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飞机的部件太大或是形状过于复杂而不能使用超声进行探测时，检验师们可以用X射线进行探测，X射线常用来检验喷气发动机的燃烧室。
探测飞机所用的X射线机电压为20万～30万伏。有些航空公司备有放射性很强的铱192放射源。技师们把X射线胶片放在发动机部件周围，然后把放射源放进发动机内部。两小时后，从胶片上就能看出裂缝。
飞行器及其动力装置、附件、仪表所用的各类材料，是航空航天工程技术发展的决定性因素之一。航空航天材料科学是材料科学中富有开拓性的一个分支。飞行器的设计不断地向材料科学提出新的课题，推动航空航天材料科学向前发展；各种新材料的出现也给飞行器的设计提供新的可能性，极大地促进了航空航天技术的发展。 航空航天材料的进展取决于下列3个因素:①材料科学理论的新发现：例如，铝合金的时效强化理论导致硬铝合金的发展；高分子材料刚性分子链的定向排列理论导致高强度、高模量芳纶有机纤维的发展。②材料加工工艺的进展：例如，古老的铸、锻技术已发展成为定向凝固技术、精密锻压技术，从而使高性能的叶片材料得到实际应用；复合材料增强纤维铺层设计和工艺技术的发展，使它在不同的受力方向上具有最优特性，从而使复合材料具有“可设计性”，并为它的应用开拓了广阔的前景；热等静压技术、超细粉末制造技术等新型工艺技术的成就创造出具有崭新性能的一代新型航空航天材料和制件，如热等静压的粉末冶金涡轮盘、高效能陶瓷制件等。③材料性能测试与无损检测技术的进步：现代电子光学仪器已经可以观察到材料的分子结构；材料机械性能的测试装置已经可以模拟飞行器的载荷谱，而且无损检测技术也有了飞速的进步。材料性能测试与无损检测技术正在提供越来越多的、更为精细的信息，为飞行器的设计提供更接近于实际使用条件的材料性能数据，为生产提供保证产品质量的检测手段。一种新型航空航天材料只有在这三个方面都已经发展到成熟阶段，才有可能应用于飞行器上。因此，世界各国都把航空航天材料放在优先发展的地位。中国在50年代就创建了北京航空材料研究所和北京航天材料工艺研究所，从事航空航天材料的应用研究。 简况18世纪60年代发生的欧洲工业革命使纺织工业、冶金工业、机器制造工业得到很大的发展，从而结束了人类只能利用自然材料向天空挑战的时代。1903年美国莱特兄弟制造出第一架装有活塞式航空发动机的飞机,当时使用的材料有木材(占47％),钢（占35％）和布（占18％）,飞机的飞行速度只有16公里/时。1906年德国冶金学家发明了可以时效强化的硬铝，使制造全金属结构的飞机成为可能。40年代出现的全金属结构飞机的承载能力已大大增加，飞行速度超过了600公里/时。在合金强化理论的基础上发展起来的一系列高温合金使得喷气式发动机的性能得以不断提高。50年代钛合金的研制成功和应用对克服机翼蒙皮的“热障”问题起了重大作用，飞机的性能大幅度提高,最大飞行速度达到了3倍音速。40年代初期出现的德国 V-2火箭只使用了一般的航空材料。50年代以后，材料烧蚀防热理论的出现以及烧蚀材料的研制成功，解决了弹道导弹弹头的再入防热问题。60年代以来,航空航天材料性能的不断提高,一些飞行器部件使用了更先进的复合材料，如碳纤维或硼纤维增强的环氧树脂基复合材料、金属基复合材料等，以减轻结构重量。返回型航天器和航天飞机在再入大气层时会遇到比弹道导弹弹头再入时间长得多的空气动力加热过程，但加热速度较慢，热流较小。采用抗氧化性能更好的碳-碳复合材料陶瓷隔热瓦等特殊材料可以解决防热问题。 分类飞行器发展到80年代已成为机械加电子的高度一体化的产品。它要求使用品种繁多的、具有先进性能的结构材料和具有电、光、热和磁等多种性能的功能材料。航空航天材料按材料的使用对象不同可分为飞机材料、航空发动机材料、火箭和导弹材料和航天器材料等；按材料的化学成分不同可分为金属与合金材料、有机非金属材料、无机非金属材料和复合材料。 材料应具备的条件用航空航天材料制造的许多零件往往需要在超高温、超低温、高真空、高应力、强腐蚀等极端条件下工作，有的则受到重量和容纳空间的限制，需要以最小的体积和质量发挥在通常情况下等效的功能，有的需要在大气层中或外层空间长期运行，不可能停机检查或更换零件，因而要有极高的可靠性和质量保证。不同的工作环境要求航空航天材料具有不同的特性。 高的比强度和比刚度对飞行器材料的基本要求是：材质轻、强度高、刚度好。减轻飞行器本身的结构重量就意味着增加运载能力，提高机动性能，加大飞行距离或射程，减少燃油或推进剂的消耗。比强度和比刚度是衡量航空航天材料力学性能优劣的重要参数： 比强度＝/ 比刚度＝/式中[kg2][kg2]为材料的强度，为材料的弹性模量，为材料的比重。 飞行器除了受静载荷的作用外还要经受由于起飞和降落、发动机振动、转动件的高速旋转、机动飞行和突风等因素产生的交变载荷，因此材料的疲劳性能也受到人们极大的重视。 优良的耐高低温性能飞行器所经受的高温环境是空气动力加热、发动机燃气以及太空中太阳的辐照造成的。航空器要长时间在空气中飞行，有的飞行速度高达3倍音速,所使用的高温材料要具有良好的高温持久强度、蠕变强度、热疲劳强度，在空气和腐蚀介质中要有高的抗氧化性能和抗热腐蚀性能，并应具有在高温下长期工作的组织结构稳定性。火箭发动机燃气温度可达3000[2oc]以上，喷射速度可达十余个马赫数，而且固体火箭燃气中还夹杂有固体粒子，弹道导弹头部在再入大气层时速度高达20个马赫数以上，温度高达上万摄氏度，有时还会受到粒子云的侵蚀，因此在航天技术领域中所涉及的高温环境往往同时包括高温高速气流和粒子的冲刷。在这种条件下需要利用材料所具有的熔解热、蒸发热、升华热、分解热、化合热以及高温粘性等物理性能来设计高温耐烧蚀材料和发冷却材料以满足高温环境的要求。太阳辐照会造成在外层空间运行的卫星和飞船表面温度的交变，一般采用温控涂层和隔热材料来解决。低温环境的形成来自大自然和低温推进剂。飞机在同温层以亚音速飞行时表面温度会降到-50[2oc]左右,极圈以内各地域的严冬会使机场环境温度下降到-40[2oc]以下。 在这种环境下要求金属构件或橡胶轮胎不产生脆化现象。液体火箭使用液氧(沸点为-183[2oc])和液氢(沸点为-253[2oc])作推进剂，这为材料提出了更严峻的环境条件。部分金属材料和绝大多数高分子材料在这种条件下都会变脆。通过发展或选择合适的材料，如纯铝和铝合金、钛合金、低温钢、聚四氟乙烯、聚酰亚胺和全氟聚醚等，才能解决超低温下结构承受载荷的能力和密封等问题。 耐老化和耐腐蚀各种介质和大气环境对材料的作用表现为腐蚀和老化。航空航天材料接触的介质是飞机用燃料(如汽油、煤油)、火箭用推进剂（如浓硝酸、四氧化二氮、肼类）和各种润滑剂、液压油等。其中多数对金属和非金属材料都有强烈的腐蚀作用或溶胀作用。在大气中受太阳的辐照、风雨的侵蚀、地下潮湿环境中长期贮存时产生的霉菌会加速高分子材料的老化过程。耐腐蚀性能、抗老化性能、抗霉菌性能是航空航天材料应该具备的良好特性。 适应空间环境空间环境对材料的作用主要表现为高真空(×10[55-1]帕)和宇宙射线辐照的影响。金属材料在高真空下互相接触时，由于表面被高真空环境所净化而加速了分子扩散过程，出现“冷焊”现象；非金属材料在高真空和宇宙射线辐照下会加速挥发和老化，有时这种现象会使光学镜头因挥发物沉积而被污染，密封结构因老化而失效。航天材料一般是通过地面模拟试验来选择和发展的，以求适应于空间环境。 寿命和安全为了减轻飞行器的结构重量，选取尽可能小的安全余量而达到绝对可靠的安全寿命，被认为是飞行器设计的奋斗目标。对于导弹或运载火箭等短时间一次使用的飞行器，人们力求把材料性能发挥到极限程度。为了充分利用材料强度并保证安全，对于金属材料已经使用“损伤容限设计原则”。这就要求材料不但具有高的比强度，而且还要有高的断裂韧性。在模拟使用的条件下测定出材料的裂纹起始寿命和裂纹的扩展速率等数据，并计算出允许的裂纹长度和相应的寿命，以此作为设计、生产和使用的重要依据。对于有机非金属材料则要求进行自然老化和人工加速老化试验，确定其寿命的保险期。复合材料的破损模式、寿命和安全也是一项重要的研究课题。
从红军长征精神到航天精神 酒泉卫星发射中心发射测试站一代代官兵与广大科技工作者一起，谱写了中国尖端科研事业的不朽史诗，创造了中国航天史上的一次次辉煌：成功发射40颗卫星、6艘飞船，和一枚枚火箭……同时，也付出了52个年轻的生命，他们的平均年龄只有20多岁。 捧读这个先进的群体、这批特殊官兵的事迹，我们不禁想起了这样一群人和这样一种精神，那就是红军长征精神。 整整70年前，当三支长征大军在西北的黄土高原紧紧拥抱的时候，他们的身后，同样是一部世所罕见的伟大史诗：几乎每天都有一次遭遇战，平均走365华里才休息一次，日均行军74华里…… 从长征路到飞天路，贯穿两部伟大史诗之中的，是同样一种精神。这便是自主创新、敢闯新路的精神，这便是百折不挠、敢于胜利的精神，这便是无私奉献、勇于牺牲的精神。 长征途中，中国共产党人首次独立自主地解决了中国革命的重大问题，使党和红军，使中国革命的命运和前途转危为安；长征途中，党领导红军突破了几倍乃至十倍于己的敌人的围追堵截；长征途中，英勇的红军战士跨越了雪山草地，仅是牺牲的营以上干部，就超过了400人。 作为中华民族最可宝贵的精神财富，长征精神生生不息，航天精神的源头无疑就是长征精神。 中国航天事业的飞跃，同样靠的是自主创新，是自强不息，是航天官兵和广大科技工作者的勇于牺牲和奉献。面对发达国家在高技术领域的一系列封锁，他们靠自力更生起步，在自主创新中发展；面对恶劣的环境条件，他们战天斗地风餐露宿；面对一次次危险的试验任务，他们不惜献出年轻的生命，即使死后也要选择大漠作为最后归宿，守望着茫茫荒原万古不灭的篝火，守望中国航天和尖端科研领域一次次辉煌的腾飞。 他们，无愧于红军的传人；他们，无愧于长征的接力者。 长征途中率十七勇士强渡大渡河的孙继先将军，在48年前成为酒泉卫星发射中心前身——中国第一个导弹综合试验靶场的第一任司令员；而参与指挥那场战斗的聂荣臻元帅，则成了我国国防科技尖端事业和航天事业的奠基人。 元帅和将军，都把自己的归宿选择在大漠戈壁的发射架下，而中国的运载火箭也定名为“长征”，这不仅仅是巧合。 当一枚枚火箭直刺云霄的时候，全人类几乎都看到了箭体上那两团鲜明的标志：长征。 长征精神薪火相传，在人类探索太空的新征程上，长征的后来人无疑会谱写出更加绚丽的新的史诗
不可行。因为在修改时，在加上空格其实是不可取的方式，一旦要加上空格，其实论文的字符数同样是会增加，而且，加上空格后，句子中的词语还是同样的是连续，该重复的地方，检测还是能够被发现到，所以这并不会影响总体的检测报告结果。
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论文查重注意事项：
注意清楚透彻的了解论文查重结果：知网查重完毕后，都会给出一份该篇论文的详细查重报告，其中内容很多。清楚的明白报告内容所指含义才能清楚自己论文的情况。
在报告上显示的文章中黄色字体则代表论文中的引用部分，而红色字体则意味着该部分文字高度相似，而论文的总复制比是包括红色和黄色部分内容的文字占论文总字数的比值，对于论文降重，重复部分和引用部分都是需要修改的。
论文查重并不会对论文中的所有内容全部查重，其查重内容往往限于文字，而论文中所包含的图片、公式编辑器、word域代码，知网对于这些内容是不查重的，由此我们在论文写作过程中可以善用公式、图片等形式去表达相似的内容。
注意图表内容也是会查重的，对于一些研究数据，论文中常常以图表形式来提现，对于Word或者是Excel编辑的图表，知网查重是能检测查重的，如果借鉴了他人论文数据，则该图表在查重报告中是定会标红显示的。
方法一：插入空格法
将文章中的所有字与字之间插入空格中，然后将空格字与字之间的距离调整到最小。由于学科行论文查重的依据是基于单词，空格切断了单词，自然跳过了检查系统。
方法二：自己的原创法
自己动手写论文，在写作时，不复制粘贴原文；正确的添加引用。
方法三：google翻译工具翻译法
使用别人论文中的文字google翻译成英文，再翻译回来，句型和结构就会发生变化，再自行修改下语病，就能顺利避免查重。
方法四：转换图片法
把别人论文里的文字剪成图片，放在自己的论文里。因为目前学科论文检测系统只能查文字，不能查图片和表格，所以可以避免查重。
1.插入文档法
将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。
优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。
缺点：还没发现。
2.插入空格法
将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。
优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。
缺点：工作量极大，可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。
3.自己原创法
自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴;要么正确的加上引用。
优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。
缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。
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明确告诉你没用的，查重的规则是连续13还是14字相同，这些字之间是无视空格、标点符号和分段的。
从开题到最后发表一篇论文需要很多时间和精力。如果你想顺利通过大学或杂志的查重，你必须提前进行论文检测，但自检的查重费用需要自费。为了节约检测费用，我们会找一些免费查重软件进行自检，那么免费论文查重检测软件都有哪些？ 一、免费论文查重软件。 1.学校内部查重系统: 学校一般会提供内部的论文查重系统，并且提供1-2次免费查重机会，学校内部查重系统查重率是最准确，也是最权威的。内部查重系统是不对外开放的，我们校外很难找到查重入口。 论文查重软件:学校提供的几次免费查重机会往往是不够的。这时我们可以选择Paperfree查重软件，新用户可以获取免费试用机会，而用户亦可透过参与活动，免费使用转发字数。 3.其免费查重系统软件：大学生在撰写毕业论文时，学校和导师会推荐免费查重软件。不同学校推荐的软件不同，我们以学校通知为准。 二、免费论文查重软件怎么选择。 虽然目前市面上有自己很多企业提供免论文查重检测系统软件，我们在选择的时候要注意其安全性。因此，在选择免费论文查重软件时，最好不要使用不安全的软件，不仅查重结果没有参考性，而且你的论文可能会因为小损失而泄露。通过询问学长学姐或自己的导师，我们可以选择一个真正可靠的免费论文查重检测系统软件。
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2、搜索关键词“蚁小二”找到官网进入下载注册，完成后，进入蚁小二软件点击文章编辑器，然后把需要进行检测的文章导入到编辑器，一般可直接复制粘贴或者word文档导入，导入后，选择右侧的质量检测按钮，会弹出不同检测项目，
3、维普检测是继中国知网后，又一个是大量期刊文献系统支持的检测论文相似度的软件。
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5、中国知网是中国最权威的，数据库最全面的，我们的高校有99%的高校在使用，企业单位大部分也在使用知网进行论文相似度检测，由于是最权威的，价格也是成正比的，价格比较昂贵，而且不对个人开放，很多大学生就用不了，有的高校是和知网合作的，会免费给同学提供1-2次查重的机会，很宝贵的机会。
本科毕业论文查重一般要求是30以内，好一点得学校要求是20以内，建议论文重复最好在20以内，确保通过率。硕士论文查重一般要求是15左右。论文检测没有最好得，最有最合适得，查重软件要选择和学校一样得。比如学校是知网，那就选择知网查如果学校是维普，那就选择维普查 这样最准学校是知网 你用维普查重，那结果肯定不会准目前常见系统有，知网 paperpass 维普和万方 知网检测地址：维普检测地址：检测地址：
目前免费论文查重软件比较多，部分高校定稿查重系统是知网查重及维普查重前期初稿检测一般使用一下部分查重软件（适合前期初稿检测）：
PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务；
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原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
由于在加工过程中有很多因素影响加工精度，所以同一种加工方法在不同的工作条件下所能达到的精度是不同的。任何一种加工方法，只要精心操作，细心调整，并选用合适的切削参数进行加工，都能使加工精度得到较大的提高，但这样会降低生产率，增加加工成本。加工误差δ与加工成本C成反比关系。某种加工方法的加工经济精度不应理解为某一个确定值，而应理解为一个范围，在这个范围内都可以说是经济的。
广东工业大学 硕士学位论文提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法研究 姓名:刘长红 申请学位级别:硕士 专业:信号与信息处理 指导教师:徐杜 20090601 摘要 摘要 据不完全统计，我国年产轴类零件的总量在,,亿件左右，需要测量尺寸的约占,,,。就目前国内许多制造业对零件的尺寸检测而言，其检测工作还停留在单纯人工视觉或人工视觉与机械量具、光学仪器相结合对产品进行人工抽检的阶段【,】。人工检测往往存在:效率低、可靠性差、检测精度不高、成本高、容易出错等弊端。它已经不适合现代工业企业发展的要求。采用基于图像检测的尺寸检测方法，不仅可以避免人工检测的缺点，而且能实现对加工零件在线、快速、准确和非接触的自动化检测，而目前基于,,,对轴类零件检测的研究工作中，还存在着检测精度不高、检测数据不够稳定等问题。 本研究课题结合学科发展趋势和实际应用需求，在参考大量文献和剖析工业领域的,,,数据采集系统的基础上，着眼于提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法研究，本文主要进行以下几个方面的工作: (,)研究几种检测用照明光源，例如平行光和,,,面光和环境干扰光对检测精度的影响，选择出稳定的、有利于检测精度要求的、简便易行的和廉价的光源。 (,)研究几种镜头对检测精度的影响，研究镜头在有限范围内离焦对检测精度的影响及镜头景深的测量。 (,)提出一种简便易行的有利于高精度检测的标定方法。 (,)研究镜头二维成像误差补偿方法和镜头与线阵、面阵像元综合效果的感光补偿方法，为提出提高轴套类零件尺寸检测精度的图像信息获取方法提供依据， ‟并开发其信息获取系统。 (,)针对线阵,,,在高精度检测的过程中，因镜头畸变等原因产生误差的问题，提出用已知的多尺寸标准件为参照物，建立畸变校正模型。并对检测值进行畸变校正，检验校正效果，以实现高精度检测。 (,)开展轴套类零件尺寸检测装置的实验研究，获取实验数据，通过大量实验数据，对检测精度进行分离和分析，找出产生误差的因素，提出了优化方法和改进方案，设计更高精度的轴套类零件尺寸检测图像信息获取系统。实验验证，检测其性能指标和可靠性，特别是精度指标及其稳定性，为后续的尺寸检测提供可靠的依据。关键词:尺寸检测;精度;光源;镜头;畸变校正 广东工业大学硕士学位论文 ,
可以用高精密精度千分尺测量