202212 文章 進(jìn)入202212技術(shù)社區(qū)
IGBT模塊中不同金屬化方法覆銅氮化鋁陶瓷基板的可靠性研究
- 針對(duì)氮化鋁陶瓷基板的IGBT應(yīng)用展開分析,著重對(duì)不同金屬化方法制備的覆銅AlN基板進(jìn)行可靠性進(jìn)行研究。通過對(duì)比厚膜法、薄膜法、直接覆銅法和活性金屬釬焊法金屬化AlN基板的剝離強(qiáng)度、熱循環(huán)、功率循環(huán),分析結(jié)果可知,活性金屬釬焊法制備的AlN覆銅基板優(yōu)于其他工藝基板,剝離強(qiáng)度25 MPa,(-40 ~150)℃熱循環(huán)達(dá)到1 500次,能耐1 200 A/3.3 kV功率循環(huán)測(cè)試7萬次,滿足IGBT模塊對(duì)陶瓷基板可靠性需求。
- 關(guān)鍵字: IGBT AlN陶瓷基板 金屬化 可靠性應(yīng)用 202212
電磁繼電器觸點(diǎn)腐蝕失效的分析研究
- 電磁繼電器的密封絕緣性能與外界條件有較大的關(guān)系, 當(dāng)貯存條件或使用環(huán)境不當(dāng)時(shí)會(huì)加速電磁繼電器內(nèi)部腔體潮氣的侵入, 對(duì)其可靠性產(chǎn)生影響。電磁繼電器在使用中出現(xiàn)多單觸點(diǎn)腐蝕失效故障,經(jīng)分析為繼電器密封不良導(dǎo)致觸點(diǎn)與磷化氫發(fā)生化學(xué)反應(yīng)失效。本文主要針對(duì)空調(diào)主板使用繼電器失效的故障進(jìn)行分析分析,通過外觀檢查,用戶實(shí)際使用環(huán)境,使用電路等多方面因素分析出故障失效原因,通過使用密封性能良好的防爆(密封)繼電器解決此故障。
- 關(guān)鍵字: 密封不良 磷化氫 觸點(diǎn)腐蝕 絕緣下降 密封繼電器 202212
基于機(jī)器視覺的帶鋼焊縫定位
- 提出了一種基于機(jī)器視覺的帶鋼焊縫檢測(cè)與定位技術(shù),在原CenterNet算法的基礎(chǔ)上增加旋轉(zhuǎn)角度的回歸實(shí)現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè),并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)制作合適的數(shù)據(jù)集。為了進(jìn)一步提高模型的精度和魯棒性,分別引入了可變形卷積和金字塔分割注意力模塊,多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表明,該方法能在精確率、召回率、F值和檢測(cè)速度上得到提升,滿足實(shí)際檢測(cè)的需求。
- 關(guān)鍵字: 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實(shí)例標(biāo)準(zhǔn)化 特征提取 算法 202212
基于電子齒輪的定長(zhǎng)切割裝置控制方法優(yōu)化研究
- 針對(duì)切換電子齒輪的定長(zhǎng)切割無法及時(shí)對(duì)偏移量進(jìn)行補(bǔ)償?shù)膯栴},介紹了定長(zhǎng)切割裝置的構(gòu)成,介紹了傳統(tǒng)的伺服電機(jī)三環(huán)控制策略,提出了一種改進(jìn)的基于電子齒輪的內(nèi)框紙定長(zhǎng)切割控制方法,優(yōu)化后的定長(zhǎng)切割方法可以實(shí)現(xiàn)當(dāng)前周期對(duì)誤差進(jìn)行補(bǔ)償,并在ZB48機(jī)組上進(jìn)行了試驗(yàn),優(yōu)化后的控制方法實(shí)現(xiàn)了更高的定長(zhǎng)切割精度,大大減少了電機(jī)的跟隨誤差,提高了電機(jī)的運(yùn)行穩(wěn)定性。
- 關(guān)鍵字: 電子齒輪 定長(zhǎng)切割 伺服電機(jī) 內(nèi)框紙 202212
短臂復(fù)合運(yùn)動(dòng)離心機(jī)主軸電機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及仿真*
- 針對(duì)短臂復(fù)合運(yùn)動(dòng)離心機(jī)主軸的控制要求,設(shè)計(jì)出短臂復(fù)合運(yùn)動(dòng)離心機(jī)主軸控制系統(tǒng),要求作為離心機(jī)主軸電機(jī)的無刷直流電機(jī)平穩(wěn)旋轉(zhuǎn)且能快速穩(wěn)定地提速運(yùn)行,不出現(xiàn)劇烈抖動(dòng)現(xiàn)象。在建立無刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,提出基于S函數(shù)對(duì)無刷直流電機(jī)建模仿真,該模型采用轉(zhuǎn)速/電流的雙閉環(huán)控制模式,并運(yùn)用Matlab/Simulink平臺(tái),對(duì)無刷直流電機(jī)各個(gè)模塊的構(gòu)成進(jìn)行詳細(xì)描述與分析。
- 關(guān)鍵字: 離心機(jī)主軸控制系統(tǒng) 無刷直流電機(jī)控制 建模仿真 雙閉環(huán)系統(tǒng) 202212
一種直升機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)用壓力傳感器的設(shè)計(jì)
- 設(shè)計(jì)了一種壓力傳感器在一個(gè)壓力敏感芯體內(nèi)部封裝兩個(gè)獨(dú)立的壓力電橋?qū)崟r(shí)測(cè)量壓力,經(jīng)過放大電路處理輸出標(biāo)準(zhǔn)信號(hào),每組測(cè)量電橋搭配一套處理電路,互不干擾。該設(shè)計(jì)代替了兩臺(tái)傳感器工作,大幅節(jié)省了空間,同時(shí)采用高溫元 件,保證產(chǎn)品能在高溫(200℃)環(huán)境下正常工作。
- 關(guān)鍵字: 發(fā)動(dòng)機(jī) 壓力傳感器 雙冗余 高溫 202212
基于多目標(biāo)檢測(cè)的交通監(jiān)測(cè)反饋系統(tǒng)
- 針對(duì)城市交通現(xiàn)狀,設(shè)計(jì)了基于多目標(biāo)檢測(cè)的交通監(jiān)測(cè)反饋系統(tǒng)。該系統(tǒng)能對(duì)道路車流量、車速、車輛異常姿態(tài)等情況進(jìn)行跟蹤監(jiān)測(cè),并對(duì)于可疑情況進(jìn)行預(yù)警,使工作人員及時(shí)做出相應(yīng)措施。本系統(tǒng)采用獨(dú)立開發(fā)的模式,主要通過Keras、Open CV庫等,使用Python語言開發(fā),應(yīng)用LSTM-AdaBoost對(duì)可疑車輛軌跡進(jìn)行追蹤預(yù)測(cè),并利用YOLO-V3算法對(duì)可疑車輛進(jìn)行框選監(jiān)測(cè),該系統(tǒng)還可以對(duì)道路車流量、車輛行駛速度、異常駕駛行為等情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警,從而緩解城市交通現(xiàn)狀,進(jìn)一步保障道路交通安全。
- 關(guān)鍵字: 多目標(biāo)檢測(cè) YOLO-V3算法 交通監(jiān)測(cè) 202212
基于物聯(lián)網(wǎng)RFID技術(shù)的失能失禁監(jiān)測(cè)*
- 失能失禁監(jiān)測(cè)方案采用UHF RFID技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及單片機(jī)技術(shù),通過使用內(nèi)置濕度傳感器的柔性無源標(biāo)簽使普通紙尿褲“智能化”,實(shí)現(xiàn)對(duì)失禁情況的實(shí)時(shí)檢測(cè)和提示失禁情況,并將檢測(cè)結(jié)果上傳到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。失能失禁監(jiān)測(cè)方案使用的無源傳感器標(biāo)簽輕薄如紙,防水并能重復(fù)使用,擁有實(shí)用性、便捷性與經(jīng)濟(jì)性較高。結(jié)合云平臺(tái),護(hù)理人員將能及時(shí)得知失禁情況,降低醫(yī)護(hù)護(hù)理難度及減少額外支出,使失禁人士生活質(zhì)量得到極大的提高。
- 關(guān)鍵字: 濕度 UHF RFID 失禁檢測(cè) 物聯(lián)網(wǎng) 202212
倒裝貼裝機(jī)貼裝頭旋轉(zhuǎn)中心算法及優(yōu)化
- 貼裝機(jī)是芯片封裝工藝的重要設(shè)備,在簡(jiǎn)要的介紹了高精度自動(dòng)倒裝貼片機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)過程的基礎(chǔ)上,提出為了提高倒裝貼裝機(jī)貼片精度,優(yōu)化上照視覺系統(tǒng)檢測(cè)貼裝頭旋轉(zhuǎn)中心的算法,并在貼裝位置補(bǔ)償計(jì)算后XY及角度的偏差,通過此方法對(duì)全自動(dòng)倒裝貼片機(jī)的每小時(shí)的產(chǎn)出量(UPH)和貼裝精度有了明顯提高。
- 關(guān)鍵字: 倒裝貼裝機(jī) 精度補(bǔ)償 旋轉(zhuǎn)中心 貼裝頭 202212
基于深度學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè)技術(shù)對(duì)比與分析*
- 基于意外跌倒是造成老年人受傷、失能及死亡的主要原因,對(duì)近年來關(guān)于深度學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè)研究進(jìn)行了介紹。根據(jù)跌倒檢測(cè)工作流程,從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練及狀態(tài)識(shí)別幾個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并對(duì)已有的基于深度學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè)方法進(jìn)行分析與比較,為將來的應(yīng)用研究提供參考,并對(duì)將來的發(fā)展方向提出一些思考。
- 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí) 跌倒檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò) 202212
深度學(xué)習(xí)模型的云邊協(xié)同訓(xùn)練和部署*
- 將云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和部署,可以解決目前工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和部署方法的不足,使模型的訓(xùn)練和部署更加安全、高效、智能化、低成本。
- 關(guān)鍵字: 云邊協(xié)同 深度學(xué)習(xí) 服務(wù)器部署 202212
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