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公开(公告)号：CN114372955B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111474014.3
申请日：2021-12-02
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于改进神经网络的铸件缺陷X射线图自动识别法，属于材料铸造和缺陷图像目标检测领域。本技术方案采用卷积生成对抗网络模型，完成数据集的图像特征增强。采用图像标注工具，完成对铸件缺陷数据集的缺陷标注。改进目标检测YOLOv5模型的网络结构，加入注意力机制，改进损失函数进行模型训练。使用训练集对模型进行训练，最终对比多种改进网络模型，以影响神经网络模型质量的准确率、召回率等因素为评价指标，获得YOLOv5‑MNv2‑SE4模型，利用该模型对铸件图像进行检测并识别缺陷种类和位置坐标。本发明能够有效的增强样本图像的缺陷特征，提高对小目标物体识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114372955A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111474014.3
申请日：2021-12-02
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于改进神经网络的铸件缺陷X射线图自动识别法，属于材料铸造和缺陷图像目标检测领域。本技术方案采用卷积生成对抗网络模型，完成数据集的图像特征增强。采用图像标注工具，完成对铸件缺陷数据集的缺陷标注。改进目标检测YOLOv5模型的网络结构，加入注意力机制，改进损失函数进行模型训练。使用训练集对模型进行训练，最终对比多种改进网络模型，以影响神经网络模型质量的准确率、召回率等因素为评价指标，获得YOLOv5‑MNv2‑SE4模型，利用该模型对铸件图像进行检测并识别缺陷种类和位置坐标。本发明能够有效的增强样本图像的缺陷特征，提高对小目标物体识别的准确率。
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公开(公告)号：CN215614880U
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202122260997.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本实用新型涉及一种复杂顶注式隔膜泵下盖的浇注装置，属于铸件浇注技术领域。特征在于：包括第一横浇道、第二横浇道、第三横浇道和铸件型腔；其中第二横浇道为两个，设置在第一横浇道两端并与其连通；第三横浇道为两个，设置在第二横浇道上方并与其连通，第一横浇道的上端面中间设置有浇口杯，浇口杯上端通过排气管与第三横浇道上端面连接，第一横浇道和第二横浇道的下端面各设置有两个浇口，浇口均与铸件型腔上端面的法兰相连接。本实用新型通过顶注式加底注式在重力作用下保证铸件型腔内注入的金属液充型平稳，没有紊流卷气现象，设置有排气管，便于通风排气，对铸件进行高效的顺序凝固，有效的保证铸件无缩孔、缩松等缺陷。
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公开(公告)号：CN215614879U
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202122260996.8
申请日：2021-09-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本实用新型涉及一种复杂内腔结构离心泵的浇注装置，属于铸件浇注技术领域。特征在于包括第一横浇道、第二竖浇道、第三横浇道和铸件型腔，第一横浇道的上端面设置有浇口杯，第一横浇道的下端面两端边缘处设置有两个上浇口并与铸件型腔的上端口连接，第三横浇道的上端面两端边缘处设置有两个下浇口并与铸件型腔的下端口连接，第一横浇道通过第二竖浇道与第三横浇道连接，铸件型腔为一个位于第一横浇道和第三横浇道之间并套在第二竖浇道外的圆柱形结构。本实用新型通过顶注式加底注式在重力作用下保证铸件型腔内注入的金属液充型平稳，没有紊流卷气现象，通过设置成对的半圆环形浇口相互配合，使铸件两边同时凝固，保证了铸件的成品率。
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