关键词
不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割
作者: 黄睿   张超群   成旭毅   邢艳   张宝   来源: 计算机应用 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   损伤检测   实例分割   发动机叶片   交互式分割  
描述: 56张图像上进行测试。提出的不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法的平均精度(mAP)比SparseInst的平均精度高5.1个百分点。所提算法的结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN、YOLACT、BMASK-RCNN的结果。
基于图像识别的航空发动机叶片裂纹检测研究
作者: 李浩   来源: 电子科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 裂纹检测   卷积神经网络   发动机叶片   YOLO算法   特征金字塔  
描述: 基于图像识别的航空发动机叶片裂纹检测研究
航空叶片制造工艺及坐标检测方法分析
作者: 俞辉   王振忠   来源: 航空制造技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 发动机叶片   激光扫描   坐标检测   制造工艺   数据采集  
描述: 以当前航空发动机制造现状为研究对象,简要概述电解加工、数控加工、精密锻造及超塑性成形等叶片主流加工工艺及其制造关键性技术,并引出发动机叶片制造过程的测量手段。阐述三坐标测量过程中叶片坐标定位、测量
航空叶片制造工艺及坐标检测方法分析
作者: 俞辉   王振忠   来源: 航空制造技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 发动机叶片   激光扫描   坐标检测   制造工艺   数据采集  
描述: 以当前航空发动机制造现状为研究对象,简要概述电解加工、数控加工、精密锻造及超塑性成形等叶片主流加工工艺及其制造关键性技术,并引出发动机叶片制造过程的测量手段。阐述三坐标测量过程中叶片坐标定位、测量
航空航天复杂曲面构件精密成形技术的研究进展
作者: 张士宏   程明   宋鸿武   徐勇   来源: 南京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 复杂钣金构件   发动机叶片   精密成形技术   航空航天   大口径薄壁弯管  
描述: 对于当前航空航天飞行器中广泛存在的金属复杂曲面构件的高性能发展需求,提出研发针对叶片类零件、大口径薄壁弯管以及复杂钣金构件的楔横轧短流程制坯、颗粒填料辅助推弯成形以及高能率冲击液压成形等精密成形技术,分别从工艺原理、设备、模具及典型零部件应用等方面对上述技术的研究进展进行阐述和介绍。
航空航天复杂曲面构件精密成形技术的研究进展
作者: 张士宏   程明   宋鸿武   徐勇   来源: 南京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 复杂钣金构件   发动机叶片   精密成形技术   航空航天   大口径薄壁弯管  
描述: 对于当前航空航天飞行器中广泛存在的金属复杂曲面构件的高性能发展需求,提出研发针对叶片类零件、大口径薄壁弯管以及复杂钣金构件的楔横轧短流程制坯、颗粒填料辅助推弯成形以及高能率冲击液压成形等精密成形技术,分别从工艺原理、设备、模具及典型零部件应用等方面对上述技术的研究进展进行阐述和介绍。
航空发动机叶片腐蚀点标注及恒力打磨技术研究
作者: 聂奥   来源: 湖北文理学院 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 机器人   发动机叶片   恒力打磨   三维模型映射   腐蚀点标注  
描述: 航空发动机叶片腐蚀点标注及恒力打磨技术研究
不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割
作者: 黄睿   张超群   成旭毅   邢艳   张宝   来源: 计算机应用 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   损伤检测   实例分割   发动机叶片   交互式分割  
描述: 56张图像上进行测试。提出的不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法的平均精度(mAP)比SparseInst的平均精度高5.1个百分点。所提算法的结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN、YOLACT、BMASK-RCNN的结果。
航空发动机叶片腐蚀点标注及恒力打磨技术研究
作者: 聂奥   来源: 湖北文理学院 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 机器人   发动机叶片   恒力打磨   三维模型映射   腐蚀点标注  
描述: 航空发动机叶片腐蚀点标注及恒力打磨技术研究
不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割
作者: 黄睿   张超群   成旭毅   邢艳   张宝   来源: 计算机应用 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   损伤检测   实例分割   发动机叶片   交互式分割  
描述: 56张图像上进行测试。提出的不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法的平均精度(mAP)比SparseInst的平均精度高5.1个百分点。所提算法的结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN、YOLACT、BMASK-RCNN的结果。
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