基于多模态超声建构胎儿先天性心脏病决策树模型及其应用价值

目的:分析基于多模态超声建构胎儿先天性心脏病决策树模型及其应用价值。方法:随机选取2021年4月-2023年7月在本院产前超声检查孕中期孕妇300例,常规产科超声检查确定胎儿生长程度,核实孕周,采用超声多断面模式方法对胎儿心脏进行多断面检测,包括四腔心断面、三血管断面、主动脉弓断面、左室流出道断面、右室流出道断面。对正常分娩的新生儿进行心脏多断面超声检测。对300例胎儿进行多断面模式超声检测,分析胎儿是否伴有先天性心脏畸形,对比超声检查与随访结果符合情况。结果:超声检出21例先天性心脏畸形胎儿,8例选择引产,余13例正常分娩。超声诊断与随访结果对比,卵圆孔直径增大、法洛四联症、完全型心内膜垫缺损、二尖瓣闭锁、右室发育不良综合征、左室发育不良综合征、大动脉转位、永存动脉干、单心室、三尖瓣下移符合率均为100%,超声诊断室间隔缺损7例,随访发现室间隔诊断5例,诊断符合率71.4%。279例超声诊断无先天性心脏畸形胎儿出生后经超声诊断发现有1例卵圆孔未闭、3例室间隔缺损,共4例漏诊患儿,漏诊率0.54%。四腔心断面、三血管断面、主动脉弓断面、左室流出道断面、右室流出道断面诊断胎儿畸形率分别为3.95%、0.63%、2.76%、3.27%、3.25%。由决策树模型可得,产前超声检查发现胎儿心脏可疑异常、高龄孕妇、孕妇接受药物治疗或射线暴露、孕妇有先天性心脏病家族史是胎儿存在先天性心脏病的独立危险因素,其中产前超声检查发现胎儿心脏可疑异常的影响最为显著。结论:孕中期胎儿产前超声多断面模式筛查胎儿先天性心脏病,能够对多数胎儿先天性心脏病进行诊断。

一种基于残差MLP的多模态点云分类网络

针对PCT等先进点云算法存在模态单一、特征提取器复杂、参数量大、计算效率低等问题,提出一种精简快速的多模态点云分类网络Res-CLIP。将ResMLP-PC与CLIP结合,通过学习多模态信息提高主干网络性能和迁移学习能力,使用残差MLP提高算法效率;将仿射变换模块融入主干网络提高算法精度。排水管道缺陷数据集实验结果表明:与PCT等算法相比,ResMLP-PC算法的精确率、召回率均有提升,且参数量减少近50%,检测速度提升23%。Zero Shot实验结果表明:与现有多模态点云网络相比,Res-CLIP算法在2类公开数据集上的Zero Shot精度均较优,比ULIP相比分别提升4.6%、0.5%。

修复缺陷嫌疑区域的无监督磁瓦表面缺陷检测

磁瓦表面缺陷样本数量少,异常视觉特征分布发散,现有依赖目标特征的有监督检测方法不能有效检测未定义缺陷;磁瓦表面正常纹理呈非均匀且非周期性分布,使得经典重构网络难以准确地重构磁瓦表面正常特征,导致相关无监督检测方法性能低下.为此,采用多头注意力增强的掩码图像修复网络(MIINet),长距离提取图像特征,捕捉全局信息,增强图像修复的能力;引入视觉显著性算法抑制磁瓦表面纹理信息和突显缺陷区域,以便二值化算法精准分割缺陷嫌疑区域;利用MIINet修复待检测图像缺陷嫌疑区域,选用修复前后图像的残差图像和结构相似性实现缺陷检测与缺陷判定.与经典无监督方法相比,修复缺陷嫌疑区域的表面缺陷检测方法的准确率提升了2.36%,F1值提升了1.62%.

改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法

针对钢轨多类别缺陷识别任务中样本不平衡、尺度差异大,提出一种改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法。在骨干网络中嵌入全局注意力机制,增强网络对缺陷特征的提取能力;构建加权双向特征融合网络,减少缺陷目标特征信息的丢失;在颈部采用改进的卷积结构,降低模型复杂度,同时提升检测精度;最后引入WIoU损失函数提升低质量样本预测能力。该方法在2种不同类别的数据集中都具有较好的表现,在RailDefect公共数据集上,其平均精度均值(mAP)达到91.2%,较YOLOv5s网络提高了3.6%,准确率(precision)和召回率(recall)分别提高了3.3%和3.9%。该算法在保证较高检测精度的同时降低了模型复杂度,更适合部署于算力有限的移动端轨道检测设备中,具有一定的实用价值。

基于改进Deeplabv3+算法的滚珠丝杠驱动表面点蚀缺陷检测

针对滚珠丝杠驱动表面背景环境复杂、点蚀缺陷目标小因而难以检测的问题,提出改进的Deeplabv3+滚珠丝杠驱动表面缺陷分割算法。本算法采用Re2Net-50替换Deeplabv3+的主干网络,显著提升了对小尺寸缺陷目标的识别能力。此外,通过在主干网络中融合特征金字塔网络FPN,能够加强多尺度信息的提取,从而增强了对缺陷目标的精确定位。最后,本研究在Deeplabv3+网络的ASPP模块之后引入了Coordinate Attention机制,能够增强模型对图像中空间和维度的关注,有效地捕获了图像中的长距离空间依赖关系。实验结果表明,与原始的Deeplabv3+相比,所提算法在平均交并比MIoU指标上提高了4.38%,准确率Accuracy提高了5.52%,F1-score提高了2.74%。同时,与其他经典的语义分割算法相比,所提算法也展现出了一定的优越性。

基于多层融合振动数据分析的GIS设备机械缺陷诊断方法研究

气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated metal enclosed switchgear,GIS)机械缺陷是导致设备故障的重要因素,针对单测点、单证据机械缺陷诊断模型信息缺失和精度不足问题,该文提出一种多层融合振动数据分析的GIS设备机械缺陷诊断方法。首先,基于真型GIS设备振动模拟平台试验研究测点位置与缺陷类型对振动行为的影响特性;然后,联合统计分析、模态分解、尺度变换方法提出机械振动信号整体与局部信息关注的复合参数分析方法,引入主成分分析开展多测点振动信息的特征层融合降维;最后,提出改进放缩权重的Dempster-Shafer(DS)证据理论和Bagging投票机制的强/弱基学习器决策层融合机制,联合构建多层融合振动数据分析的GIS设备机械缺陷诊断模型。结果表明:不同类型机械缺陷信号的响应幅值、特征频点和畸变程度存在显著差异,复合特征参量大小及分散程度各不相同;同时,测点位置对缺陷信号的复合振动特征参量的表现形式及分布区间也具有一定影响;基于多层融合数据分析的诊断模型实现缺陷有效识别,辨识准确率为98.66%,相比单一分类器诊断效果提升5.83%。该文可为GIS设备机械缺陷诊断方法提供有价值的参考。

基于直流电位降法的缺陷区域多探针检测

油气管道在服役过程中由于制造过程、环境复杂等因素容易产生缺陷,造成管道破裂等事故,因此对管道的无损检测具有重要意义。通过直流电位降法研究裂纹缺陷对电位场的影响规律,建立了多探针缺陷检测方法。首先采用有限元法对含有缺陷的平板试样进行电位分析,缺陷区域的电位差明显高于无缺陷区域,通过多探针的检测范围对试样区域进行划分后,提出了多探针缺陷区域检测方法。检测到区域存在缺陷后,对缺陷影响因子k进行计算,无缺陷区域k值基本在0.8~1.2之间,而缺陷周围的k值都超过了2,根据k值的分布可以得到缺陷的大致位置和尺寸。并搭建了多探针检测试验平台进行试验,结果表明,缺陷附近的电势差显著高于其他区域,与有限元结果相符。缺陷区域电势差明显高于其他区域,无缺陷区域k值在0.75~1.2之间,缺陷区域k值基本大于1.5。通过k值分布对缺陷位置和尺寸进行分析,与实际尺寸相差在3~5 mm左右。

基于SD演化博弈的建筑工程质量潜在缺陷保险履约研究

当前,我国大力推行的住宅质量潜在缺陷保险(Inherent Defects Insurance,IDI)实施效果亟需改善。针对寻租行为导致的工程质量问题,基于保险公司视角构建履约阶段保险公司、承包商、风险管理机构的三方博弈模型,运用系统动力学进行仿真,改变合作损失、名誉损失、监督成本等数值,探究各主体行为演化过程及各因素对主体策略变化的影响。结果表明,保险公司积极监督受到承包商寻租和风险管理机构意向寻租策略的正向影响,出于长久合作考虑,不会出现寻租行为,监督成本是影响保险公司策略的主要因素。验证结果具有科学性,为IDI在市场中的顺利推行和应用提供了理论依据。

基于多源域适应的缺陷类别预测方法

随着规模和复杂性的迅猛膨胀,软件系统中不可避免地存在缺陷.近年来,基于深度学习的缺陷预测技术成为软件工程领域的研究热点.该类技术可以在不运行代码的情况下发现其中潜藏的缺陷,因而在工业界和学术界受到了广泛的关注.然而,已有方法大多关注方法级的源代码中是否存在缺陷,无法精确识别具体的缺陷类别,从而降低了开发人员进行缺陷定位及修复工作的效率.此外,在实际软件开发实践中,新项目通常缺乏足够的缺陷数据来训练高精度的深度学习模型,而利用已有项目的历史数据训练好的模型往往在新项目上无法达到良好的泛化性能.因此,首先将传统的二分类缺陷预测任务表述为多标签分类问题,即,使用CWE(common weakness enumeration)中描述的缺陷类别作为细粒度的模型预测标签.为了提高跨项目场景下的模型性能,提出一种融合对抗训练和注意力机制的多源域适应框架.该框架通过对抗训练来减少域(即软件项目)差异,并进一步利用域不变特征来获得每个源域和目标域之间的特征相关性.同时,该框架还利用加权最大均值差异作为注意力机制,以最小化源域和目标域特征之间的表示距离,从而使模型可以学习到更多的域无关特征.在构建的包含8个真实世界开源项目的数据集上的实验表明,所提方法对比最先进的基线方法取得了显著的性能提升.

基于可变形卷积和注意力的带钢瑕疵识别方法

带钢生产中瑕疵检测的准确性对于其质量的保证有着至关重要的意义。本文针对带钢表面瑕疵检测中的瑕疵种类复杂、背景干扰严重、瑕疵样式间面积形态差异较大等问题,提出了一种基于ResNet50改进的结合多尺度变形卷积和注意力的带钢表面瑕疵分类识别方法。首先通过细化ResNet50中BottleNeck结构的卷积块为一组多尺度卷积以扩大感受野,然后引入可变形卷积代替组中的卷积核,使网络在训练中捕捉不同形态尺度的瑕疵特征。最后在网络中引入增强注意力模块,使网络可以关注到通道与空间之间的信息,将其联合起来从而关注到更重要的通道和空间位置。通过对比实验表明,本文提出的方法在带钢的表面瑕疵分类识别上精确度优于现有方法,可以应用于企业实际的带钢的工业生产中。

基于融合MBAM与YOLOv5的PCB缺陷检测方法

随着电子信息产业迅速发展,PCB行业作为电子信息产业的基础,其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响。针对PCB缺陷目标较小,缺陷类型多,特征不明显,在实际生产过程中易产生误检、漏检等问题,提出了一种多分支注意力MBAM模块方法,在3个不同维度对特征图进行关注,以增强特征提取的能力,对缺陷区域给予更多的注意力表示。通过改进YOLOv5结构,将MBAM与YOLOv5网络结合,有效的提升了对PCB中小目标的检测性能。最后通过在网络不同位置添加MBAM模块进行对比实验,选取了最佳的添加位置。通过在PCB缺陷数据集上的实验结果表明,改进后的PCB缺陷检测算法具有良好的检测性能,优于其他对比算法,最终的AP达到了96.7%,对比标准YOLOv5的94.7%提高了2个百分点,其他项指标均有涨点,在保持检测速度基本不变的情况下,精准地识别PCB缺陷类型。

基于改进DETR的机器人铆接缺陷检测方法研究

铆接作为铁道车辆结构件的主要连接方式,合格的铆接质量是车辆安全稳定运行的重要保证。针对现有铆接缺陷检测方法存在检测精度低、检测点位少、检测智能化水平不高等问题,提出一种基于改进DETR的机器人铆接缺陷检测方法。首先,搭建铆接缺陷检测系统,依次采集工件尺寸大、铆钉尺寸小工况下的铆接缺陷图像。其次,为了增强DETR模型在小目标中的图像特征提取能力和检测性能,以EfficientNet作为DETR中的主干特征提取网络,并将3-D权重注意力机制SimAM引入EfficientNet网络,从而有效保留图像特征层的镦头形态信息和铆点区域的空间信息。然后,在颈部网络中引入加权双向特征金字塔模块,以EfficientNet网络的输出作为特征融合模块的输入对各尺度特征信息进行聚合,增大不同铆接缺陷的类间差异。最后,利用Smooth L1和DIoU的线性组合改进原模型预测网络的回归损失函数,提高模型的检测精度和收敛速度。结果表明,改进模型表现出较高的检测性能,对于铆接缺陷的平均检测精度mAP为97.12%,检测速度FPS为25.4帧/s,与Faster RCNN、YOLOX等其他主流检测模型相比,在检测精度和检测速度方面均具有较大优势。研究结果能够满足实际工况中大型铆接件的小尺寸铆钉铆接缺陷实时在线检测的需求,为视觉检测技术在铆接工艺中的应用提供一定的参考价值。

面向工业表面缺陷检测的改进YOLOv8算法

针对工业缺陷对比度低、周围干扰信息多导致的误检率和漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8的工业表面缺陷检测算法EML-YOLO。通过设计一种高效大卷积模块(efficient large kernel,ELK),在保留空间信息的同时提供多尺度的特征表示,从而提高模型的特征提取能力;提出多支路并行的特征融合模块(multi-scale context module,MCM),使得模型能够获取丰富的特征信息和全局上下文信息;在Neck模块中通过特征压缩和精简来减少模型的参数量和计算量,让模型更适用于资源有限的工业场景。采用GC10-DET和DeepPCB两个工业表面缺陷数据集来验证改进的EML-YOLO算法的有效性。实验结果表明,在GC10-DET数据集和DeepPCB数据集上,检测准确率上分别提高了4.3个百分点和2.9个百分点,参数量仅2.7×10^(6)。所提算法可以较好地应用于工业缺陷检测场景。

电缆终端应力锥错位缺陷对界面温度及应力分布的影响

电缆终端内部缺陷会造成终端内部电场分布不均、局部温度升高与应力分布变化,可能引发局部放电造成绝缘击穿。为研究终端应力锥错位缺陷对电缆界面温度及应力分布的影响,分别建立了电缆终端安装不足与安装过盈情况下的电缆终端错位缺陷模型,并进行电-热-力多物理场耦合仿真分析。结果表明:电缆终端绝缘屏蔽层截断处是电缆终端的薄弱部位,终端界面温度和界面压力都会在绝缘屏蔽层截断处发生突变。当电缆终端存在安装不足缺陷时,终端屏蔽层截断处与应力锥根部之间会出现电场升高区域,在安装位置为-7.5 mm时界面温度最高,绝缘界面压力值升高,且安装位置为-2.5mm时绝缘承受的压力值最大;当电缆终端存在安装过盈缺陷时,绝缘屏蔽层截断处会发生电场畸变,电场突变量随着偏移量的增加而增大,在安装位置为+5.0mm时绝缘界面压力值最大,且界面压力突变量增加发生畸变。因此,在电缆终端实际设计安装与运行维护中,额外注意应力锥错位缺陷对终端内部应力分布的影响十分必要。

Simulation of influence of multi-defects on long-term working performance of high arch dam

As an integrated structure,an arch dam is assumed to bear loads in its design consideration.However,multi-defects,such as cracks and the opening of transverse joints,are unavoidable during construction and operation.Multi-defects will reduce the structural integrity and stiffness of the dam and affect its working performance and degree of safety.In the current paper,a numerical model of defects and a simulation method of a high arch dam are introduced.The Chencun arch dam is analyzed as a case study.An entire course simulation analysis of the Chencun arch dam from construction to operation is carried out,through which the opening of the transverse and longitudinal joints,formation of cracks,and their influence on deformation and stress of the dam are studied.According to the results of the analysis,appropriate measures should be adopted to prevent the development of cracks,and observation should be strengthened for a more timely discovery of risks.

基于多特征融合的智能合约缺陷检测方法

智能合约是区块链技术最成功的应用之一,随着其广泛应用,智能合约的安全问题也引起了研究人员的关注。尽管已有一些针对智能合约缺陷检测的研究,但对于智能合约代码特征的挖掘还不充分。提出一种采用多特征融合方式的智能合约缺陷检测方法。首先,对智能合约代码进行预处理,其中包括颜色标记、词汇提取、ASCII字符转换以及合约之间继承关系的提取;然后,将颜色标记、词汇提取、ASCII字符转换得到的处理信息输入到由BERT、卷积神经网络(CNN)以及双向长短期记忆(BiLSTM)网络构建的融合模型中进行特征提取,同时将合约之间的继承关系信息输入node2vec随机游走算法,以获得合约关系的特征向量;最后,将所有特征向量连接并输入分类器进行缺陷分类。使用真实的Solidity智能合约数据集对该方法进行验证,实验结果表明,相比其他模型,所提多特征融合模型在F1值实现了6%~12%的改进,在准确度方面实现了4%~11%的提升,该方法能够更好地挖掘智能合约代码的深层特征,提高缺陷检测性能,对智能合约的安全性具有一定的应用价值。

航空锂电池焊缝的多通道多频涡流检测

为了实现航空锂电池极耳极板激光焊缝的高效准确检测,设计制作了带有层析成像功能的多通道多频涡流检测系统.采用该系统及5通道防干扰差分结构涡流传感器对极耳极板焊缝中的局部断焊、整体漏焊、焊缝变形内凹、微小缺陷等典型缺陷进行检测,并基于趋肤效应原理,采用层析成像技术对焊瘤缺陷进行扫查成像.结果表明,研发的带有层析成像功能的多通道多频涡流检测系统可有效检测出锂电池极耳极板焊缝中的多种典型缺陷,最小可检测1 mm的缺陷,层析成像技术可实现不同深度下缺陷的形貌观测.通过对大量检测结果的对比分析,总结了缺陷种类、位置及长度的判别方法,提出了一套缺陷判别流程与评定准则,为实现锂电池极耳极板焊缝检测的工程化奠定了良好的基础.

弯管内外表面腐蚀缺陷力学-电化学相互作用规律研究

为进一步研究弯管内外表面腐蚀缺陷力学-电化学(M-E)相互作用规律,建立基于多物理场耦合的弯管内外表面含腐蚀缺陷的三维模型,研究内压和缺陷几何形状对M-E相互作用规律及对弯管的影响。研究结果表明:当弯管内外表面存在腐蚀缺陷时,弯管内侧的M-E效应更强,增加应力和腐蚀的增长速率,使内侧更容易发生失效;当缺陷几何增长时,应力在缺陷长度和宽度方向上增长,腐蚀主要在缺陷长度方向上增长;外表面缺陷附近的应力和腐蚀增长规律基本一致,而内表面缺陷附近的应力增长较腐蚀增长更为复杂。研究结果可为含腐蚀缺陷弯管评估模型的完善以及管道系统完整性的管理提供理论参考。

基于多度量多模型图像投票的织物表面瑕疵检测方法

为解决自动化生产线上织物表面瑕疵检测准确率低和计算速度慢的问题,利用织物表面具有周期纹理的特性提出了一种改进的RANSac检测方法,即多度量多模型图像投票。首先将输入图像裁剪为尺寸一致的子图,计算出子图多维度量的输出值矩阵;然后与改进RANSac计算出的无瑕疵背景的多维度量标准值分别对应作差,采用投票得出每张子图的基础分;再将其在4个记数模型下得到的综合评分排序,根据顺序和偏移量在输出端得到外点所代表的瑕疵子图。实验结果表明:在自采样的织物瑕疵数据集上,选择单度量和单模型的预测精度平均可达到90.9%,平均预测时间达到0.139 s,综合多度量多模型投票的平均预测精度可达到92.7%。该算法不需要大量前期数据进行训练,适用于纯色和条纹状织物的实时表面缺陷检测。

基于多物理场耦合的Q345钢应力腐蚀行为研究

海上风力机组的支撑结构和相应的变压器平台极易受到腐蚀,腐蚀缺陷会导致应力集中,从而严重影响风机设备的使用寿命。以Q345钢为研究对象,采用COMSOL多物理场仿真软件建立一种Q345钢表面腐蚀缺陷生长预测的有限元模型,模拟研究海洋环境中Q345钢的应力腐蚀行为。通过电化学腐蚀试验得出Q345钢的Tafel关系,应用多物理场耦合计算应力对腐蚀缺陷处电化学腐蚀的影响,结合Faraday定律开展腐蚀缺陷的生长预测。结果表明:随着拉伸应变和缺陷深度的增加,缺陷处的应力也随着增加,加速了缺陷处的失效;当应力在缺陷处引起塑性变形时,局部腐蚀活性显著增强;在缺陷处的力学和电化学效应改变了缺陷中心的应力分布,增强了缺陷中心腐蚀速率。