基于一种扩展模糊Petri网的列车运行晚点致因建模分析

针对目前我国列车运行晚点较严重的问题,提出一种扩展的模糊Petri网(extended fuuzy Petri net,EFPN),并以对列车正点运行有重大影响的主要因素为基础,模拟给出其因果关系,建立了基于EFPN的列车运行致因的分析模型,利用EFPN推理算法分析计算模型中某个致因因素导致列车运行晚点的真实度,真实度最高的致因因素则是导致列车运行晚点的最主要因素.实例分析表明,EFPN模型能够体现各因素之间的逻辑关系,通过定量分析可得到导致列车运行晚点的主要原因.

FINE-GRAINED DISTRIBUTED MULTIMEDIA SYNCHRONIZA-TION MODEL——ENHANCED FUZZY-TIMING PETRI NET

A fine grained distributed multimedia synchronization model——Enhanced Fuzzy timing Petri Net was proposed which is good at modeling indeterminacy and fuzzy. To satisfy the need of maximum tolerable jitter, the sufficient conditions are given in intra object synchronization. Method to find a proper granularity in inter object synchronization is also given to satisfy skew. Exceptions are detected and corrected as early as possible using restricted blocking method.

基于改进Faster RCNN的PCB表面缺陷检测研究

印刷电路板(PCB)在制造过程中不可避免地存在焊点缺焊、短路、毛刺、缺口、开路、余铜等微小缺陷。传统的基于机器视觉检测的缺陷检测方法存在检测速度慢、误检率和漏检率高、抗干扰能力弱等问题。为解决上述问题,提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)的PCB表面缺陷检测方法。首先,在传统Faster RCNN框架的基础上,融入扩展特征金字塔网络(EFPN)以实现特征提取与融合,并进行多尺度检测,从而尽可能保留图像细节信息以提高检测性能。其次,利用K-means算法结合交并比(IoU)优化区域建议网络(RPN)结构中的锚框参数,使得生成的锚框方案更有针对性。试验结果表明,改进Faster RCNN在PCB缺陷数据集上的全类平均正确率(mAP)值达到93.4%、检测速度达到每秒21.79帧。所提方法可推广应用至芯片、光学器件表面微小缺陷在线检测,从而提升工业生产效率。