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为通过有效训练获得检测大豆病害的Python图像识别模型,保证样本数量、多样性和图片采集精度,利用Python爬虫技术编写大豆病害图像获取程序,结合数据扩充方法,在爬虫获取的目标图像的基础上扩充数据量,编写Python语言特征匹配程序对图片进行精确筛选。结果表明:利用爬虫技术对大豆病害图片进行采集可加快大豆花叶病、灰斑病、菌核病、霜霉病、根腐病、细菌性角斑病腐、枯萎病、炭疽病图像获取速度,提高数据集的多样性;经过局部二值模式处理后,结合纹理特征的差异,有效缩小了判断的范围,减小相似度判别的难度;通过均值哈希算法计算相似度后筛选的菌核病及枯萎病图像获取准确率均为100%,根腐病及灰斑病图像获取准确率最差,为83.3%,其他图像获取准确率均在90%以上,因此利用均值哈希算法计算相似度后,病害图片的获取准确性大大提高;通过Python语言编写的数据扩充代码经过图片旋转、翻转模糊、增加噪声、改变亮度几种处理,达到17倍扩增,试验最终获得2 592张大豆病害图像。研究提高了大豆病害图像数据采集的精确度,为大豆常见病害的自动识别和诊断提供了技术参考。 相似文献
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为了做好在役成品油管道内腐蚀的监测和防控,通过进一步挖掘首轮内检测数据的价值,提出了分析思路:通过差异分析水线区域内的内腐蚀绝对深度的离散情况,结合内腐蚀与焊缝、弯头等管道附件的相对位置以及管道工艺运行情况等数据信息,半定量定位内腐蚀敏感区。以某成品油管道为例,对两条管段内的腐蚀情况进行分析,发现管内的腐蚀集聚是由于管道施工建设期产生的内腐蚀逐渐发展形成的。定位了以管节为基本单元的腐蚀敏感管段,建议将管道内检测数据作为工程建设质量评估的关键数据,新建管道尽早开展以实施内检测为目标的管道清管作业,增加清管频次,尽快将管内铁锈清除干净,随后开展常规清管作业,从而有效减缓内腐蚀的发展。(图2,表4,参20) 相似文献
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通过润叶加料工序加料系统故障分析发现,加料系统出现故障前,由于故障表征不明显,具有瞬间跳变性,没有被相关人员捕捉到,导致设备运行状态变差,最终造成加料系统故障。运用大数据对原有加料机加料模块的设备管理进行归纳和总结,从而建立预警模型,研发一套智能的设备预警系统,及时、快速地找到故障点位,实现精准预测维修。结果表明,诊断故障点位时间可缩短为20 min,大大缩短了诊断故障点位的时间,提高了车间的生产效率。 相似文献
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