基于深度学习的螺栓图像预紧力回归预测方法

    公开(公告)号:CN118521534A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410526575.0

    申请日:2024-04-29

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的螺栓图像预紧力回归预测方法,首先通过生成预测模型方法生成预测模型;其次通过预测模型执行确定螺栓预紧力的方法;生成预测模型方法包括如下步骤:第一步骤是制作数据集;第二步骤是建立ResNet‑Pre网络模型;第三步骤是迭代训练ResNet‑Pre网络模型;第四步骤是将通过测试的ResNet‑Pre网络模型作为最终的预测模型;通过预测模型确定螺栓预紧力的方法按以下步骤进行:第一步骤是将待检工件放在工件托上,第二步骤是打开计算机、工业相机和照明灯;第三步骤是拍摄预紧力为零时的工件照片;第四步骤是对待检测螺栓施加预定的预紧力;第五步骤是拍摄工件照片,通过热力图生成方法将工件照片转化为热力图,然后将该热力图输入预测模型,预测模型输出预紧力的预测值。本发明能够完成低成本、无接触式、可批量检测的螺栓预紧力检测工作。

    烟草切丝机铜排链清洁系统及其使用方法

    公开(公告)号:CN118340290A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410778666.3

    申请日:2024-06-17

    IPC分类号: A24B7/14 B65G45/14 B65G43/00

    摘要: 本发明公开了一种烟草切丝机铜排链清洁系统,包括机架,机架内设有刮板位置调节机构,刮板位置调节机构上安装有插入深度控制机构,插入深度控制机构上安装有刮板,刮板向上凸起设有若干指节,指节左右并排间隔设置并与烟草切丝机铜排链的排链沟槽相匹配,指节由橡胶或塑料或高分子复合材料制成,刮板和指节形成具有弹性的指节结构;还包括有用于引导刮板位置调节机构将刮板送至精确位置的刮板位置引导机构。指节插入排链沟槽并与排链沟槽内的物质保持一定的紧压力的清洁方式相较毛刷清理更为彻底,相较冲水或蒸汽清洗更为方便且不造成环境污染。本发明清洁过程无须拆卸铜排链,烟草切丝机停机时可以随时清洁铜排链,操作方便,清洁过程不造成环境污染,清洁效率较高,清洁较为彻底,具有非拆卸式清洗的方便,避免了现有非拆卸式清洗的清洁效果相对较差以及需要等待晾干的缺陷,具有良好的推广应用价值。