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根据【关键词:
HoloLens2,声纹识别,增强现实,深度学习,民用航空发动机维修
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关键词
基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法
作者:
辛佳雯
王睿
谢艳霞
孙军华
来源:
仪器仪表学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
深度学习
双目立体视觉
缺陷检测
描述:
针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN(AD-CPN)的级联卷积神经网络,实现了图像中螺栓及二维关键点的检测,可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷,通过欧氏距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对,最后对检测点对三维重构,并计算出螺栓的实际长度,从而判断螺栓是否错装。实验结果表明,相较于CPN,AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%;螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%,可见该方法具有较高的缺陷检测准确率,有效保障了航空发动机的安全运行。
基于无锚解耦头的航空图像旋转目标检测方法研究
作者:
康宇哲
冯桂林
张易诚
康逸云
沈炜
来源:
计算机时代
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
椭圆中心采样
解耦合检测
无锚点
描述:
解耦合目标检测头将边界框回归任务与目标分类任务分离以提高检测精度。实验表明,所提方法在DOTA和HRSC20
1
6数据集上分别达到了75.2%和89.
1
%的mAP,满足了精确检测的要求。
基于
深度学习
的飞机表面缺陷检测
作者:
刘昊
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
深度学习
缺陷检测
残差连接
描述:
基于
深度学习
的飞机表面缺陷检测
无损检测技术在航空发动机叶片故障自动检测中的应用
作者:
邸三虎
来源:
模具制造
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
缺陷自动识别
无损检测
航空发动机叶片
描述:
无损检测技术在航空发动机叶片故障自动检测中的应用
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
作者:
高光亚
闫娟
杨慧斌
刘亚彪
来源:
上海工程技术大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
视觉测量
边缘检测
深度学习
图像分割
描述:
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法综述
作者:
邴皓哲
赵健淇
来源:
飞机设计
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
图像处理
深度学习
缺陷检测
描述:
传统视觉的方法和基于
深度学习
的方法,并详细分析了其基本原理、优缺点以及相关的应用算法。对基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法进行了总结,对其未来的发展进行了展望。
基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法
作者:
孟庆嘉
杨超达
谭银
陈波
常玉伟
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动检测方法
深度学习
装配孔位
飞机
描述:
为提高飞机装配孔位自动检测准确率,降低响应时间,获得较好的检测结果,提出基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法。基于设计的采集结构完成装配孔位图像采集,对图像进行降噪处理,基于
深度学习
理论,完成
基于
深度学习
的航空装备保障初级指挥专业人才培养探索
作者:
王利明
祝华远
纪云飞
马海洋
刘杨
来源:
大学教育
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
初级指挥
培养方式
深度学习
航空装备保障
描述:
该研究基于
深度学习
理论,从情感、行为、认知3个层面,采取认知重组、联系、反馈、参与、问题、激励、交互、拓展8项策略,构建了以
1
6项教学活动为主体的
深度学习
策略模型,探索了课程与教学活动相耦合的人才培养方式。教学实践表明,该研究使航空装备保障初级指挥专业人才培养的“指挥管理”特质得到巩固强化。
基于
深度学习
的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践
作者:
李军吉
应良中
陶文旷
来源:
测绘通报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
无人机
航空影像
非正规垃圾堆放点
描述:
绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域,利用飞马航测无人机获取航空影像数据,对比分析了本文提出的方法和基于
深度学习
的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用,试验结果表明本文提出的方法准确率提高了
1
.72倍。
基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
作者:
黄续芳
赵平
冯铃
张丽
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
故障诊断
深度学习
Bi/GRU模型
描述:
针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的
深度学习
液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
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