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根据【检索词:
电气性能检测
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(2)
现代雷达
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关键词
航空零部件清洁度控制与
检测
技术研究
作者:
王发光
肖烈
来源:
中国机械
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空零部件
控制技术
清洁度控制
清洁度检测
检测技术
描述:
清洗设备,并设置好超声功率、频率等清洗工艺参数,对航空零部件进行清洗,实现零部件清洁度的控制;提取出航空零部件超声波清洗液中的颗粒,基于颗粒尺寸计数法评价其清洁度水平等级,完成航空零部件清洁度的
检测
。试验结果表明,研究技术控制后航空零部件可以达到
1
级清洁度,证实了该技术下清洁度控制效果良好。
基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机目标
检测
作者:
葛海婷
杨铁梅
来源:
太原科技大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
RCNN
深度学习
目标检测
Mask
描述:
针对传统的图像
检测
算法在遥感领域中存在的问题,将改进的Mask-RCNN
检测
算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络,提高算法的特征提取能力;通过改进NMS非极大值抑制网络,优化区域推荐
基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标
检测
研究
作者:
张德银
赵志恒
谢逸戈
黄少晗
来源:
自动化应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
目标检测
飞机目标
YOLOv8算法
描述:
为解决遥感图像飞机目标
检测
时易出现
检测
精度低与漏检误检等问题,提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标
检测
改进算法。首先,将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中,使其能提取复杂背景下的飞机小目标
集成视觉显著性和群决策的航空零件孔特征
检测
作者:
田佳淳
王亮
梅标
朱伟东
来源:
光学精密工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
孔特征检测
航空零件
显著性检测
群决策
数学形态学
描述:
为了实现复杂环境下航空零件孔特征的高效高精度
检测
,提出了一种集成视觉显著性和群决策的
检测
方法。在经典FT显著性
检测
算法中引入图像增强步骤,并为每个像素赋予以最大显著区域中心为参考的权重,使用改进后
基于改进YOLOv8的航空铝合金焊缝缺陷
检测
方法
作者:
苏志威
黄子涵
邱发生
郭朝阳
殷晓芳
邬冠华
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动识别
图像增强
数字射线
YOLOv8算法
焊缝缺陷
描述:
为了提高航空铝合金焊接缺陷数字射线成像自动
检测
效率和准确度,提出了一种改进YOLOv8智能
检测
方法。针对样本数据不足和缺陷不清晰的问题,采用Retinex图像增强算法和引导滤波算法对原始图像进行图像
轻量级双侧输入D-WNet航空影像建筑物变化
检测
作者:
张枫幸
黄健
李浩
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空遥感
D
轻量级网络
双侧输入
建筑物变化检测
WNet
描述:
公开的WHU和LEVIR-CD建筑物变化
检测
数据集上进行实验,并与W-Net、U-Net、ResNet、SENet和DeepLabv3+语义分割网络进行对比。实验结果表明,D-WNet在交并比、F
1
值、召回率、准确率和运行时间等5项指标中综合表现优异,对阴影干扰及建筑物边缘区域具有更精确的变化
检测
结果。
基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时
检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
孔探
检测
技术是航空发动机叶片损伤
检测
的主要手段,但目前依赖人工操作,耗时耗力。本文提出了一个孔探视频
检测
的SW-YOLO模型,该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先,在主干网
SAR图像飞机目标智能
检测
识别技术研究进展与展望
作者:
罗汝
赵凌君
何奇山
计科峰
匡纲要
来源:
雷达学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可解释人工智能
合成孔径雷达
深度学习
飞机目标
目标检测与识别
描述:
图像飞机目标
检测
与识别的
性能
。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的
检测
与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于深度学习的SAR图像飞机目标
检测
与识别进行了全面回顾和综述,深入分析
航空发动机叶片装配执行过程智能
检测
及AR引导
作者:
张杰
王淑侠
何卫平
李江红
吴世鑫
魏兵钊
王满贤
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
后处理
增强现实
光学字符识别
装配执行过程
航空发动机叶片
描述:
为了提高航空发动机叶片装配执行过程的作业智能化程度,本文提出一种航空发动机叶片装配执行过程智能
检测
及AR引导方法,该方法包括叶片编码识别、物料AR出入库和齐套摆放过程状态
检测
3个环节。针对
基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线
检测
技术研究
作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
描述:
一直以来,航空发动机涡轮叶片的射线
检测
依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响,有效改善传统射线
检测
费时费力、效率低下等问题,针对航空发动机涡轮叶片射线图像,基于
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