针对曲面玻璃表面缺陷成像难、识别准确率低等问题,提出一种基于YOLOv4的曲面玻璃表面缺陷检测方法。根据光源的方向确定平面与曲面的光学特性,采用明场背面漫射照明的方式来获得图像信息,确立打光方案后获取不同表面的缺陷图片。使用改进K-means聚类算法,采用交并比函数确定锚框的量度,解决原锚框大小不适用于玻璃缺陷小目标检测问题。将所提方法与缺陷检测主流算法对比验证。结果表明:所提改进的YOLOv4方法均值平均精度(mAP)可以达到80.14%,与Faster RCNN以及YOLOv3算法相比,mAP分别提升了8.29%和16.11%,并且有更好的鲁棒性和检测效果。

为了提高热误差模型的预测精度和减少布置在机床内部的温度传感器数量,提出一种基于单个温度传感器数据的主轴轴向热误差辨识模型。该模型的输入由单个温度传感器采集的数据处理生成,内部参数少,利用智能优化算法的全局寻优能力辨识模型参数,减少人工干预,使得模型泛化性更强。以某型号三轴机床为实验对象,通过机床切削工件,验证模型辨识效果。通过与神经网络主轴热误差预测模型对比分析及实验验证,结果表明:提出的热误差模型预测主轴轴向