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期刊信息/Journal information
自动化与信息工程
广东省科学院自动化工程研制中心 广州市自动化学会
自动化与信息工程

广东省科学院自动化工程研制中心 广州市自动化学会

胡跃明

双月刊

1674-2605

aie@autocenter.gd.cn

020-87687999

510070

广州市先烈中路100号15号楼《自动化与信息工程》编辑部

自动化与信息工程/Journal Automation & Information Engineering
查看更多>>本刊由广东省科学院自动化工程研制中心、广州市自动化学联合主办。主要报道自动化、信息科学中具有新观念、新思想的研究成果，特别是这两学科在国民经济有关领域技术开发、技术改造中的应用和经验。
正式出版
收录年代

    架空输电线压缩型耐张线夹接续故障分析及无损检测方法

    钟飞康铱潇张国才刘桂雄...
    1-11页
    查看更多>>摘要：耐张线夹是架空输电线路中承载张力、承受电流的重要电力金具,对其进行失效性能分析及无损检测非常重要.首先,从行业标准规范入手,详述压缩型耐张线夹的典型缺陷及压接质量评定项;然后,从理论计算与实验、计算数值模拟等方面阐述耐张线夹接续故障分析的研究进展,并指出耐张线夹的机械性能、电气性能分析主要集中于单一失效机理分析,较少涉及多物理场下的耐张线夹特征分析;接着,汇总耐张线夹4种无损检测方法;最后,提出耐张线夹无损检测值得进一步关注的研究方向.

    压缩型耐张线夹压接缺陷接续故障无损检测

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    颗粒增强铝基复合材料激光增材制造研究现状

    王楚晗齐超琪
    12-19,35页
    查看更多>>摘要：首先,介绍激光增材制造技术;然后,重点论述颗粒增强铝基复合材料(PAMCs)的研究现状,并分析不同种类的强化相颗粒对复合材料性能的影响;接着,探讨 PAMCs 制备过程中存在的问题;最后,展望PAMCs未来的研究方向.

    激光增材制造铝基复合材料颗粒增强

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    7ZDGS-300型山地果园自走式电动单轨运输机的研制

    李波易远飞李文理李震...
    20-28页
    查看更多>>摘要：针对传统的山地果园运输装备转向不灵活、结构复杂、稳定性差和传动效率低等问题,研制了7ZDGS--300型山地果园自走式电动单轨运输机.首先,对满载工况下的运输机爬坡进行受力分析,得到满足运输机爬坡要求下的最小牵引力;然后,对运输机的电动机和蓄电池组进行选型;接着,设计运输机的齿轮传动装置、减振机构、限速保护装置、限位停车装置、防侧翻装置等关键部件;最后,对运输机的整体工作性能进行试验测试.测试结果表明,该运输机的最大爬坡角度为36.5°,最大运载质量为300 kg,平地最大行驶速度为0.94 m/s,远程稳定遥控距离为900 m,各项技术指标均达到设计要求,为山地果园运输机的设计提供理论参考.

    山地果园单轨运输机电动远程遥控

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    基于改进YOLOv8s的膝骨关节炎自动诊断算法

    肖军峰丁鹏
    29-35页
    查看更多>>摘要：膝骨关节炎是导致老年人活动能力受限和身体残疾的主要原因之一,早期发现和干预对于延缓病情发展、改善患者的生活质量具有重要意义.针对现有膝骨关节炎诊断算法检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv8s的膝骨关节炎自动诊断算法.该算法提出一种改进的卷积块注意力机制模块(CBAM),使网络能够更加关注膝关节图像的关键信息,提高膝骨关节炎的检测精度;设计一种基于多尺度线性注意力的 Focal Modula-tion模块,以提高网络的多尺度特征表达能力.实验结果表明,该算法在测试集上的平均精度均值为0.791,有效实现了膝骨关节炎的自动诊断.

    膝骨关节炎YOLOv8sTransformer注意力机制

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    面向三维钢结构环境的攀爬机器人可行域检测模型

    陈冬青邓泳涛
    36-40,46页
    查看更多>>摘要：可行域检测对于自主移动攀爬机器人理解周围环境,保障其高效、安全地移动具有重要意义.针对传统语义分割模型参数量大、计算速度慢等问题,提出一种改进的 DeepLabv3+模型.该模型的主干网络采用轻量级的MobileNetv2 替代Xception,有效减少了模型的参数量并提升了计算效率;在空洞空间金字塔池化单元中增加了卷积支路并优化了空洞率,增强了模型对不同尺寸物体的分割能力;在解码阶段引入全局注意力机制,增强模型对上下文信息的聚合能力,进一步提高模型的分割精度.实验结果表明,改进的 DeepLabv3+模型相较于U-Net模型、DeepLabv3+模型,在攀爬机器人的可行域检测任务上取得了较好的分割效果.

    攀爬机器人可行域检测三维钢结构MobileNetv2全局注意力机制

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    考虑中断负荷的虚拟电厂经济调度模型

    彭祖剑
    41-46页
    查看更多>>摘要：为提高虚拟电厂的经济性和稳定性,提出一种考虑中断负荷的虚拟电厂经济调度模型.首先,以中断负荷成本最小为目标函数,构建虚拟电厂经济调度模型;然后,利用扩展记忆系数改进的粒子群优化(IPSO)算法求解虚拟电厂经济调度模型;最后,将IPSO算法与PSO算法、遗传算法(GA)进行仿真对比分析.仿真结果表明:IPSO算法相较于PSO算法、GA,其最小中断负荷成本分别降低了 0.77 万元、1.81 万元,迭代次数分别减少了65、84次;经过IPSO算法的优化调度,有效降低了虚拟电厂高峰时段的用电负荷,提升了虚拟电厂运行的经济性和稳定性.

    虚拟电厂经济调度模型中断负荷改进的粒子群优化算法

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    基于改进YOLOv8的瓶胚缺陷检测模型

    何永伦张冲陈儒梁佳楠...
    47-52页
    查看更多>>摘要：瓶胚缺陷检测是保障PET瓶成型质量的关键环节.为了将缺陷检测模型部署到工业应用场景中实现在线检测,并提高瓶胚缺陷检测精度,提出一种基于改进 YOLOv8 的瓶胚缺陷检测模型——YOLOv8-FEMA 模型.首先,将FasterNet Block引入YOLOv8 模型的C2f模块中,以减少模型的参数量;然后,引入EMA机制,使网络更聚焦于有用的特征信息,以提升模型的检测精度.实验结果表明,该模型相较于YOLOv8n模型,参数量、浮点运算量分别减少了27%和26%,检测精度提升了0.03.该模型部署在瓶胚缺陷检测软件中,可有效检测出瓶胚缺陷.

    瓶胚检测缺陷检测YOLOv8轻量化

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    不平衡样本条件下的注塑产品缺陷高精度检测方法

    杨志明黄天仑薛艳刘家欢...
    53-58,72页
    查看更多>>摘要：注塑产品缺陷的高精度检测依赖于模型提取的图像特征,然而,注塑产品缺陷样本收集困难,导致训练数据集出现类别不平衡的问题,致使模型性能下降.针对该问题,提出一种不平衡样本条件下的注塑产品缺陷高精度检测方法.利用多尺度卷积神经网络提取多尺度图像特征,并利用其他分类任务的图像知识,通过两阶段迁移学习改变模型训练时的样本采样分布,提高模型对缺陷样本图像特征的提取能力,从而提高模型的分类性能.实验结果表明:该方法具有较高的平均检测准确率,在极端类别不平衡(IR=25∶1)的情况下,检测准确率达到99.26%,相较于3种对比方法提高了3.48～8.46,满足高品质注塑产品生产的需求.

    不平衡样本注塑产品缺陷检测多尺度神经网络两阶段迁移学习

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    基于深度学习的瓷砖表面缺陷检测数据增强方法

    杨学先
    59-63页
    查看更多>>摘要：瓷砖表面缺陷不仅影响外观,还可能缩短使用寿命并带来装修安全隐患.针对YOLOv8深度模型进行瓷砖表面缺陷检测时,需构建有效的训练数据集以保证模型的稳定性,提出基于深度学习的瓷砖表面缺陷检测数据增强方法.首先,通过高分辨率线阵相机采集瓷砖图像,并结合公共的纹理瓷砖数据集,构建瓷砖数据集;然后,利用Copy-Paste算法对瓷砖图像的缺陷目标进行分割、变换并粘贴到新的背景图像中,以提高YOLOv8深度模型的表面缺陷检测性能.实验结果表明,该方法构建并增强的瓷砖数据集可有效提高YOLOv8深度模型的瓷砖表面缺陷检测能力.

    瓷砖表面缺陷检测深度学习数据增强Copy-Paste算法YOLOv8深度模型

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    基于改进YOLOv5的科技项目评审过程人员行为分析方法

    卢杏坚杨丹妮焦泽昱
    64-72页
    查看更多>>摘要：为提高科技项目评审会议组织实施的质量,规范评审过程中参会人员的行为,提出一种基于改进YOLOv5的科技项目评审过程人员行为分析方法,实时分析评审会议现场监控视频数据,识别参会人员的违规行为.首先,基于改进的YOLOv5 构建监控视频小目标检测网络,在YOLOv5 主干网络中融合TCANet注意力机制,获取评审会议现场监控视频数据中重点关注的目标区域,并在其头部网络增加了特征图上采样处理,将上采样得到的特征图与主干网络中的浅层特征图进行融合,实现评审会议现场中手机、名片等小目标的检测;然后,提出参会人员行为分析算法,通过人体目标跟踪网络模型实时跟踪参会人员的移动轨迹,建立区域属性与专家位置域联合的时空关联关系判别式,识别参会人员与专家接触、攀谈等违规行为.实验结果表明,该方法对评审会议现场中手机、名片小目标的检测准确率为0.657,相比于YOLOv5m,mAP提升了0.196;参会人员的跟踪准确率Rank-1 达到 0.938,图像处理帧率为 21 F/s,能够准确识别参会人员接触、攀谈行为,对评审会议现场人员行为智能化管理具有重要意义.

    科技项目评审人工智能行为分析目标检测目标跟踪

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