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来源 :武汉理工大学 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
【摘 要】
:
磨粒分析技术对于机械设备的状态检测及故障诊断具有十分重要的意义。典型磨粒的的各类特征蕴含着丰富的机械状态信息。因此针对各典型磨粒进行分类识别也是一个具有实际价值的研究领域。本文以五类典型磨粒为研究对象,展开了基于人工智能技术的磨粒分类识别研究。针对磨粒图像的采集工作,本文研究搭建了一套基于微流体技术与显微技术结合的图像采集系统。研究了PDMS材料的微流体芯片的制作方法和流程。并针对微流体的结构做出
【作 者】
:
翟亮亮
【机 构】
:
武汉理工大学
【出 处】
:
武汉理工大学
【发表日期】
:
2020年01期
【关键词】
:
改进
卷积
神经网络融合
磨粒
【基金项目】
:
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