基于自适应局部交替遗传算法的线缆绝缘厚度检测

针对传统线缆绝缘厚度测量方法存在效率低和准确度差的问题,提出一种基于自适应局部交替遗传算法(ALA-GA)的绝缘厚度检测方法;该方法利用ALA-GA算法在试件图像的内外边缘交替搜索从而获得最优绝缘厚度位置;该算法引入试件先验结构知识,根据试件截面边缘曲率特征自适应选取初始种群,从而保证初始种群基因的优质性和多样性;将交叉和变异操作置前,对于试件截面内外边缘局部交替地自适应改变交叉和变异的方式,从而提高遗传算法的求解速度;为了不丢失任一边缘的优质基因,对交叉、变异后得到的新种群和原种群共同执行后置选择操作;每获得一个最优检测位置,剔除该位置附近的其余解,如此迭代执行ALA-GA算法以获得精确的绝缘厚度检测结果;对比实验以及能力验证表明,基于ALA-GA方法的时间代价为0.6~0.7 s,最薄点测量误差为0.001 2~0.001 5 mm,平均测量误差为0.001 3~0.001 7 mm,测量重复性为0.001 8~0.002 1 mm,均优于现有先进方法,且对不规整线缆泛化能力良好。

基于多尺度工况增强网络及Informer的设备剩余寿命预测

设备RUL预测在提高设备可靠性、安全性、降低维护成本等方面具有重要意义;通过提前发现设备的健康状态和潜在故障,RUL预测有助于降低突发故障风险、延长设备寿命,提高工作效率,确保任务正常运行;然而在面对设备越来越复杂,采集到的传感器数据维度越来越高,传统方法和某些深度学习方法在处理特征关系、长时间序列数据和挖掘重要传感器数据方面存在限制;为了提高预测准确性,提出一种基于MWCEN结合Informer的混合模型——MWCEN-Informer,MWCEN通过动态工况编码算法对设备时序数据进行工况编码,对设备传感器进行一维多尺度混合卷积充分提取特征信息,使用多分支通道注意力机制增强有效特征,增强后的传感器数据输入Informer用于分析设备传感器时序数据的关联性,以实现更准确的设备RUL预测;以基于C-MAPSS的通用涡扇发动机数据集进行验证,结果表明,该模型在4个子集上的RMSE平均减少了5.5%,S-Score平均减少了4.7%,能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度。

电梯机械与电气故障的原因分析及处理研究

随着人们生活水平的不断提高,电梯机械化与自动化技术水平也得到大幅度提高,电梯在人们的生活中起着积极且重要的作用,研究人员在对电梯性能及使用寿命的研究过程中发现,只有深入了解电梯出现故障的可能性原因及处理办法,才能更好地控制电梯使用质量,保障电梯安全使用状态。目前电梯故障出现的原因主要包括润滑不良、生锈噪音、零件损坏和螺丝松动等,只有深入了解电梯机械故障产生的原因,并采用针对性的处理办法,才能更好地为电梯故障提供技术支持,确保电梯安全正常使用。本文将围绕电梯机械与电气故障产生的原因进行探讨,并提出针对性的处理办法,保障电梯高效安全使用。

基于机器视觉的砌墙砖自动检测系统

针对传统方法检测砌墙砖外观缺陷和几何尺寸存在效率低和准确度差的问题,设计一种基于机器视觉的砌墙砖自动检测系统。以OpenCV和PyQt为系统上位机开发平台,首先通过高分辨率的单目工业相机采集砌墙砖图像,再对图像进行阈值分割、边缘提取等图像处理,控制机械臂将标准块置于试样截面形心处,通过检测算法计算出试样的长度、宽度和高度以及识别缺陷区域,其后移开标准块,将缺陷区域坐标转换为运动导轨位移量,控制固定于运动导轨的精密激光传感器扫描缺陷区域实现精确测量缺陷深度数据。该系统已投入检测机构进行试检测,完成多批砌墙砖产品的检测实验,大量的实验结果表明,该检测系统技术成本低、性能稳定、精度高、结果稳定可靠,满足国家标准≤0.5mm的精度要求,尺寸测量重复性为0.09mm,缺陷测试重复性为0.10mm,相比于人工测量分别提高5.4倍和7.8倍,检测时间最多降低99.28%,能快速准确地对砌墙砖完成外观质量和几何尺寸的检测。

基于机器视觉的砌墙砖尺寸测量系统

针对传统方法检测砌墙砖外观缺陷和几何尺寸存在效率低和准确度差的问题,设计一种基于机器视觉的砌墙砖自动检测系统。以OpenCV和PyQt为系统上位机开发平台,首先通过高分辨率的单目工业相机采集砌墙砖图像,再对图像进行阈值分割、边缘提取等图像处理,控制机械臂将标准块置于试样截面形心处,通过检测算法计算出试样的长度、宽度和高度。该系统已投入检测机构进行试检测,完成了多批砌墙砖产品的检测实验,大量的实验结果表明,该检测系统技术成本低、性能稳定、精度高、结果稳定可靠,满足国家标准≤0.5 mm的精度要求,尺寸测量重复性为0.09 mm,相比于人工测量调高5.4倍,检测时间最多降低99.28%,能快速准确地对砌墙砖完成几何尺寸的检测。

基于机器视觉的电线电缆绝缘厚度检测装置

针对传统方法测量电线电缆绝缘厚度存在准确度差的问题,提出一种基于机器视觉的检测装置。该装置首先通过机器视觉技术获得电线电缆截面图像并提取其边缘,然后在内外边缘交替遍历搜索最薄绝缘厚度位置。再按一定的约束条件取余下绝缘厚度位置。实验结果表明,该检测装置能确保最薄绝缘厚度,比已提出的基于机器视觉的电线电缆绝缘厚度检测的其他算法在准确度和重复性上有更好的表现。

生鲜食品包装材料研究进展

随着人们生活水平的不断提高,越来越多的人开始重视食品安全,食品的包装材料作为现代食品体系的重要组成部分,成为当前人们关注的焦点。为满足生鲜食品产业对包装材料的时代性需求,现有的生鲜食品包装技术需要进一步的改革和创新,包装材料的研究进展也需要与时俱进。