安全技术-网络信息-双层毫微微小区网络性能的研究与优化.pdf

大深径比微小孔径测量仪 校准规范

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针对齿轮视觉微小缺陷，采用一种基于深度学习算法的Mask R-CNN网络进行检测，并对网络进行相应地优化调整.首先，通过比较5种残差神经网络检测效果，选择resnet-101作为图像共享特征提取网络.然后，剔除特征金子塔网络中对特征图P5进行的不合理的3×3卷积，缺齿检出率指标相应得到提升.最后，为了对候选区域网络进行有效的训练，根据设计的样本标注方案中小范围波动的标注尺寸，设置合适的anchors大小以及宽高比.最终，经过优化的Mask R-CNN网络达到了98.2%缺齿检出率.

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针对tosa中，个别器件高度不够设计的辅助微小产品，采用solidworks建模

提出了一种高精度、低成本的电容的测量方法。该方法采用差动式直流充电法测量微小电容，具有功耗低、体积小、分辨率高、刷新率高的特点。

基于Python的PCB板微小缺陷检测，检测工业PCB母版上的微小瑕疵。

MS3110具有良好的微电容测量性能，可以满足电容法在气/固两相流测量中的应用。提供一种基于通用电容读取芯片MS3110的微小电容读取电路，并对MS3110的可编程参数设置做详细介绍。电路设计中使用89S52单片机对MS3110芯片进行编程控制和数据读取，最终实现对静态电容和动态电容的测量，并通过串口传输至上位机实时显示。