基于YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法

针对目前钢材表面缺陷检测方法存在检测精度不高,易出现误检、漏检等问题,提出一种改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。在主干网络中引入坐标注意力(Coordinate Attention,CA)机制模块,提升模型关注钢材表面缺陷的能力,使用GhostBottleneck结构与主干网络中的部分卷积模块和C3模块进行替换,构建轻量化模型;在Neck层采用双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)结构来提升检测效果;增加一个目标检测层来解决数据集中部分缺陷占比较大的问题。实验结果表明,改进的YOLOv5s-GCBD(GhostBottleneck-CA-BiFPN-Anchor)算法在NEU-DET数据集上的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)达到80.2%,较原YOLOv5s算法提高了3.5%。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法实现了更精准的钢材表面缺陷检测。

基于改进YOLOv7算法的PCB裸板缺陷检测

缺陷检测是重要的质量保障手段,为了避免错检、漏检情况的发生,提高检测的准确率,提出了一种基于改进YOLOv7的PCB裸板缺陷检测算法。在原有Conv_BN_SiLU模块的基础上引入了SE_block注意力机制激励网络关注更需要关注的信息通道,同时利用更容易增强激活空间灵敏度且能显著改善图像视觉的FReLU激活函数替换原有的SiLU激活函数,设计出了新的Conv_BN_SE_FReLU模块。在特征融合网络中增加了更多的特征融合通路,不仅加入了浅层stage2的特征图丰富图像的细节信息,还将stage3、stage4和stage5直接与P3、P4和P5层相连以减少融合过程中信息的损耗。实验结果表明,在保证训练条件一定的情况下,改进后的YOLOv7的mAP值达到95.89%,F1因子达到95.32%,相较于原始模型分别提高了3.36%和3.91%,在提高了检测精度的同时,验证了空间特征提取、浅层特征信息、多信息融合通道以及注意力机制在小目标识别上的优势。

改进DCGAN数据增强的番茄叶子病害图像识别

针对番茄叶子病害图像难以采集的问题,提出一种基于生成对抗网络的番茄叶子病害图像增强方法——Residual Network and Wasserstein Attached Spectral Normalization DCGAN(RWS_DCGAN)。带有谱归一化的残差网络结构构建了新型的生成器模型和判别器模型,引入带有梯度惩罚项的Wasserstein距离。通过实验表明,改进的生成对抗网络RWS_DCGAN相较于常规增强方法和DCGAN增强方法,能生成病害明显的番茄叶子病害图像,扩充样本数据集,进而能提升分类网络的识别准确率。

股市财富效应对我国城镇居民消费水平的影响的实证研究

本文通过对相关理论知识的梳理和分析,建立了一个基于莫迪利亚尼的生命周期理论的将股市波动与居民消费之间相关联的实证模型。实证数据选用了我国城镇居民人均可支配收入、人均消费支出、消费者价格指数和上证指数的历史数据,实证结果表明我国股票市场存在正的财富效应,但是较微弱。本文对可能的原因进行了简单分析,并给出三点提高我国股市财富效应的建议。

浅谈初中英语口语教学质量提高

口语教学是检测英语教学成果的重要形式之一，能够帮助学生训练运用英语知识的基本能力。尤其是对于初中英语教学而言，提高英语口语教学质量，更是培养学生学习英语课程兴趣的有效形式，本文针对如何提高初中英语口语教学质量进行了如下简单探讨。

分析新时期初中英语教学中要坚持的几项原则

教育和社会发展是息息相关的,社会的不断进步在推动着教育的发展,教育的改革也在不断地助力社会的前进。在目前这个社会发展新时期,初中英语想要更好的适应社会发展的变化,做到在时代浪潮中稳步发展,必须要坚持相应的教育原则,这样才能够更好的助力教学工作的落实。

浅谈小学生群文阅读能力的提升策略

“群文阅读”是近年语文教学中出现的新名词，它是教师选择教学资源、学生阅读、师生多元交流的一种形式。群文阅读教学，不仅加大了学生的阅读量，更让学生在多篇不同作家、体裁、内容的文章阅读中进行比较归纳、分析综合、深入思考，并关注了略读、默读方法的指导，为学生学习多样化的阅读方式、终身阅读与发展奠定了基础。

零部件通用化在商用车的应用及数字化流程管理

为完善商用车研发体系,对标航空工业及乘用车通用化、标准化工作,建立零部件通用化开发流程,整理出适用于零部件通用化管控和开发的流程体系文件。明晰零部件通用化工作的输入及输出内容,形成规范化的内容交付物模板。本文从理论上对零部件通用化工作方法进行了剖析,阐述了在产品工程开发阶段零部件通用化管理的数字化管控流程和方法,不断完善通用化数据库,最终达到更大程度的产品通用化,做到管控有方法,提升有策略,零部件开发验证成本和周期有节约。

LVJ纳滤膜对磺胺二甲基嘧啶截留性能

用LVJ-NF102聚酰胺纳滤膜在LJ-2540ST卷式膜中试设备中进行纳滤截留水体中磺胺二甲基嘧啶实验,考察操作时间、操作压力、磺胺二甲基嘧啶浓度和离子强度等因素对纳滤膜截留磺胺二甲基嘧啶的影响。结果表明,LVJ纳滤膜对磺胺二甲基嘧啶的截留率100 min后基本稳定;随操作压力的增加,LVJ纳滤膜通量和对磺胺二甲基嘧啶的截留率都增大;随着溶液中磺胺二甲基嘧啶浓度的增加,LVJ纳滤膜通量下降,对磺胺二甲基嘧啶的截留率先增大后维持不变;随溶液中离子强度的增加,LVJ纳滤膜通量和对磺胺二甲基嘧啶的截留率都减小。在磺胺二甲基嘧啶浓度为28.2 mg/L、操作压力为0.4 MPa条件下,LVJ纳滤膜5 min可使溶液中磺胺二甲基嘧啶截留82.7%。

基于改进ResNet模型的番茄叶片病虫害识别

识别早期番茄叶片的病虫害是预防番茄病虫害、提升产量的关键步骤之一。基于改进ResNet50识别番茄叶片病虫害。根据不同病虫害类别创建5种不同番茄病虫害数据集,并采用数据增强方式对数据进行预处理。在原始模型ResNet50的基础上,通过在网络模型结构中添加SE注意力机制模块让模型能够更准确地识别待检测目标。此外为了减少模型的参数量,实现更加轻量化的模型,利用深度可分离卷积替换传统卷积。为了说明改进模型的有效性,分析改进后的模型在番茄叶片病虫害数据集上的性能,将其与传统卷积神经网络ResNet50、AlexNet、VGG16、GoogLeNet进行对比。实验结果表明,改进后的模型相较于原模型参数量降低了37.5%,准确率达到了97.4%,与原模型相比,其准确率提升了4.4%。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续在实际环境中番茄叶片病虫害识别系统部署提供可能。

建筑工程外墙保温施工技术要点及质量控制

中国的建筑发展迅速。其中,在我国住房建设中,把推进建筑节能作为一项基本国策得到了应用。但在实际使用过程中,建筑外墙保温技术在施工过程中还存在一些问题,施工质量没有达到相应的目标。而随着低碳环保理念的深入,作为建筑能耗的重点工程,必须加强对其施工技术要点的分析和质量控制,从而降低建筑能耗,促进建筑业的可持续发展。

原位绿色反溶剂法钝化钙钛矿表界面缺陷提高钙钛矿太阳能电池效率和稳定性

目前钙钛矿太阳能电池多采用反溶剂成膜法制备钙钛矿吸收层,其优点是工艺简便、成本低廉.但是反溶剂法是一种快速结晶的制备方法,容易在钙钛矿薄膜晶粒的晶界和表面形成大量的缺陷,导致钙钛矿太阳能电池器件效率和稳定性的下降.虽然通过钙钛矿成膜之后再沉积钝化材料的后处理法可以钝化钙钛矿薄膜表面的缺陷,但是这种后处理法无法有效钝化晶粒界面处的缺陷.同时,由于目前多采用氯苯和甲苯等有毒溶剂作为反溶剂,制备过程产生的有毒污染较为严重.为了解决上述问题,本文将无毒的十六烷基三甲基氯化铵作为钝化剂直接加入无毒的异丙醇中作为绿色反溶剂,可以在钙钛矿晶体生长和成膜的过程中原位钝化晶粒的界面和表面的缺陷.通过这种原位钝化的方法,可以将钙钛矿太阳能电池器件的效率由20.3%提升至23.4%,并且稳定性也得到了明显提高.