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基于CS优化深度学习卷积神经网络的目标检测算法
被引量：
7
1
作者
谌颃
孙道宗
《机床与液压》
北大核心
2020年第6期187-192,共6页
目前对于形状比较复杂且密集摆放的工件,传统的工业机器人视觉分拣技术已经无法有效检测和识别。因此,为了提高生产线上分拣工件检测的准确率,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)优化深度学习卷积神经网络(Convolutional N...
目前对于形状比较复杂且密集摆放的工件,传统的工业机器人视觉分拣技术已经无法有效检测和识别。因此,为了提高生产线上分拣工件检测的准确率,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)优化深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法。首先对视觉分拣系统的组成进行了分析。然后采用经典的Faster R-CNN的模型结构来实现目标检测,并将CS优化算法应用到CNN模型的参数训练中,解决了反向传播的局部最优问题,同时提高了迭代速度。工件检测实验结果表明:相比于传统的CNN模型,提出CS-CNN模型具有更好的目标检测的准确率,提高了网络的收敛速度。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
工业机器人
视觉分拣
目标检测
布谷鸟搜索算法
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职称材料
工业人工智能的现状与发展趋势
被引量：
7
2
作者
唐露新
张儒锋
+2 位作者
姜德志
林建文
周书兴
《机床与液压》
北大核心
2022年第10期174-181,共8页
人工智能技术在生活、网络、服务和金融等领域应用效果显著,而工业人工智能需要实时解决不同生产对象和场景的各种难点问题,还没有广泛深入应用。简述工业人工智能技术的含义、背景、要素和现状,分析其发展历程和典型应用,指出工业智能...
人工智能技术在生活、网络、服务和金融等领域应用效果显著,而工业人工智能需要实时解决不同生产对象和场景的各种难点问题,还没有广泛深入应用。简述工业人工智能技术的含义、背景、要素和现状,分析其发展历程和典型应用,指出工业智能化在促进工业生产安全、降本、增效、提质等方面的系统框架和要点,探讨其中技术难点和应用所面临的问题,并预测工业人工智能技术的一些发展方向。
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关键词
工业人工智能
发展历程
典型应用
发展方向
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职称材料
机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模研究
被引量：
1
3
作者
周书兴
唐露新
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第4期172-176,共5页
在时变环境下,传统模型只去除了部分通信串扰,传输损耗大,为此提出机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模方法。采用直方图统计法统计数据集的峰值、选择通信最短路径,遗传算法得到信道最佳参数,机器学习根据最佳参数计算通...
在时变环境下,传统模型只去除了部分通信串扰,传输损耗大,为此提出机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模方法。采用直方图统计法统计数据集的峰值、选择通信最短路径,遗传算法得到信道最佳参数,机器学习根据最佳参数计算通信阻抗,获得电容和电导值,对权值进行调整去除通信串扰,根据信道规模特性将天线域转换为波束域,搭建时变环境下自由空间光通信信道。仿真实验结果表明,本模型的传输损耗平均达到148 dB,具有较高的应用价值。
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关键词
机器学习
时变环境
自由空间光通信
传输损耗
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职称材料
基于氦气质谱法的动力电池包热管理模块密封性检测系统
4
作者
张儒锋
唐露新
+4 位作者
王勇煌
余迪超
姜德志
李波
马镇华
《自动化与信息工程》
2024年第2期45-49,共5页
根据动力电池包热管理模块密封性检测要求,提出一种基于氦气质谱法的动力电池包热管理模块密封性检测系统。为避免氦气泄露污染,先利用低氦进行大漏粗检,再利用氦气进行精检;通过氦气回收和氮气清扫等工艺,降低检测成本,提高检测可靠性...
根据动力电池包热管理模块密封性检测要求,提出一种基于氦气质谱法的动力电池包热管理模块密封性检测系统。为避免氦气泄露污染,先利用低氦进行大漏粗检,再利用氦气进行精检;通过氦气回收和氮气清扫等工艺,降低检测成本,提高检测可靠性;采用双真空箱交替工作模式,提高检测效率。经实验验证,最小检测漏率小于1.5×10^(-6)mbar·L/s,满足动力电池包热管理模块密封性检测要求。
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关键词
氦气质谱法
泄漏检测
电池包热管理模块
真空箱
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职称材料
题名
基于CS优化深度学习卷积神经网络的目标检测算法
被引量：
7
1
作者
谌颃
孙道宗
机构
广东省
工业
机器人
集成
与
应用
工程技术
研究
中心
广东
技术
师范大学天河学院计算机科学
与
工程
学院
华南农业大学电子
工程
学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第6期187-192,共6页
基金
广东技术师范大学天河学院重点学科建设项目(Xjt201702)
广东省科技厅工程技术中心科研项目(201812GCZX003)
2019年广东技术师范大学天河学院重点科研项目(2019KZ001)。
文摘
目前对于形状比较复杂且密集摆放的工件,传统的工业机器人视觉分拣技术已经无法有效检测和识别。因此,为了提高生产线上分拣工件检测的准确率,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)优化深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法。首先对视觉分拣系统的组成进行了分析。然后采用经典的Faster R-CNN的模型结构来实现目标检测,并将CS优化算法应用到CNN模型的参数训练中,解决了反向传播的局部最优问题,同时提高了迭代速度。工件检测实验结果表明:相比于传统的CNN模型,提出CS-CNN模型具有更好的目标检测的准确率,提高了网络的收敛速度。
关键词
深度学习
卷积神经网络
工业机器人
视觉分拣
目标检测
布谷鸟搜索算法
Keywords
Deep learning
Convolutional neural network
Industrial robot
Visual sorting
Target detection
Cuckoo search algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
工业人工智能的现状与发展趋势
被引量：
7
2
作者
唐露新
张儒锋
姜德志
林建文
周书兴
机构
广州理工学院
广东省
工业
机器人
集成
与
应用
工程技术
研究
中心
广州阿普顿自动化设备有限公司
广州园大智能设备有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第10期174-181,共8页
基金
广东省科技厅软科学研究领域重点项目(2109B101001017)。
文摘
人工智能技术在生活、网络、服务和金融等领域应用效果显著,而工业人工智能需要实时解决不同生产对象和场景的各种难点问题,还没有广泛深入应用。简述工业人工智能技术的含义、背景、要素和现状,分析其发展历程和典型应用,指出工业智能化在促进工业生产安全、降本、增效、提质等方面的系统框架和要点,探讨其中技术难点和应用所面临的问题,并预测工业人工智能技术的一些发展方向。
关键词
工业人工智能
发展历程
典型应用
发展方向
Keywords
Industrial artificial intelligence
Development process
Typical applications
Development directions
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模研究
被引量：
1
3
作者
周书兴
唐露新
机构
广州理工学院
广州理工学院
广东省
工业
机器人
集成
与
应用
工程技术
研究
中心
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第4期172-176,共5页
基金
2022年广东省教育科学规划课题(No.2022GXJK373)。
文摘
在时变环境下,传统模型只去除了部分通信串扰,传输损耗大,为此提出机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模方法。采用直方图统计法统计数据集的峰值、选择通信最短路径,遗传算法得到信道最佳参数,机器学习根据最佳参数计算通信阻抗,获得电容和电导值,对权值进行调整去除通信串扰,根据信道规模特性将天线域转换为波束域,搭建时变环境下自由空间光通信信道。仿真实验结果表明,本模型的传输损耗平均达到148 dB,具有较高的应用价值。
关键词
机器学习
时变环境
自由空间光通信
传输损耗
Keywords
machine learning
time-varying environment
free space optical communication
free space optical communication
transmission loss
分类号
TN927 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于氦气质谱法的动力电池包热管理模块密封性检测系统
4
作者
张儒锋
唐露新
王勇煌
余迪超
姜德志
李波
马镇华
机构
广州阿普顿自动化系统有限公司
广州理工学院/
广东省
工业
机器人
集成
与
应用
工程技术
研究
中心
出处
《自动化与信息工程》
2024年第2期45-49,共5页
基金
广州市创新环境建设计划珠江科技新星专题资助(201906010066)。
文摘
根据动力电池包热管理模块密封性检测要求,提出一种基于氦气质谱法的动力电池包热管理模块密封性检测系统。为避免氦气泄露污染,先利用低氦进行大漏粗检,再利用氦气进行精检;通过氦气回收和氮气清扫等工艺,降低检测成本,提高检测可靠性;采用双真空箱交替工作模式,提高检测效率。经实验验证,最小检测漏率小于1.5×10^(-6)mbar·L/s,满足动力电池包热管理模块密封性检测要求。
关键词
氦气质谱法
泄漏检测
电池包热管理模块
真空箱
Keywords
helium mass spectrometry
leak detection
battery pack thermal management module
vacuum chamber
分类号
TB42 [一般工业技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CS优化深度学习卷积神经网络的目标检测算法
谌颃
孙道宗
《机床与液压》
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
2
工业人工智能的现状与发展趋势
唐露新
张儒锋
姜德志
林建文
周书兴
《机床与液压》
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
3
机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模研究
周书兴
唐露新
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
4
基于氦气质谱法的动力电池包热管理模块密封性检测系统
张儒锋
唐露新
王勇煌
余迪超
姜德志
李波
马镇华
《自动化与信息工程》
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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