基于级联网络的钢轨顶面缺陷检测方法研究

长期的高速行驶会引起车辆振动，使钢轨顶面形成孔洞、擦伤和疤痕等各种缺陷，这些缺陷不仅会影响钢轨顶面的外观，还会对钢轨的性能和安全性产生长期不利影响。针对钢轨顶面缺陷类型多变、背景杂乱、对比度低、噪声干扰等因素影响，提出一种基于级联网络的钢轨顶面缺陷检测方法。利用图像垂直微分投影法分割出钢轨顶面区域，在此基础上使用级联网络对钢轨顶面上的疤痕缺陷进行检测。其中，为更好地优化缺陷特征细节，在特征提取阶段引入轻量级的卷积注意力机制模块；采用信道加权模块与残差解码器模块相结合的方式进行缺陷特征恢复；为得到边缘清晰的缺陷对象，在特征恢复之后设计了一个边界精细化网络结构。实验结果表明，该方法的平均绝对误差仅为0.001 2,AUC值达到0.993 5,单张图片平均检测速度仅为0.041 s,对于Ⅰ型和Ⅱ型钢轨顶面疤痕缺陷的检测精度分别达到98.6%和96.4%。利用该深度学习网络模型能较好地检测出钢轨顶面的疤痕缺陷，具有较高的工程实用价值。     

基于摄像头与投影仪的智能空调面板开关

本文开发一款投影式空调面板开关,利用投影仪将界面的内容投射到物体表面,结合摄像头的卷积神经网络视觉检测,可直接完成界面操作,实现功能交互。本投影开关具有很强的适配性,可在多种物体表面成像,具有使得内饰简约和科技感强等特点。     

吃水标志的快速放样

目前船舶生产设计的软件很多，可以轻松地完成对吃水标志的放样，但由于价格及维护等方面的原因，不是所有的船厂都会安装。利用Auto-CAD，EXCEL等常用软件，将投影面（侧视标志）与实际面（标志实形）用二面角联系起来，从而快速进行放样。