基于IWOA-BP神经网络图像复原

针对传统复原算法在退化图像复原过程中存在明显滞后的问题,建立了一种改进的鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)-BP神经网络图像复原模型。首先,通过Tent混沌增强初始种群的均匀性和多样性;其次,采用非线性权重和改进的收敛因子,平衡算法的全局搜索与局部寻优能力;最后,结合Levy飞行策略更新个体位置,帮助算法跳出局部最优。随后采用经典图像数据,建立IWOA-BP模型。选取PSNR、SSIM和NMSE作为网络模型的评价指标,与BP、GWO-BP、WOA-BP进行对比。实验结果表明IWOA-BP模型图像复原视觉效果更好,提高了图像复原的质量。

基于YOLOv7近场电纺泰勒锥识别的电压反馈调控

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。

基于X射线图像的PCB缺陷检测系统

针对PCB内部缺陷检测速度慢、精度低的问题,提出一种基于X射线图像的PCB缺陷检测系统。该系统算法对YOLOv7进行改进,在Neck区域设计一种高效的特征提取模块,优化Neck区域网络结构,降低模型复杂度。在多尺度特征融合模块引入ACmix注意力机制,增加不同尺度目标特征的权重。将SIoU作为边框损失函数,提高网络的定位能力。实验结果表明:所提系统算法在测试集上的平均准确度均值(mAP)达到了92.8%,比YOLOv7算法提高4.6%;检测速度提升25%,模型计算量降低29%,面对复杂场景具有较强的鲁棒性,能够满足实际工业检测的需求。

对机械手定位的全相位傅里叶变换相位式激光测距系统

针对机械手中用于标定以及空间定位的激光测距装置测距精度不足、容易受工作环境等因素的影响,进而导致测量不准确,影响机械手空间标定以及定位的缺点,提出了一种基于全相位傅里叶变换(apFFT)的相位式激光测距系统。该系统采用apFFT算法来进行鉴相,进而得出实时测量的距离。相比于传统的基于傅里叶变换的相位式激光测距方法,该方法能够有效抑制实际应用中由于多种因素导致的频谱泄露现象。实验结果表明,该系统具有良好的稳定性和抑制频谱泄露能力,同时该系统的平均定位精度可以达到1 mm,满足实际工业生产制造的需求。

基于粘弹性球形小磨头的小口径非球面模具抛光

传统的抛光方法加工小口径非球面模具,存在工具容易干涉和面型误差补偿精度差的问题。提出一种使用粘弹性聚酯纤维布包裹球形小磨头的子孔径抛光方式,以适应小口径非球面模具的轮廓形状变化。首先,通过探究纤维布的压缩量与其不可恢复形变量和粘弹性应力的关系,确定抛光过程中纤维布的压缩形变规律,提出以纤维布的粘弹特性为基础,建立抛光压强分布模型,并结合抛光工具与模具的位姿得出合线速度分布规律,建立小磨头抛光单位时间去除函数;然后,通过单点抛光和均匀抛光实验,证明了粘弹性聚酯纤维布包裹球形小磨头的抛光方式比单独采用刚性球形小磨头抛光的效果更佳;接着使用粘弹性球形小磨头进行环带实验,探究了驻留时间、抛光压力、抛光工具转速和工件轴线速度等工艺参数对碳化钨模具的材料去除深度和表面粗糙度的影响规律,并对直径为9.7mm的回转对称非球面碳化钨模具进行面型误差补偿仿真与验证;最后,结果表明模具的面型误差仿真结果和实验补偿效果都有效收敛,面型误差PV值(Peaktovalley)从0.2087μm改善至0.0799μm,而且中心处表面粗糙度Ra由20nm降至10nm。证明了提出的基于粘弹性球形小磨头的子孔径抛光去除模型对小口径非球面模具面型精度与表面质量控制的有效性。