【摘 要】
：
电纺膜是由天然或人工聚合物溶液,在高压静电作用下纺丝生成,具有孔隙率大、比表面积高和透气性好等优点,在电池隔膜、传感器和医疗防护等方向都有很高的应用价值。然而,静电纺丝的工艺较为复杂,产品的缺陷问题难以避免。缺陷损害了电纺膜的过滤和物理性能,造成生产效率的下降以及原材料的浪费。目前,关于电纺膜质量检测的研究较少,且大多集中在取向、直径及孔隙率的测量等方向,微观层面上的缺陷检测更是鲜有研究。另一方面
论文部分内容阅读
电纺膜是由天然或人工聚合物溶液,在高压静电作用下纺丝生成,具有孔隙率大、比表面积高和透气性好等优点,在电池隔膜、传感器和医疗防护等方向都有很高的应用价值。然而,静电纺丝的工艺较为复杂,产品的缺陷问题难以避免。缺陷损害了电纺膜的过滤和物理性能,造成生产效率的下降以及原材料的浪费。目前,关于电纺膜质量检测的研究较少,且大多集中在取向、直径及孔隙率的测量等方向,微观层面上的缺陷检测更是鲜有研究。另一方面,随着人力成本的逐年增加,以及生产节拍和量化分析概念的深入人心,企业对于智能化缺陷检测方案的需求愈加迫切。针对上述问题,本文从视觉、自动化的角度,研究了电纺膜的缺陷检测方法,论文主要进行了以下工作。（1）介绍了电纺膜缺陷检测的背景及意义,立足于研究现状,提出载物台自动控制系统开发、半监督缺陷检测算法设计这两个研究点。（2）图像采集的硬件选型:分析了自制原型和商用静电纺丝机的优缺点,设计了载物台位移自控系统的原型,对驱动系统、主控芯片和辅助外设进行了选型,探究了电纺膜的缺陷存在形式,确定FE-SEM作为采集工具。（3）电纺膜SEM图像集:依次进行了纺丝、制样与拍摄操作,在喂入VAE训练之前,研究了数据清洗和图像增广方法。（4）基于STM32的载物台自动位移系统:设计了SCH、绘制了PCB,接着编写了功能模块的驱动,包括温湿度模块DHT11、无线芯片n RF905、液晶显示屏LCD1602和0.96寸OLED等,涉及单总线、I2C、SPI和串口等协议,研究了步进电机的开、闭环控制,位移精度较高、速度较快。（5）基于VAE的半监督缺陷检测算法:一方面,使用GMM对VAE编码特征建模,通过密度估计来识别异常;另一方面,使用VAE输出修复图像,与输入SSIM比较来检测缺陷,通过综合潜在和原空间上的差异,提高了检测结果的鲁棒性。准备了数据集、搭建了深度学习框架,训练模型并进行了实验,结果显示最大AUC为0.950,效果较为理想。
其他文献
目前肝脏恶性肿瘤依然是世界上最普遍的癌症之一,它也是人类死亡的主要原因,对人类健康构成了巨大的威胁。为了有效降低癌症死亡率,患者依然需要提前对身体进行全面的检查以及尽早接受治疗。然而由于肝肿瘤与其周围软组织之间的对比度较低,分界不明显,而且对于不同的病人,肝肿瘤的形状,体积,数量和位置等差异明显,同时多种扫描方案导致CT图像存在噪声干扰等问题。由于肝肿瘤分割难度较大,仅仅依赖医生的肉眼检测很难得到
速度快、准确度高的车辆检测系统不仅能够帮助交通指挥员加强对道路交通系统的管理,而且能够在交通事故等紧急事件中快速提取出事故车辆的信息,提高处理紧急事件的效率。可见,提高车辆检测的精度和速度对增强城市道路交通管理系统具有重要意义和应用价值。本文深入研究了Mask R-CNN网络模型,对其主干网络和Ro I Align进行改进,提出了CA-PS Mask R-CNN网络模型,完成以城市道路为实际背景的
随着国家经济实力的腾飞和科学技术的突飞猛进,各行各业对数据重视程度日益提高,大量生产、交易、医疗等数据被收集起来,用于企业产品升级或服务转型等诸多方面研究。面对具有高度复杂、体量大、易变性等特点的海量数据,如何对其进行精准检测和快速分析,从中挖掘出具有的潜在价值,已成为当今数字化时代研究的热点问题。作为大数据领域中的一个重要研究分支,时序数据的异常检测与快速分析技术主要利用整体数据的分布状态,找出
由于当下的中小学生握笔手势不规范,导致写字质量不高、坐姿不良、眼睛近视以及手指关节增生等问题,对其身心健康造成不良影响。针对握笔手势的问题,我国研究者们已经对其进行了较多的理论研究,国家也出台了《关于在中小学加强写字教学的若干意见》等一系列文件,不仅强调了学生使用正确的握笔手势进行书写的重要性,而且明确定义了中小学生正确书写时的握笔手势。然而当前的握笔手势和书法教学主要采用面授和视频教学,缺乏自动
随着互联网的不断普及和服装电子商务的兴起,越来越多的用户通过电商平台购物服装,网上购买服装已经逐渐成了人们的重要消费方式之一,如何在海量的服装商品中高效准确地检索出用户心仪的服装成为了热门的研究方向。目前“以图搜图”技术主要依赖于整张图像特征提取的结果,不能关注到服装的部件,并且服装图像拍摄时背景一般比较复杂,导致服装图像检索准确率低,因此,本文提出一种基于部件检测与分割的服装图像检索方法。本文调
点击率预测一直是在线广告和产品推荐领域中非常受欢迎的问题,点击率的小幅增长可以带来可观的利润回报。近年来,由于机器学习和人工智能技术在自然语言处理及计算机视觉等众多领域中取得了令人瞩目的成绩,各研究机构和互联网企业纷纷将相关知识应用于点击率预测问题,并为此做了许多研究和探索,取得了诸多出众的成果。本文通过综述近年来点击率预测相关的论文发现:点击率预测的准确性主要受到数据特征规模大、维度高和稀疏性等
在筒子纱染色领域,卷绕密度的测量主要为传统的人工理想化计算和利用硬度计间接测量,存在测量结果准确性不理想、测量过程耗时较长等问题,且仅能以抽样测量的方式进行,以样本数据代替整体,无法对全体对象实现精确测量,导致对筒子纱染色质量的控制存在不确定性,完全不能满足生产的高效率、高精度、高质量需求,且生产环境较恶劣,对工作人员的健康存在安全隐患。研究高精度、高性能的筒子纱卷绕密度自动化测量技术,可解决传统
我国社会正逐渐步入老龄化,以阿尔兹海默症为代表的精神疾病正在危害老龄人群的生命健康。海马体作为大脑神经系统的重要组成部分,其体积结构的变化正是诸多精神类疾病早期病灶的临床特征之一,所以实现海马体MRI图像的有效分割对于相关精神疾病的诊断与治疗有着十分重要的意义。然而传统通过人工的方式对海马体图像进行分割,不仅对操作人员的专业水平要求高,而且易受主观因素等影响出现误分割情况。因此如何利用深度学习技术
随着电子商务的快速发展,越来越多的消费者倾向于在网上购买商品。目前,电商平台主要通过关键字匹配的方式来检索服装,这些服装由卖家拍照并采用人工的方式进行分类。作为服装检索过程中的一个重要环节,服装分类直接影响商品的销售和用户的消费体验。由于服装图像数量庞大,服装分类是一项繁琐而艰巨的任务,采用人工分类的方式效率低下、错误率高。因此,基于计算机视觉的服装图像分类已成为目前工业服装分拣、电子商务等领域的
随着人们生活水平的提高,高品质个性化的现代时尚文化促进了服装定制产业的快速发展。近来,新一代信息技术诸如5G宽带通信、人工智能AI、物联网IOT等与服装行业交叉,服装虚拟试穿技术成为了国内外研究热点。其中,交互式个性化服装虚拟体验模式展现时尚定制的前端需求,体现了以“人”为中心的时尚发展方向,对现有的服装计算机仿真设计是一种重要补充。依据3D视觉传感理论、服装仿真建模原理、以及Unity3d、Ma