李晔
- 作品数：13 被引量：27H指数：4
- 供职机构：太原科技大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金山西省普通高等本科学校大学生创新性试验项目山西省普通本科高等教育教学改革研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺文化科学电子电信更多>>
- 基于YOLOv8-DWSC的钢材表面缺陷检测算法
- 2025年
- 目前工业生产中带钢表面的缺陷检测普遍存在着误检、漏检现象,且易受到背景干扰,导致检测精度较差。针对这些问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的带钢表面缺陷检测模型YOLOv8-DWSC。有以下4点改进:①使用三维空间注意力机制SimAM改进SPPF模块,提高对模型的检测性能;②在Neck层引入了特征上采样算子CARAFE,增强网络对特征的感知能力;③将可扩张残差(DWR)模块与C2f进行融合,提高对特征的提取能力;④将损失函数调整为WIOUv3,利用梯度增益增强对普通锚框的关注。改进后的网络模型mAP达到了80.2%,比原网络提高了4.8%,召回率达到了77%,比原网络提高了4.6%。有效满足了工业生产中对钢材表面缺陷检测的需求。
- 王宇翔李晔马磊
- 关键词：损失函数
- 特异性免疫的遗传算法在神经网络中的应用
- 2012年
- 基于小生境技术和免疫算法,提出了一种特异性免疫的遗传算法。将该算法应用于神经网络控制器的优化,对非线性系统进行仿真实验,结果表明该方法比传统的控制方法有更好的控制效果。
- 李晔
- 关键词：特异性免疫遗传算法神经网络
- YOLOv8-FD:YOLOv8改进的钢板表面缺陷检测方法被引量：7
- 2024年
- 钢材表面缺陷检测是缺陷检测领域中的一个重要挑战,当前仍存在漏检误检严重情况,其检测准确度直接关系到产品质量,甚至可能危及生命安全。同时,将这项技术应用到实际生产中需要考虑资源节约和成本降低。为了解决这些问题,引入了一种基于轻量化检测模型YOLOv8-FD的方法。该算法采用了三大策略:(1)在C2f中增加特征提取模块,以更好地理解和利用输入图像信息,并引入DCN以增强特征提取能力,提升目标检测性能;(2)提出了DUFPN来更有效地融合上下文特征,大幅减少参数量和计算量,实现网络的轻量化;(3)引入W-CIOU(WeightCIOU)作为边界框损失函数,更好地衡量目标之间的相似性,加速收敛,提高目标检测精度。实验结果显示,与基线相比,该模型的mAP提高了5个百分点,R提高了3.3个百分点,参数量减少了27%,计算量减少了35%。此外,通过在APSPC和VOC2007数据集上的验证,证实该算法具有良好的鲁棒性。
- 马磊李晔王宇翔
- 关键词：轻量化
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测方法综述被引量：4
- 2024年
- 焊缝缺陷检测是材料加工和成型过程中不可或缺的一环。焊接质量直接影响着焊件的使用性能,因此对于焊缝质量进行全面、准确地检测显得尤为重要。近年来,深度学习因其特征提取精度高和通用性强等优势,在焊缝缺陷检测领域扮演着重要角色。文中首先介绍了常见的焊缝缺陷类型;然后,从图像分类、目标检测和图像分割三方面对基于深度学习的焊缝缺陷检测算法的研究进展进行了全面综述;最后,总结了基于深度学习技术进行焊缝缺陷检测时需要解决的问题,并对未来发展趋势进行了展望。
- 李亚森李晔李赵辉
- 关键词：目标检测
- 融入思政的“信号分析与处理”实验教学改革
- 2025年
- 针对太原科技大学“信号分析与处理”实验教学中验证性实验比重过大、学生主动性不足等问题,文章探讨了融入思政元素的综合性实验设计思路和教学策略。通过设计三个核心实验项目,将思政元素有机融入实验过程中,旨在培养学生的实践能力、创新思维和正确价值观,为新工科人才培养提供有力支撑。
- 刘瑞珍刘瑞珍李晔李晔李晔
- 关键词：信号分析与处理实验教学改革
- 基于神经网络辨识和PLC控制的邮件分拣系统
- 2012年
- 采用了具有自适应学习速率和附加动量因子的神经网络,实现了邮政编码模式识别的方法;并将辨识后的结果送入到PLC控制器中,通过PLC实现对邮件的自动分拣。上机实验运行表明效果良好。
- 席作鹏安志胜李国祯彭勃李晔
- 关键词：神经网络模式辨识PLC
- 基于神经网络辨识改进的自适应PID控制器
- 2009年
- 针对工业生产过程具有时变、非线性、不确定和难以建立精确数学模型的特性,提出了用神经网络辨识被控对象,并针对常规PID控制器存在的设计复杂、计算量大、控制精度较差和参数值实时更新复杂等问题,提出采用基于BP网络辨识改进的自适应PID控制器。通过仿真与实验表明,神经网络辨识模型能较好的辨识被控对象的输出特性,同时该控制器的控制性能优于传统的PID控制器。
- 李晔
- 关键词：神经网络辨识控制器
- 遗传优化的神经网络非线性自适应逆控制
- 2009年
- 针对BP网络收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,提出一种遗传算法优化神经网络权值的算法。利用该网络精确性和稳定性的优势,作为初始控制器,在线辨识对象的逆模型,然后与对象串联,实现了一种非线性系统的直接自适应逆控制策略。在对象特性未知的情况下,用BP网络作为辨识器对被控对象建模,并由辩识结果对控制器的参数进行在线调整。仿真结果表明该方法能够对非线性系统实施有效的控制。
- 李晔闫俊旭李博
- 关键词：遗传算法神经网络自适应逆控制BP算法
- 一种高精度超声波多路同步测距系统设计被引量：1
- 2009年
- 在分析传统超声波测距的基础上,研究了一种基于单片机和FPGA的高精度超声波测距系统。该系统采用了多路超声波先测速再测时测距的方法,自动调整计算过程中因环境变化而影响的声速参数变化,提高了系统的适应性,同时采用多路精确同步测量保证了测量的高精度。实验证明,该系统具备较高的灵活性,且采用125 kHz的频率也进一步提高了系统的测量精度。
- 闫俊旭毕友明李晔
- 关键词：超声波超声波测距FPGA单片机
- 图像处理在煤矸石识别系统中的应用被引量：4
- 2009年
- 介绍了基于数字图像处理技术的煤与煤矸石识别方法,分析了运用数字图像处理技术识别煤与煤矸石的可行性,综合运用了图像滤波、图像二值化、图像的开运算和闭运算等图像处理方法,从煤背景中有效地提取出了块状煤矸石图像.仿真结果表明,该算法在只有煤和矸石的图像中,能有效地区分煤与矸石,并能得到一个适当的煤与煤矸石比例.
- 闫俊旭李晔
- 关键词：滤波图像二值化煤矸石开运算闭运算
