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【IEEETIM】A-Net:一种用于实时表面缺陷分割的A形轻量级神经网络

表面缺陷分割是工业质量控制中的一项关键任务。现有的神经网络架构在提供实时性能和高精度方面经常面临挑战,限制了它们在时间敏感、资源受限的工业环境中的实际应用。为了弥补这一差距,我们引入了A-Net,这是一种专门为实时表面缺陷分割设计的A型轻量级神经网络。最初,A-Net引入了一种开创性的A型架构,可有效处理低级细节和高级语义信息。其次,设计并明确设计了一系列轻量级特征提取块,以满足工业缺陷分割的严格要求。最后,跨多个行业标准基准的严格评估证明了A-Net的卓越效率和高性能。与建立良好的U-Net相比,A-Net在NEU seg、DAGM seg、MCSD seg和MT数据集上分别获得了?0.21%、?0.3%、+4.7%和+5.94%的可比或优于并集的交集(IoU)分数。值得注意的是,A-Net只使用了0.39M个参数,减少了98.8%,并使用了0.44G个浮点运算(FLOP),减少了99%的计算负载。此外,A-Net由于其较低的FLOP,在没有GPU的边缘设备上显示出极快的推理速度。A-Net有助于开发有效和高效的缺陷分割网络,适用于资源有限的现实世界工业应用。

  • 2024-06-17
  • 阅读646

理解自动化术语:PLC、PAC、RTU、DCS和SCADA

这些术语—— PLC、PAC、RTU、DCS、SCADA——都是什么?它们为何对工业机器人与自动化如此重要?让我们深入了解这些关键组件的作用,以及它们如何共同构建起一个完整的自动化系统。

  • 2025-05-26
  • 阅读645

IEEETASE基于质量相关时空信息分析的全厂工业过程多单元协同监测

现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点,这使得时空分布具有内在性,质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中,分别从单元级和过程级分析时空属性。首先,对于每个操作单元,采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中,时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络提取。同时,利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次,对于全厂过程,构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置,探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承,并将原始特征空间分解为几个子空间。最后,在子空间上开发了一个多单元协同监测模型,并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果,可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。

  • 2025-01-11
  • 阅读645

三菱FX可编程控制器中文编程手册

三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。

  • 2022-02-05
  • 阅读643
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  • 444页
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安筱鹏:关于数字化转型的100条思考

安筱鹏:关于数字化转型的100条思考

  • 2023-01-19
  • 阅读638

黄莹教授、王国腾博士:基于构网型风机和不控整流单元的海上风电直流送出技术

在海上风电运行与控制分论坛上浙江大学电气工程学院助理研究员王国腾博士作了题为“基于构网型风机和不控整流单元的海上风电直流送出技术”的报告。征得黄莹教授、王国腾博士同意,特与您分享!

  • 2024-09-05
  • 阅读638

11种常见的多变量分析方法

在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

  • 2022-08-14
  • 阅读637

工业大数据平台技术架构方案

工业大数据平台技术架构方案(ppt) 工业大数据平台技术架构方案(ppt)

  • 2022-08-15
  • 阅读636
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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