钢结构防火涂料涂层竣工验收检测依据的可操作性

钢结构工程竣工后开展消防工程验收时,需委托有CMA认证资质的第三方机构对钢结构防火涂料进行外型、厚度及膨胀系数的合规性查验。目前查验时参考规范为GB 50205—2020、GB 14907—2018、GB 51249—2017以及企业自愿采纳的协会规范T/CECS 24—2020。在日常工作中发现以上四部规范规定的建筑构件防火涂料的“外观查验”、“涂层厚度查验”有很多条款矛盾,并且都缺少膨胀型防火涂料膨胀倍数查验的条款,导致在查验过程中无法进行具体操作。在实践过程中怎样规范检测报告内容,使规范条款更具备可执行性,是所有检测机构所关注的焦点。本文剖析了上述四部规范中相关外观、厚度及膨胀系数检测条款不一致的内容,明确提出规范选用的一些提议,以期为相关工作提供参考。

高频电刀质量控制检测依据的探讨

随着高频电刀在临床的广泛应用,其引发的医疗事故层出不穷,对其安全及性能参数进行质量控制迫在眉睫,本文就高频电刀质量控制检测依据进行了探讨。

承插型盘扣式钢管支架构件力学性能检测依据分析探讨

针对目前在工程质量检测中承插型盘扣式钢管支架构件力学性能存在若干检测依据且未有指导性文件的情况,通过法规、标准具体实施情况以及实际试验的角度,对主流的两个应用检测依据进行了分析与比较,认为相较于《碗扣式钢管脚手架构件:GB 24911—2010》[1]而言,《承插型盘扣式钢管支架构件:JG/T 503—2016》[2]在对承插型盘扣式钢管支架构件的检测方面会相对更合理与适用,评价体系更加完善,检测结果更具有参考性。

中空锚杆检测依据的探讨

中空锚杆体检测必须首先确定检测依据。笔者认为:中空锚杆体检测应参照铁道部标准TB/T3209-2008检测;中空锚杆体除检测力学性能外,还应检测重量偏差;锚杆注浆用水泥净浆、砂浆的抗压强度应按JGJ/T70-2009进行试件制作、养护、试验,但在抗压强度计算时不应乘以强度换算系数(K=1.35),而应视浆料具体情况而定。

防辐射孕妇装走俏市场——专家称：服装防多种辐射缺乏检测依据

据报道，当下，为了防止腹中胎儿受辐射源的影响，一些准妈妈对市场上销售的防辐射服装“情有独钟”。

加强机构管理,保证检测依据的合法性

本文主要论述了法定计量检定机构保证检测依据合法性的重要作用和意义 ,对检定机构检测依据不合法的类型和原因进行了分析。结合实际 ,从加强机构管理的多个方面对保证检测依据合法性的对策和措施进行了探讨。

基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测

随着无人机搭载目标检测算法在输电杆塔绝缘子巡检领域的发展,针对绝缘子缺陷检测速度较低,网络复杂度高且缺陷小目标难以准确检测的问题,提出一种基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的YOLOv5-3S-4PH模型进行绝缘子缺陷实时检测。首先将重构的ShuffleNetV2-Stem-SPP(3S)网络作为YOLOv5的主干网络,显著减小了网络的参数量和计算量;其次引入针对小目标的增强多尺度特征融合网络以及4个预测头,来增强网络对绝缘子缺陷的感知能力,并结合Mosaic-9数据增强、CIoU损失函数进一步补偿轻量化导致的检测精度损失;最后将其应用到自制绝缘子数据集进行验证。实验结果表明,该文所提出的模型相对于未改进的YOLOv5,全类平均精度提高了3%,检测速度提高了81.8%,参数量、计算量分别压缩了82.4%、67%。因此,所提出的模型更适合部署在无人机平台上进行绝缘子缺陷的实时监测。

食品中多环芳烃的来源、污染状况与检测分析

多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)是一类持久性的有机污染物,具有致癌、致畸、致突变等毒性,广泛存在于食品、特别是烟熏食品中,过量摄入将严重危害人体健康。许多国家通过制定严格的限量标准、加强检验检测等措施对食品中的PAHs进行防控,但随着工业化的快速发展,煤、石油等燃料的大量使用,食品中PAHs污染的问题依然突出,其在食品中仍普遍被检出,已成为影响食品安全的主要风险来源之一,关于食品中PAHs的污染来源、监测分析和检测技术等方面的研究也日益增多。本文概述了PAHs对农作物的影响,分析了食品中PAHs的主要来源和污染状况,从样品前处理和测定分析两个方面,综述了食品中PAHs的主要检测技术,评述了其优缺点,并提出了今后研究工作的建议,以期为食品中PAHs的监测分析、预防控制和深入研究提供参考。

边缘信息增强的显著性目标检测网络

针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。

我国24家检验检测机构洁净环境照度检测能力验证

目的评价我国检验检测机构对洁净环境照度的检测能力。方法回顾性分析中国食品药品检定研究院于2022年在全国范围内首次设计并组织实施的洁净环境照度能力验证项目。基于洁净环境检测的行业特点,该项目分为笔试和实际操作(简称实操)两部分。笔试部分,共3题(限时40 min完成),考察参加测试(简称参测)实验室对检测标准正确理解和掌握的程度,根据专家商议确定的评分标准评分(满分50分)。实操部分,以该院药用辅料和包装材料检定所的2台洁净工作台为现场考核样品,以参测实验室的现场测试结果考察参测实验室的仪器操作和实验水平(限时5 min完成),以Z值进行评价(︱Z︱≤2,>2~<3,≥3分别为满意、有问题、不满意)并打分(满分50分)。以笔试和实操评分之和评价参测实验室的检测能力(≥60分为合格)。结果共24家实验室参加了能力验证并按要求提交了结果报告。笔试,评分为45~50分,满分21家(87.50%)。实操,样品A,满意21家(87.50%),有问题3家(12.50%);样品B,满意23家(95.83%),有问题1家(4.17%),2个样品均无不满意的实验室。24家实验室总评分均合格。结论该次能力验证结果显示,各实验室的检测能力维持良好,但部分实验室存在对标准的理解和掌握仍有欠缺或未按校准周期对照度计进行计量等问题,建议检测人员加深对洁净环境检测标准的理解,相应机构重视仪器的校准,持续提高检测能力。

改进YOLOv7算法的钢材表面缺陷检测研究

当前,基于深度学习的智能检测技术逐步应用于钢材表面缺陷检测领域,针对钢材表面缺陷检测精度低的问题,提出一种高精度实时的缺陷检测算法CDN-YOLOv7。加入CARAFE轻量化上采样算子来改善网络特征融合能力,融合级联注意力机制和解耦头重新设计YOLOv7检测头网络,旨在解决原始头网络特征利用效率不高的问题,使其充分利用各尺度、通道、空间的多维度信息,提升复杂场景下模型表征能力。引入归一化Wasserstein距离重新设计Focal-EIoU损失函数,提出NF-EIoU替换CIoU损失,平衡各尺度缺陷样本对Loss的贡献,降低各尺度缺陷的漏检率。实验结果表明,CDN-YOLOv7的检测精度可达80.3%,较于原YOLOv7精度提升了6.0个百分点,模型推理速度可达60.8帧/s,满足实时性需求,CDN-YOLOv7在提升各尺度缺陷检测精度的同时显著降低了缺陷的漏检率。

基于改进YOLOv5的安全帽检测算法

为了解决建筑工地、隧道、煤矿等施工场景中现有安全帽检测算法对于小目标、密集目标以及复杂环境下的检测精度低的问题,设计实现了一种基于YOLOv5的改进目标检测算法,记为YOLOv5-GBCW.首先使用Ghost卷积对骨干网络进行重构,使得模型的复杂度有了显著降低;其次使用双向特征金字塔网络(BiFPN)加强特征融合,使得算法对小目标准确率提升;引入坐标注意力(Coordinate attention)模块,能够将注意力资源分配给关键区域,从而在复杂环境中降低背景的干扰;最后提出了Beta-WIoU作为边框损失函数,采用动态非单调聚焦机制并引入对锚框特征的计算,提升预测框的准确率,同时加速模型收敛.为了验证算法的可行性,以课题组收集的安全帽数据集为基础,选用了多种经典算法进行对比,并且进行了消融实验,探究各个改进模块的提升效果.实验结果表明:改进算法YOLOv5-GBCW相较于YOLOv5s算法,算法平均精确率(IOU=0.5)提升了5.8%,达到了94.5%,检测速度达到了124.6 FPS(每秒处理帧数),模型更加轻量化,在复杂环境、密集场景和小目标场景下检测能力提升显著,并且同时满足安全帽检测精度和实时性的要求,给复杂施工环境下安全帽检测提供了一种新的方法.

基于LMIENet图像增强的矿井下低光环境目标检测方法

煤矿井下工作环境复杂,存在人造光源亮度低、粉尘多和水气密度大等不利因素,导致现有的目标检测算法在应用到煤矿井下时,存在提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题。提出一种煤矿井下低照度环境目标检测算法,由矿井低光图像增强模块LMIENet和目标检测模块组成,使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。在图像增强模块中,改进Zero-DCE算法设计轻量级增强参数预测网络,计算像素级增强参数矩阵,用于低光照图像的亮度调整和画质增强,该网络通过设计的非参考损失函数隐性衡量图像的增强效果,引导网络进行无监督学习,使网络能够不依赖配对数据集对原始图像进行自适应的画质增强。目标检测模块中,采用YOLO v8n目标检测模型,其轻量化的模型尺寸和高灵活性可避免模型整体复杂度过高;采用Focal-EIoU Loss改进回归损失函数,有效加速模型收敛并提升模型检测精度。实验结果显示:与经典目标检测算法Faster R–CNN,SSD,RetinaNet,FCOS等相比,提出算法在自建矿井人员数据集上表现出色,低光照环境下目标检测的mAP@0.5达到98.0%,mAP@0.5∶0.95达64.8%,在实验环境中单帧图像推理时间仅11 ms,优于其他对比方法,证明提出算法能够有效实现在煤矿井下低照度复杂环境下的目标检测,且耗时短、计算效率高。

铆接铝合金板铆钉失效缺陷检测方法研究

针对车身用铝合金板内部铆钉缺陷特征提取难度大、缺陷类型与程度识别准确率低的问题,提出一种基于高斯卷积深度信念网络与双向长短期记忆网络相结合的铆钉失效缺陷诊断模型与检测方法。首先,面向5种铆钉断裂缺陷设计试件并搭建自动检测系统,通过规划和调整探头姿态有效地降低提离效应对检测信号的影响。其次,设计双网络融合诊断模型提取和学习多维度缺陷特征信息,解决检测曲线中由时序变化特性和空间分布状态表征的缺陷信息提取难题。实验结果表明,与传统卷积网络及单一深度信念网络相比,优化后算法诊断模型的平均准确率为99.85%,相比提升了14.54%,且具有良好的通用性和鲁棒性,可实现铆钉内部缺陷的在线诊断。

图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法

公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目标预测框信息,将目标预测框投影到激光雷达坐标系下得到锥形感兴趣区域(region of interest,ROI)。在ROI区域内的点云空间约束下,联合点云聚类和点云生成算法获得不同尺度的洒落物在三维空间中的检测定位结果。实验表明:改进的YOLOv7-OD网络在中尺度目标上的召回率和平均精度分别为85.4%和82.0%,相比YOLOv7网络分别提升6.6和8.0个百分点;在小尺度目标上的召回率和平均精度分别为66.8%和57.3%,均提升5.3个百分点;洒落物定位方面,对于距离检测车辆30~40 m处的目标,深度定位误差为0.19 m,角度定位误差为0.082°,实现了多尺度公路洒落物的检测和定位。

考虑载客状态的改进孤立森林浮动车异常数据检测算法

为提高浮动车数据中异常数据检测能力及不同载客状态下的模型检测分析能力,提出基于S-DTA-IIForest(Summation&Difference Third Order Average&Improvement-Isolation Forest)的浮动车数据异常检测算法。构建由相邻两项求和(S)、三阶求和平均差分(DTA)的二维度空间SDTA特征向量;提出差额累计更新和动态区分辨识的改进孤立森林IIForest算法,通过设置停止阈值参数,避免当出现新样本异常值分数大于停止阈值时,仅更新样本不更新孤立森林模型的问题,设计每个二叉树区分辨识度参数,区分辨识度位于停止区间时停止二叉树生长,提高算法收敛性能,以ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面积AUC(Area Under ROC Cure)、F1-score为指标对模型精度进行对比分析,并以重庆市中心城区学府大道开展实例验证。结果表明:本文S-DTA-IIForest组合算法AUC、F1-score分别为86.63%、0.89,AUC较传统孤立森林IForest(Isolation Forest)提高32.4%,运行效率提高1.29%,具有收敛速度更快、精度更高的优势,载客条件下模型AUC、F1-score较未载客分别提高7.7%、10.8%,组合算法对载客数据有更高的检测精度,且未载客状态数据异常率较载客状态增加71.4%,未载客数据异常率更高。