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题名基于YOLOv7近场电纺泰勒锥识别的电压反馈调控
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作者
王晗
林锐楠
欧伟程
詹道桦
许国杰
蔡念
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机构
广东工业大学机电工程学院
广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室
广东工业大学信息工程学院
佛山轻子测控技术有限公司
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出处
《微纳电子技术》
CAS
北大核心
2023年第6期931-938,共8页
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基金
国家自然科学基金(62171142)
广东省自然科学基金(2021A1515011908)
广东省重大科技计划(X190071UZ190)。
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文摘
在近场电纺工艺中,针对泰勒锥状态进行实时监测与调控有利于生成直径一致性更高的微纳射流,从而提高电纺纤维的质量。基于YOLOv7的近场电纺泰勒锥识别算法及电压反馈调控有助于实现上述目标。首先,建立近场电纺监测平台对泰勒锥形态进行实时监测;随后,构建基于YOLOv7泰勒锥识别模型,采用图像处理实时判别泰勒锥在生产过程中的具体形态;最后,对生产时泰勒锥面积实时变化值与设定的标准泰勒锥面积阈值进行对比,使用实时近场电纺电压反馈调控来保障泰勒锥生成的射流尺寸稳定。经实验验证,电压反馈调控下沉积纤维直径的方差为3.86174,远小于未使用电压反馈调控下的方差(24.5291),故上述反馈调控有利于近场电纺工艺生产直径一致性更高的纤维。
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关键词
近场电纺
泰勒锥
YOLOv7
实时监测
电压反馈
调控
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Keywords
near-field electrospinning
Taylor cone
YOLOv7
real-time monitoring
voltage feedback
regulation
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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