针对精密加工结构件在加工过程中人工分拣效率低的问题,提出一种改进PSO对于SVM参数优化的图像分类算法(Adaptive Levy Flight Particle Swarm Optimization Algorithm-Support Vector Machine,ALPSO-SVM)。首先,建立一个SVM分类器用来完成图像分类,然后使用改进的PSO算法(ALPSO)来帮助SVM找到最优参数,以提高分类效果;通过引入自适应步长的Levy飞行算法来调整PSO算法中粒子的位置更新公式,提高PSO的寻优效率,以得到SVM的最优参数;最后,SVM以ALPSO输出的结果作为最优参数进行分类测试。实验结果表明,ALPSO有效地提高了SVM的分类性能,分类正确率与鲁棒性都得到提高,平均正确率达到90%以上。

针对工业场景下高频工件多视角识别精度低的问题,提出一种深度度量学习的高频工件图像检索方法。首先搭建基于卷积神经网络的图像特征向量编码模型,采用差异性损失(Different Loss)提取工件图像的私有特征和公共特征,通过相似度损失(Similarity Loss)融合多视角图像的公共特征获得初级嵌入向量;然后利用三元组中心损失(Triplet-Center Loss)以减小类内距离和增大类间距离为准则监督嵌入向量的学习,获得鲁棒性强的嵌入向量;最后以该嵌入向量表示高频工件图像的特征编码,实现多视角高频工件的图像检索。实验结果表明,提出的方法比单视角特征编码具有更强的表征能力,其检索准确率提高了8.95%;在相同网络结构下,提出的模型比其他网络模型的检索准确率高出9.68%。

多相流流量计因为具有节约空间、资金并能连续计量各油井的产量。简化流程等优点。受到了越来越多的重视和广泛的应用。介绍了多相流量计的特点、基本原理、标定以及测量采用的技术和方法．详细介绍了多相流量计的分类、应用现状以．及选取多相流量计的原则和方法，最后指出多相流量计现在存在的主要问题和面临的挑战，并指出了其发展趋势。

斜面增力卡爪提供了一种楔块式自锁液压卡爪装置,结构新颖,巧用斜燕尾结构的优势,充分利用斜燕尾导轨的斜度角小于摩擦角,使工件的夹紧力不会通过斜燕尾导轨传输至油缸活塞,有效解决了目前固定夹持装置使用不便、操作繁琐等问题。高铁桥梁支座装夹系统能防止系统断电或者油缸泄压导致工件丧失夹紧力,提高安全性,具有很高经济与社会价值。