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根据【关键词:
铆接质量检测,机器视觉,最小二乘支持向量机,粒子群算法
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关键词
基于高速相机拍摄的飞机速度测量方法研究
作者:
张逸飞
冯灿
雷爱强
来源:
2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
机器视觉
高速相机
飞行试验
速度测量
描述:
基于高速相机拍摄的飞机速度测量方法研究
基于高速相机拍摄的飞机速度测量方法研究
作者:
张逸飞
冯灿
雷爱强
来源:
2022年中国航空工业技术装备工程协会年会论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
机器视觉
高速相机
飞行试验
速度测量
描述:
基于高速相机拍摄的飞机速度测量方法研究
航空发动机外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
,用于判断其中心是否是特征点。将训练好的特征分割网络模型应用于发动机外形点云,验证结果表明,特征分割精度达到95.
1
6%,所提算法实现了高精度语义分割。
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于
机器视觉
的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于
机器视觉
的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
航空发动机外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
,用于判断其中心是否是特征点。将训练好的特征分割网络模型应用于发动机外形点云,验证结果表明,特征分割精度达到95.
1
6%,所提算法实现了高精度语义分割。
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于
机器视觉
的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法
作者:
廖达海
殷明帅
罗宏斌
黄佳雯
吴南星
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
Si3N4圆柱滚子
耦合去噪
多尺度阈值分割
表面缺陷
描述:
为解决基于
机器视觉
的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法
基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测
作者:
马玉猛
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
预测
燃油流量
粒子群算法
经验模态分解
描述:
提出了一种EMD与SVM的组合预测模型,对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理,应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解,得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中,采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化,最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证,结果表明:该组合模型可以有效地预测燃油流量,准确率较高,其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。
基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测
作者:
马玉猛
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
预测
燃油流量
粒子群算法
经验模态分解
描述:
提出了一种EMD与SVM的组合预测模型,对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理,应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解,得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中,采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化,最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证,结果表明:该组合模型可以有效地预测燃油流量,准确率较高,其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。
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