Resnet18模型在玻璃表面脏污识别中的应用

为解决高层建筑窗户的玻璃表面赃污识别检测的困难,本文提出一种基于Resnet18的玻璃表面脏污识别方法。该方法以玻璃表面脏污层为研究对象,将迁移学习和计算机视觉算法相结合,实现对玻璃表面赃污的识别和检测。测试的结果表明,Resnet18在自建玻璃表面脏污数据集上的识别准确率达到了99.10%,可以有效地对玻璃表面脏污进行识别,对实际应用具有一定的借鉴意义。

基于车载探地雷达的重载铁路道床脏污指数提取研究

车载探地雷达信号响应谱的振幅和包络特征可以间接关联有砟轨道道床脏污状态,路基、桥梁、隧道等3种线路环境下检测信号存在差异,由雷达信号提取道床脏污指数时需要求同存异。针对现有道床脏污率提取算法仅用于路基雷达数据的不足,需根据全线不同线路雷达信号特征改进道床脏污指数计算方法。通过设置合理的铁路路基模型,数值模拟路基、桥梁、隧道3种线路环境上不同脏污程度时的雷达信号响应,并在相应线路下进行现场雷达测试和挖验试验。结果表明:路基、桥梁、隧道3种线路环境下,以功率谱曲线振幅最大值或包络面积构成的道床脏污指数与道床脏污率均呈正相关,且计算桥梁线路下雷达信号功率谱响应时需截断时间窗口中的梁体反射信号,隧道线路下无需截断仰拱反射信号,可类似于路基线路进行计算,该结果为利用探地雷达对全线道床脏污水平评估和预测奠定了重要基础。

基于温度场大数据的空冷凝汽器脏污系数研究

结合某电站300 MW机组空冷岛,比对空冷凝汽器设计洁净度、自动冲洗装置清洗后洁净度、运行中实时洁净度3种不同情况下温度场的大数据,最终确定不同机组负荷、环境温度下的脏污系数,推动电站节能减排工作的开展。

生命与生态之殇——论安妮·塞克斯顿的脏污诗学

活跃于上世纪五六十年代的美国自白派诗人安妮·塞克斯顿大胆批判当时媒体广泛宣传的“洁净”理想,其作品彰显出对人类物类及精神层面“脏污”特质的情有独钟。“脏污”主题贯穿了塞克斯顿的诗歌创作,涉及身体、生态、政治、人性等不同维度的脏污书写,这一类型的书写象征着颠覆性的、以“审丑”反思为基轴的后现代脏污诗学范式的勃兴。塞克斯顿将作品置于脏污生成的历史背景与诗学理念中,力求揭示后现代工业语境中以美国为代表的西方文明内部的社会矛盾、政治丑恶和生态危机。

脏污材质对散体道床剪切力学性能影响的试验研究

道床脏污会影响道床的剪切力学特性.为揭示脏污材质对道床剪切力学性能的影响规律,通过自主研发的大型铁路碎石道砟直剪仪,对道砟集料进行直剪试验.分析了不同道床脏污材质及脏污程度对道床平均剪应力、最大剪应力和最大剪胀位移等参数的影响.研究结果表明,煤灰和黄沙所构成的道床脏污均会使散体道床剪切力学性能显著降低;煤灰脏污对散体道床剪切力学性能的削弱作用比黄沙脏污更明显.

脏污程度对奶牛乳区温度分布规律的研究

为提高红外热成像技术检测奶牛隐性乳房炎的准确性,按脏污程度对奶牛乳区温度分布的影响进行研究。选取乳房外观正常,SCC<5×10~5·mL^(-1)的泌乳牛325头,对其后乳区进行分区:乳头池、乳腺池和乳腺,并对不同分区采取3分制的评分制进行评分,根据评分将后乳区不同分区各分为4组。结果显示,在干净状态下,奶牛后乳区左右不同分区的皮肤温度差异均不显著(P>0.05);从乳腺、乳腺池到乳头池,其皮肤平均温度、最低温度、最高温度有显著降低或降低的趋势,降低幅度相应为1.90、6.90和1.62℃;随着脏污程度的增加,乳头池、乳腺池、乳腺皮肤的最低温度呈现极显著降低(P<0.01),平均温度有降低的趋势,温度变异程度极显著增加(P<0.01)。综上表明,脏污程度对奶牛乳区温度分布有重要影响,且乳腺部分最高温度受到的影响较小,是温度法检测奶牛隐性乳房炎的较适部分和较适检测指标。

直流脉冲放电对脏污变压器的油净化处理

通过对脏污变压器油的分析 ,提出利用直流叠加高频交流脉冲放电进行脏污变压器油净化的新型处理方法 ,并建立了试验装置。

凝汽器脏污损失和空气聚积损失的分离

提出了一种对凝汽器现有传热系数计算模型进行处理方法，用简捷的途径分别算出脏污损失和凝汽器汽侧空气量聚积损失，为凝汽器性能在线监测及故障诊断提供了依据．

不同脏污质对格栅加筋道砟性能的影响

加筋格栅广泛应用于有砟轨道中以提高道床承载及侧向抗变形性能.由于受到来自行进列车落下的煤渣或底砟及地基层翻冒的泥浆等的污染,格栅加筋道砟集料的力学性能会受到严重影响.选用黏土、煤渣两种有砟铁路常见脏污杂质,对格栅加筋道砟开展了不同法向压力、不同脏污程度下的大型直剪试验,对比研究了不同脏污质对格栅加筋道砟的抗剪强度、峰值摩擦角、法向剪胀位移以及峰值剪胀角的影响差异,并分析了其差异产生的力学机制.试验结果表明:脏污质的存在会降低格栅加筋道砟的抗剪强度和峰值摩擦角,并减小试样的法向剪胀位移和峰值剪胀角;相较于受黏土污染的格栅加筋道砟,受煤渣污染的集料具有更低的抗剪强度和峰值摩擦角,以及更高的法向剪胀位移和峰值剪胀角,表明煤渣脏污对格栅加筋道砟的力学性能会产生更加不利的影响.

黏土脏污对道砟集料的应力-剪胀关系影响

列车循环荷载下,铁路地基层中的黏土颗粒会逐渐侵入道砟层,降低道床承载性能.通过开展一系列大型直剪试验,对黏土脏污质污染下的受格栅加筋道砟集料和未受格栅加筋道砟集料的强度及变形发展、应力-剪胀关系进行了研究.试验结果表明:随着脏污程度的增加,道砟集料在剪切过程中强度及法向变形均降低;干净道砟集料的应力比与剪胀比呈一阶线性关系,而黏土污染的道砟集料塑性增强,在剪应力峰值状态下剪胀比更高而抗剪强度发展缓慢,导致应力比与剪胀比呈二阶多项式关系;高法向压力下,道砟集料具有更低的剪胀比;黏土脏污质的存在会减小道砟集料的变形破坏速率,但降低了集料的抗剪强度,而格栅的加筋作用可弥补由于黏土脏污引起的强度降低.

车载探地雷达主频对道床脏污评价参数影响研究

基于车载探地雷达响应谱的振幅和包络特征可以间接关联有砟轨道道床脏污状态,不同中心频率天线对道床脏污程度分辨率和探测深度不同,雷达测试信号存在较大差异。通过研究中心频率分别为200 MHz、400 MHz、2 GHz天线时不同脏污水平下道床雷达信号响应并计算其相应功率谱,利用功率谱曲线的频段积分值或振幅最大值构成的脏污指数与脏污率进行拟合。数值模拟和物理模拟结果表明,三种主频天线下得到的道床脏污指数与脏污率均呈正相关,相比于400 MHz、2 GHz天线,200 MHz天线下计算得到的道床脏污指数与脏污率线性关系更为明显,有利于道床脏污水平的预测和评估,该结果为利用探地雷达对在营铁路道床脏污状态预测和评估提供了实用性参考。

基于渗透性能的道床脏污评估标准研究

在分析有砟轨道道床理论最大质量脏污率范围的基础上,利用自主研制的直径50cm渗透仪器,采用达西渗流试验,进行道床脏污率对道床渗透性能的影响研究,并提出基于渗透性能的道床脏污评估标准。结果表明:有砟轨道道床质量脏污率范围为18.9%~28.3%;道床的脏污程度按照渗透性能分成4个等级,小于或等于10%为轻度脏污,10%~17%为中度脏污,17%~25%为重度脏污,25%以上为严重脏污;当道床的质量脏污率小于或等于10%时,不需要清筛;当道床的质量脏污率在10%~17%范围内时,可以考虑进行清筛;当道床的质量脏污率在17%~25%范围内变化时,需要进行清筛;当道床的质量脏污率大于25%时,需要立即进行清筛。

铁路运煤专线道床脏污率标定试验线的建设及应用

朔黄铁路综合检测车安装了英国Zetica公司的道床检测系统,能够计算出基于欧美标准的道床脏污指数。为确定道床实际脏污率与脏污指数的对应关系,朔黄铁路发展有限责任公司建设了国内首条道床脏污率标定试验线。该标定试验线完全模拟朔黄重载铁路的轨道结构、路基道床结构、道砟级配、道床脏污介质的成分和质量比例。由试验结果得出了道床脏污指数和道床脏污率的对应关系,确定了运煤专线道床脏污分级标准,可用于道床质量普查评定和道床脏污发展规律研究。

副机增压器涡轮端滑油脏污的原因及处理

某些副机增压器，即使按说明书推荐的周期维护，涡轮端轴承滑油质量下降仍很快，使用二、三百小时滑油颜色就由浅黄色变为橙色甚至黑褐色，远低于说明书推荐的500—1000小时，尤其是燃用高黏度、低品质燃油时。

金属表面脏污区域的分割和量化算法研究

针对目前金属表面缺陷检测技术的研究现状,主要研究金属表面脏污检测与量化算法。结合金属表面的特点,通过对几种分割方法的比较,研究了阈值分割法中的迭代法对图像进行分割,该算法能够最大限度地保留细节信息。另外,研究了一种改进的自适应滤波算法结合像素计数法对金属表面的脏污区域进行量化处理。实验结果证明了所提出方法的有效性。

平整带钢表面黑色条带状脏污产生的原因分析及解决措施

某钢厂冷轧连续退火生产线在生产中发现用某型号平整液平整带钢后,带钢表面出现了黑色条带状脏污。针对这一缺陷问题,采用溶剂溶解试验、扫描电镜及能谱分析等方法分析了黑色脏污产生的原因。结果表明:该黑色条带状脏污是由退火残渣造成的。最后根据原因提出了相应的解决措施。

光学测量仪器脏污的处理办法初探

光学测量仪器的脏污是常见现象，本文首先介绍了表面脏污的清擦方法；然后针对内部脏污，介绍几种光学零件的清擦技术。

直接空冷散热器运行性能及脏污程度评价方法

通过空冷岛冲洗前后换热性能的试验分析,发现了由于空冷散热器的脏污造成风量减小是影响换热性能的重要因素,结合对直接空冷机组冷端变工况特性的研究,探讨出散热器初始温差变化值对空冷散热器运行性能的影响及脏污程度的评价方法,具有试验测试工作量小、计算简单、现场应用方便的特点。该评价方法对及时掌握散热器的运行性能,确定合理的冲洗时间和定量判断散热器的冲洗效果,具有很强的指导意义。

一种基于卷积神经网络的纸币脏污识别方法

纸币的污损程度在某种程度上决定了纸币是否能够继续流通.如何精准的识别纸币的脏污,是当前金融机具面临的一项重大问题.为了解决这个问题,本文使用接触式图像传感器采集纸币在红光、绿光、蓝光、红外光下的双面反射图像,同时也采集纸币在绿光透射和红外光透射下的图像.通过使用图像处理的方法把纸币图像提取出来,然后分析不同脏污等级的纸币在各种光源照射下所形成的图像,最终决定把哪种光源的纸币图像输入到卷积神经网络.之后,将已经分类好的训练样本和测试样本通过上述方式处理,会得到纸币图像的训练样本和测试样本.使用训练样本对本文设计的卷积神经网络进行训练,就会得到本文所需要的纸币脏污识别分类器.然后使用测试样本在这个分类器上进行测试,会得到训练的分类器的识别效果.测试结果表明本文所设计的卷积神经网络分类器对于识别纸币脏污的准确性非常高.

船舶柴油机空冷器异常脏污的预防和管理

船舶主机功率降低的问题,除了零部件的磨损间隙增大、气密性减弱或各种参数有所偏离等原因外,还有一个重要原因就是废气涡轮增压系统中的空冷器局部堵塞的影响。为了加深对空冷器的认识,结合实际工作对空冷器的拆检清洗,本文着重就船舶柴油机空冷器异常脏污的预防和管理加以探讨。