基于DCGAN和改进YOLOv5s的钢丝帘布缺陷检测方法

为解决钢丝帘布表面缺陷检测准确率低且泛化能力不强的问题,提出了一种基于DCGAN和改进YOLOv5s的缺陷检测方法。首先,通过调整DCGAN网络参数并优化超参数,使生成器能够生成具有丰富特征和清晰纹理的钢丝帘布缺陷图像,从而扩充数据集;其次,采用K-means++算法对钢丝帘布缺陷数据重新聚类锚框,以获得更优的锚框参数,实现锚框与实际缺陷的精确匹配;然后,在YOLOv5s主干网络中的C3模块添加坐标注意力机制,以增强模型的特征提取能力和精确定位能力;最后,引入MPDIoU损失函数替换YOLOv5s原损失函数,进一步提高检测精度。实验结果表明,在实测钢丝帘布缺陷数据集上,采用DCGAN数据增强和改进后的YOLOv5s检测模型,缺陷检测平均精度提高了6.6%,达到了89.4%,并且检测准确率和召回率也有所提高。与其他主流检测模型相比,该模型不仅在检测速度上提高了约30%,还保持较高的检测精度。在公开的NEU-DET数据集上,该模型的mAP值达到了82.6%,较原始YOLOv5s模型提高了3.8%。

机械专业本科毕业设计的教学模式研究

文章通过分析目前机械专业毕业设计的现状以及教学指导中存在的主要问题,提出了以企业项目为导向的双轨制教学模式改革,构建校企合作的毕业设计双轨教学平台,按企业项目运作模式,组建紧密型的毕业设计团队,毕业设计选题以企业项目来源为主,企业优秀工程师与学校指导老师采用一对一“结对子”的方式,共同开展毕业设计指导教学工作以及毕业设计成果评价工作,同时毕业设计的成果评价采用规范与实践并重的模式。这种教学模式的改革,可以有效地改善毕业设计指导教学与社会实际人才需求脱节的现状,提高学生分析问题和解决实际问题的能力,使毕业生可以更快更好地适应与满足用人单位的实际岗位技能需求。

巨型工程子午线轮胎成型机的动力系统选型和设计

主要阐述巨型工程子午线轮胎成型机的动力系统中关键零部件，如减速机、电机、电磁离合器、扭矩限制器、气动制动器、丝杆的选型和设计计算。