运用软测量方法测量其温度值的方法，并利用所建模型对系统进行了仿真，仿真结果较好。

基于CAN总线技术的高炉冷却壁水温差及热流强度在线监测系统

详细介绍一种采用CAN总线技术的高炉冷却壁水温差及热流强度在线监测技术, 描述该系统的工作原理、组成及结构。该系统安装简便,可靠性高。采用该监测系统可实时监测高炉冷却系统的水温差、流量及热负荷,为高炉安全生产提供有力保障。

基于STM32的保护渣熔点熔速测定系统设计

针对保护渣熔点熔速分析试验的需要,设计并实现了以STM32为核心处理器件,配合TFT液晶彩屏,并带有触摸输入和人性化的智能GUI的保护渣熔点熔速测定系统。系统通过热电偶采集温度信号,经温度变送器和a/D转换获得实际温度值,通过调整脉宽调制的占空比,控制加热炉的温度。采用CCD摄像头对保护渣的熔化状态进行实时采集,经过图像处理和视觉检测技术,实现保护渣熔点和熔速的自动测量和实时显示,同时将采集到的数据实时传输到触摸屏和主基站中,实现了对保护渣熔点熔速测定系统的实时监控和操作。经过实际测试验证,系统实时性强,稳定性好,满足保护渣熔化特性试验的需要。

《电力电子技术》教学改革实践

电力电子技术是自动化专业重要的基础课,根据电力电子技术课程的特点,结合自身教学实践,从教学内容,教学方法和手段,实践环节等方面对该课程的教学改革进行了探索和实践,这些措施在培养学生的兴趣和实践能力方面取得了较好的效果。

基于C/S构架的分布式计算机过程控制实验装置的设计

网络化控制式自动化控制系统的一个新的发展方向。设计一个实验室控制装置的网络控制系统。系统设计中采用C/S构架(客户机/服务器构架),利用VB开发并利用TCP/IP 协议实现了系统的远程控制。服务器与客户机之间利用TCP/IP协议中的UDP协议进行通信,实现校园网上的过程控制实验。图1为系统总体方案图。

LTM-8000模块与S7-200 PLC的通信方法

提出用LTM8000模块与西门子S7200PLC的通信方法,给出了硬件设计及软件流程。实践证明,该方法可以构建多点温度、湿度、模拟量测控系统,满足工程需要并显著降低设备投资。

基于改进MobileNetV3烧结断面火焰图像识别

烧结机尾断面火焰图像蕴含大量与烧结终点相关的特征信息,充分利用烧结火焰图像特征信息进行在线判断烧结终点状态,具有可行性及工程实际意义。针对烧结机尾断面火焰图像特征信息难以提取、识别精度低以及难以满足实时性等问题,提出一种基于改进的MobileNetV3烧结断面火焰图像识别算法。以MobileNetV3作为烧结终点火焰状态特征信息提取的基础模型,引入注意力机制;改进通道注意力结构,减少特征损失提高识别精度;引入空间注意力机制,设计双分支通道空间注意力模块精确捕捉了红火区在烧结断面火焰图像中的位置和内容信息;引入数据增强和余弦退火学习率来提高模型的泛化能力,并采用冻结训练策略加速模型收敛。在烧结火焰数据集上的实验表明,该算法能够充分利用烧结火焰图像中的特征信息,识别准确率达到97.54%,较改进前提高了6.41%。

基于CNN-Transformer双流网络的烧结火焰燃烧状态分类

烧结火焰图像中具有细粒度的局部火焰状态特征信息和复杂多变的全局火焰状态特征信息,而传统的卷积神经网络往往对局部特征更加敏感,难以提取火焰状态的全局特征信息,从而制约烧结火焰特征的表达能力,导致烧结火焰状态分类识别精度低。针对此类问题,提出一种基于CNN-Transformer的双流网络特征融合分类方法,该方法包含CNN(convolutional neural networks)流和Transformer流两个模块,首先将CNN块和Transformer块并行设计,CNN流提取烧结火焰RGB图像中的局部特征信息,Transformer流提取烧结火焰GRAY图像的全局特征信息;然后,将双流网络分别提取的烧结火焰状态局部特征信息和全局特征信息进行级联交互特征融合;最后,利用softmax分类器实现烧结火焰状态的分类。实验结果表明,火焰分类准确率可达96.20%,与传统卷积神经网络相比提升6%~8%的识别准确率。

基于LabVIEW在ICPT系统中自动校准技术的方法研究

在非接触式充电系统中,为了提高充电的效率,对于初次级线圈重合度有着十分严格的要求。利用了LabVIEW虚拟仪器图像处理的强大优势及与实际仪器通讯的功能,提出了一种新的自动校准技术。实验表明:在与原校准技术的比较下,提出的新的校准技术能够更好的完成自动校准任务,从而提高充电效率。

连铸中间包水仿真模型数据采集系统的研制

为了研究冶金连铸中间包流场的流动过程,在唐钢薄板连铸中间包水模型数据采集系统中,开发了基于单片机技术的在线电导率分析仪和上位机数据采集软件,可以有效的记录、计算、分析中间包内流体的流动过程。

基于PLC的轧钢加热炉推钢机液压控制系统

本文主要对加热炉推钢机系统进行了结构、原理分析,并提出了控制系统的设计方案。经现场调试及生产使用,本系统性能良好使用稳定,完全满足了生产的要求。

改进型增量式PID算法在S7-200中的程序实现

在西门子S7-200的编程软件中本身已经集成了PID控制指令,但使用不够灵活且受到使用控制回路的限制。以增量式PID算法为基础结合积分分离PID算法和带死区PID算法编写的改进型PID控制子程序功能更加强大,且不受控制回路的限制,可以在S7-200的控制程序中重复调用,具有重要的工程适用意义。