摘要:晶圆缺陷检测是半导体制造流程中保障产品质量的关键环节，分析缺陷的分布区域与呈现模式，能够精准追溯生产工艺中的薄弱环节，为制造技术的优化提供重要依据。针对复杂场景下混合模式晶圆缺陷的识别检测高精度、实时性及轻量化的需求，提出一种基于改进YOLOv8s-seg的轻量化晶圆图缺陷检测算法。该算法首先在主干特征提取网络中引入上下文引导机制优化C2f模块，其次提出移位增强多分支多尺度融合特征金字塔网络(SEMF-FPN)，提高模型的特征融合能力，最后引入轻量化非对称检测头思想优化头部网络。实验结果显示，改进模型边界框和掩码的平均精度均值mAP@0.5:0.95分别达90.9%和84.5%，检测速度达到了333.3 fps，在精度损失不超过0.5%的前提下实现了参数量和计算量54.84%和37.18%的大幅减少，模型轻量化、精度高且检测快速，满足工业生产的需要，具有一定的工程应用价值。

摘要:针对MLIs元器件数量多及调制难度大等问题，设计一种新型五电平逆变电路。该电路使用单个直流源、8个开关管、2个电容、2个二极管和1个电感，减少了元件数量、简化了系统调制复杂度，相比于现有多电平逆变电路（MLIs），该电路具有自主升压、消除漏电流、电容电压自平衡以及抑制电容尖峰电流的能力。该电路采用SVPWM调制策略，相较于SPWM调制策略，该调制策略使输出电压谐波含量更低。首先文中介绍了电路结构和工作原理，并建立了器件选型的表达式，随后分析了SPWM与SVPWM调制策略，最后搭建了电路的仿真模型与实验平台进行验证，结果证明了逆变电路与调制策略的可行性。

摘要:煤与瓦斯突出是煤矿开采中极具破坏性的地质灾害之一，高效的突出预警对保障矿区安全生产至关重要。针对传统Stacking模型的超参数优化效率低且易陷入局部最优和基学习器依赖人工选择，提出了一种融合改进人工兔群优化算法（ARO）与差分进化算法（DE）的改进Stacking预警模型。加入精英记忆池与多策略自适应选择机制得到AMSARO算法用于参数寻优，DE算法动态优化权重实现基学习器选择，并同步进行特征选择，两者结合Stacking集成方法构建DE-AMSARO-Stacking煤与瓦斯突出预警模型。采用8个不同的基准函数进行测试，实验表明AMSARO算法比（ARO）算法及其他改进算法具有更快的收敛速度和寻优精度；采用山西某矿50组原始数据扩充后的500组样本数据集进行瓦斯预警实验，结果表明，DE-AMSARO-Stacking模型的预测性能优于单一模型和不同优化算法的对比模型，为煤与瓦斯突出预警提供了更高效的方法。

摘要:为了增强博物馆等展厅的科技感、互动性，提升展厅服务水平，设计了一种基于机器视觉技术，具有导航定位、展品智能化讲解等功能的识别系统。硬件平台以树莓派作为主控，外接摄像头，红外传感器等感知模块。摄像头采集图像后通过图像处理算法识别路径信息控制车体运动。展厅中的展品采用剪枝，量化后的YOLO模型检测，测试结果表明，通道保留率为40%时，模型参数减少了18.09%，浮点运算数减少了12.35%，测试集精度依然可达98.5%。设计的系统可以准确识别引导线路、交叉线和展品信息，部署方便具有很好的推广价值。

摘要:GNSS目前已在海事船舶普及使用，然而随着世界局势日益严峻，港口在军事演习或其他特殊时期具有越来越重要的作用，更容易受到外界干扰，导致船舶使用单一导航系统的可靠性降低，甚至面临GNSS接收机无法工作的风险。因此，卫星拒止条件下的智能船舶港内连续定位和目标精准测距问题，成为制约无人船舶驾驶技术发展的关键挑战。本文针对智能船舶港内航行的实际需求，提出了一种基于港口先验地图的船舶辅助定位方法，并在此基础上通过构建船载LiDAR的ROI自适应划分策略，提出了一种基于船舶航行状态的目标测量算法。本文方法可实现智能船舶在卫星拒止条件下的快速重定位，并对待航水域内的目标进行实时精确测量。实船试验结果表明，所提方法的辅助定位效果和测距稳定性均表现较好，其中APE平均值为0.058 m，STD为0.044 m，RMSE为0.073 m，显著提升了智能船舶在复杂港口环境下获取船位的鲁棒性。

摘要:针对输电线路机器人双永磁同步电机转速协同控制的关键问题，提出了一种改进的控制策略。首先，在转速环控制方面，设计了一种基于新趋近律的非奇异终端滑模控制器，并结合扩张状态观测器对系统不确定扰动进行实时观测与补偿，提高电机速度跟踪性能；其次，在同步控制方面，采用交叉耦合控制架构，设计了基于改进粒子群算法（PSO）的模糊控制误差补偿器，通过优化算法对模糊控制参数进行整定，从而降低外部扰动下的双电机转速同步误差。仿真实验结果表明，所提出的控制策略在鲁棒性、转速跟踪精度和同步性能等方面均表现出显著优势，为带电作业机器人的高精度控制提供了有效的解决方案。

摘要:传统风电场功率调度实现主要采用偏航控制方式，然而风力发电机组的偏航过程实际执行可否依赖于机组安全状态（机舱振动测量）评估效果，这就导致实际风力发电场功率可靠调度不准确。为此提出了基于风力发电机组机舱振动加速度预测的风电场功率可靠调度方法。首先针对机组偏航过程的机舱振动机理建模困难的问题，利用深度神经网络构建机舱振动加速度模型，然后在预测控制框架下，结合机舱振动加速度预测，提出风力发电场功率可靠调度方法，提升风电场功率安全调度的3%。最后利用Fast.Farm 构建12个风力发电机组的风力发电场，验证所提方法的有效性。

摘要:针对传统无损检测方法难以胜任不同半径下钢轨轨头损伤检测的问题，提出了一种基于钢轨轨头复杂曲面损伤的相控阵超声检测方法。对轨头复杂结构特征，制定了相控阵超声静态聚焦检测方案；基于费马原理，提出了轨头不同半径下的相控阵超声合成声束延迟时间计算方法；建立有限元仿真模型分析了相控阵声束在轨头中的传播特性；基于时域不连续伽辽金法（DGTD），建立轨头的相控阵超声动态响应仿真模型，分析了轨头不同缺陷位置的A型信号特征;最后，对轨头预埋不同位置的缺陷进行相控阵超声实验，可以对直径为1 mm的缺陷实现准确检测。结果表明，对中心区域缺陷检测的最优平均信噪比为22.97 dB，对轨头曲率较大的近表面区域检测的最优平均信噪比为1716 dB。相较于传统单探头超声检测方法，该方法将检测速率提升约40%；与未针对轨头曲面优化的常规相控阵方法相比，在轨头中心及近表面大曲率区域分别将缺陷平均检测信噪比提升约10和12 dB。

摘要:针对电子机械制动（EMB）系统中力传感器易受环境干扰，导致反馈失真并且成本高昂的问题，提出了一种无传感器的夹紧力估计方法与复合控制策略。首先建立EMB系统的机电耦合模型，在此基础上设计改进型滑模观测器，采用饱和函数替代传统符号函数大幅降低抑制抖振，并通过李雅普诺夫稳定性理论证明观测误差的有限时间收敛性；其次建立扩张扰动状态观测器以估计系统未建模扰动，将扰动值前馈补偿至控制器设计基于扰动补偿的夹紧力控制策略。基于双幂次趋近律设计一种由其改进而来的新型趋近律，将双幂次趋近律中的一个幂次项改进为变增益函数项，在不丢失收敛速度的同时有效抑制抖振。基于非奇异终端滑模面与改进趋近律设计控制方法，在台架实验中与双幂次趋近律、指数趋近律和PID算法相对比，结果表明在缓和或者紧急制动工况中，所提算法控制性能有较好的夹紧力快速跟踪、较高的控制精度和较强的抗干扰能力。

摘要:交流电磁场应力检测技术能够实现管道应力集中区域的快速筛查，但目前的交流电磁场应力检测技术局限于单轴应力的测量，无法适应管道复杂应力状态的识别。本研究结合磁各向异性应力检测技术，建立管道平面应力理论及有限元仿真模型，设计双线圈组正交应力检测结构,通过仿真验证，轴向应力作用下的同向磁通密度变化幅度达正交方向的2.61倍。通过万能拉伸机加载试验验证，在200 MPa的拉伸范围内，传感器输出电压与应力梯度及应力方向的夹角之间呈现ΔU=K*εl-εhcos2θ的数量关系。结论证实该方法突破了传统ACSM技术的单轴检测局限，实现了双轴应力解耦与主应力方向判断，为管道应力状态检测提供了新手段。

摘要:为有效抑制垂直起降无人机（UAV）动力系统中的时变负载，模型精确度不足对系统控制性能的影响，提出了一种ISTSM-ADRC策略。利用自抗扰控制不完全依赖于系统精确数学模型的优势，设计了转速环扩张状态观测器(ESO)，对系统综合扰动进行在线估计与补偿。利用滑模面函数鲁棒性强的特点替代自抗扰控制（ADRC）中非线性误差反馈环节，提高转速环控制器的鲁棒性。设计新型超螺旋滑模（STSM）趋近律实现自适应增益，减少抖振，增强对扰动的鲁棒性。通过进行阶跃响应测试、负载突变测试和参数摄动实验，相较于STSM-ADRC改进后的稳态误差减少50%，参数摄动后稳态波动范围较STSM-ADRC减少46%。验证了ISTSM-ADRC相较于STSM-ADRC、PI控制策略具有动态性能好、鲁棒性强的特点。

摘要:针对YOLOv11n在光伏（PV）板缺陷检测中漏检、检测精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOv11n的光伏板缺陷检测算法，设计SPPF-LDESKA模块，对快速空间金字塔池化模块（SPPF）进行改进，借鉴轻量化细节增强卷积结合模型轻量化与细节特征强化思想的卷积结构，融合大型可分离核注意力机制增强感受野，有效增强对小目标信息的提取能力；特征金字塔网络(FPN)模块借鉴上下文引导的特征调制（CGFM），设计高效共享卷积模块（ESCM）融合架构，融入高效共享卷积模块（ESCM）机制，通过一维卷积在通道维度进行局部交互，结合共享参数卷积降低冗余计算，避免重复学习，减少参数量，提高多尺度特征融合中上下文信息的自适应调整；设计轻量化检测头，使用共享卷积减少模型的参数量。实验结果表明，与YOLOv11n模型相比，计算量降低了6.25%，精度提升4.5%，mAP@50从87.5%提升到了89.5%，提升了2.3%，证明改进后的算法能够更好地应用在光伏板缺陷检测的任务中。

摘要:针对现有番茄叶片病害检测算法存在的检测精度低、计算量大及部署困难等问题，提出了一种基于YOLO11n模型的轻量化改进算法YOLO11WCL。所提算法在主干网络中引入Wavelet Pool替代下采样阶段，以降低网络复杂度；在Neck层引入轻量化CA-HSFPN以解决多尺度检测问题；同时采用LADH检测头提升模型推理速度。基于实验数据集，进行了轻量化网络对比、不同检测算法对比及消融实验。结果表明，YOLO11-WCL模型参数量和计算复杂度仅为原YOLO11n模型的50.1%和60.3%，分别对应1.29 MB和3.8 GFLOPs，同时mAP可达98.5%。实验验证了所提算法在保证模型紧凑性的同时显著提升了番茄叶片病害检测精度，适合在无人机等移动终端部署，具有广泛的应用前景和市场潜力。

摘要:针对在反射区域匹配精度下降的问题，提出了一种基于多核注意力解码器和代价体动态增强机制的立体匹配算法。首先在特征提取网络中使用多核注意力解码器，该解码器采用并行深度卷积捕捉不同分辨率的空间细节，强化算法局部细节和全局信息的融合能力，提升在反射区域的视差预测精度。接着算法采用代价体动态增强机制来优化代价体，根据全局上下文信息选择性融合不同尺度的代价体，避免冗余信息叠加，从而增强代价体对反射区域的建模能力，缓解在反射区域匹配精度下降的问题。在Scene Flow数据集实验结果表明，所提方法在EPE和D1指标上分别达到0.45和2.40%，在KITTI数据集反射区域上3-All指标达到4.59%，与基线方法相比降低了8.2%。表明所提方法能有效提升在反射区域的匹配精度，并且模型参数量也有所下降。

摘要:针对风机叶片巡检任务中易受复杂背景环境干扰、目标尺度差异大、类别多样且分布不均等因素导致检测精度低的问题，提出了一种改进YOLOv11n的风机叶片缺陷检测算法。首先，创新性地提出了高效多尺度卷积EMSConv,并对C3k2重新设计，使模型高效地捕获输入特征图信息，提升检测准确性；其次，引入大可分离核注意力机制和Residual-Conv设计SPPF_LSKR模块替换原金字塔池化模块，丰富上下文信息提升模型多尺度特征提取和融合能力；再次，采用重参数共享卷积检测头（RSCD），通过共享参数减少头部参数量和计算量，提升缺陷检测任务的速度与精度；最后，借鉴MPDIoU、Inner_IoU、Wise_IoU的思想，提出了一种损失函数Inner-Wise-MPDIoU，平衡不同尺度缺陷的检测，加速模型收敛速度。实验结果表明，改进YOLOv11n模型mAP达到89.2％，较原算法提升了2.9%，该结果表明所改进模型可以满足对风机叶片缺陷进行高效、精准检测的需求。

摘要:随着多任务学习在智能推荐、自动驾驶等复杂业务场景中的深度应用，其任务优先级异质性处理机制逐渐成为制约模型性能的关键瓶颈。现有研究普遍基于损失函数线性组合的经验性策略，存在双重缺陷：一是通过人工调参确定任务权重的范式导致超参数搜索空间随任务量呈组合爆炸式增长；二是任务间梯度竞争引发的负迁移效应会显著侵蚀高优先级任务的性能边界。针对上述挑战，本研究创新性地提出一种基于约束优化的渐进式多任务学习方法，通过将任务优先级结构编码为不等式约束条件，构建具有严格优先级保障的优化范式，基于拉格朗日乘子法建立约束优化框架，确保高优先级任务的性能下限约束不被次级任务优化过程的影响，同时利用渐进式梯度投影算法实现约束空间的动态调整。理论层面，本研究基于非凸优化理论证明算法的收敛性。通过在公开数据集上的实验结果，所提方法在提升次要任务性能的同时确保了高优先级任务的性能稳定，为多任务学习提供了新的理论框架和技术路径。

摘要:针对蜣螂优化算法全局搜索能力弱、收敛速度慢、易陷于局部最优的不足，创新性地提出了一种基于黄金正弦算法的增强型蜣螂优化算法名为GSDBO算法。首先，采用Tent混沌映射与透镜成像反向学习策略优化种群初始化，以生成高质量初始解；其次，采用改进的黄金正弦算法替代滚球蜣螂的原有位置更新机制，以提升算法的全局搜索精度与收敛速度；最后，结合t分布变异策略与自适应调节机制，动态平衡全局探索与局部开发能力。实验采用CEC2005与CEC2020测试函数，并结合Wilcoxon秩和检验，验证所提算法的有效性和可行性，结果表明GSDBO算法在收敛速度与求解精度均呈现显著提升。在悬臂梁设计、焊接梁设计和机器人路径规划3个工程优化问题中，所提算法均获得最优解，进一步验证了其解决复杂实际问题的有效性。

摘要:恶意篡改图像给人们的生活和社会带来严重影响。目前有许多模型用于图像篡改检测，但是存在细节信息丢失、小目标检测能力不足等问题。对于以上问题，提出了一种基于多尺度跨层融合的图像篡改定位模型。该模型在RRU-Net基础上改变了跳跃连接方式，设计MSC-SC结构，通过空洞空间金字塔池化强化跳跃连接中的编码器特征，跨层融合模块自适应融合编码器特征图与解码器特征图；另外，引入三重注意力机制增强下采样过程中的特征感知能力；最后，采用联合损失函数缓解正负样本不平衡问题。在CASIA v2和COLUMB数据集上的实验表明，所提方法相较于原始RRU-Net，F1分数分别提升11.33%和6.84%，表明本检测方法的效果显著。

摘要:针对双偏振雷达定量降水估计中精度不足与计算效率较低的问题，提出了一种基于DeepLabV3+改进的轻量级多尺度融合算法DPCR-Net。该算法采用轻量化主干网络结合倒置残差与膨胀卷积，在减少参数的同时保持特征提取能力；通过密集级联自适应特征金字塔(D-ASPP)增强特征复用与对小目标的敏感性；并利用混合注意力解码器融合多尺度特征，抑制噪声并保留细节。在NJU-CPOL数据集上的实验结果显示，所提方法的平均绝对误差(MAF)、均方根误差(RMSE)和相关系数(CC)分别为0.519 7、4.174 4和0.661 0，命中率为0.897 4，参数量仅4.11 M，计算量为8.29 G。相比主流模型，所提算法在估计精度与计算效率上均有提升，可支持高精度实时降水估计及边缘设备部署。

摘要:去噪扩散概率模型（DDPM）展示了强大的图像生成能力，并成功应用于图像修复。近几年流行的方法通过引入结构先验来修复图像，尽管取得了良好的表现，但在结构还原的完整性与纹理细节的自然性方面仍存在不足，常出现断裂或不连续的修复区域。针对此不足之处，提出了一种基于扩散模型的梯度引导特征重建算法。首先对破损图像的梯度图进行修复，初步重建图像的纹理和结构；随后将修复后的梯度图作为生成引导，辅助原图进行修复；最后在噪声预测网络中引入高效通道注意力(ECA)模块，优化特征交互，进一步提升修复图像的一致性。实验结果表明，与主流算法相比，在CelebA-HQ数据集上，所提方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标上分别提高3.19% 和2.74%，感知相似度（LPIPS）指标下降8.82%；在Places2数据集上，PSNR和SSIM分别提高0.42% 和2.81%，LPIPS下降2.75%，证明所提方法在图像修复任务中具备更强的结构还原与细节保持能力。

摘要:针对3D金属打印件表面因技术和材料而出现缺陷的问题，提出了一种基于改进Canny算法的3D金属打印件表面缺陷检测方法,通过采用改进算法对3D金属打印件缺陷图像进行处理。首先，采用一种改进的双边滤波器替代高斯滤波，处理椒盐噪声下的金属打印件表面缺陷图像；然后采用动态加权的四方向Scharr算子计算梯度幅值及确定梯度方向来更好地突出3D金属打印件的边缘信息；再采用改进的非极大值抑制算法进一步处理图像；最后采用动态阈值与滞后边缘追踪算法实现高低阈值的选择和提高边缘的连续性。通过比对不同算法对3D金属打印件表面的缺陷检测，实验结果显示，改进的Canny算法对比传统算法在平滑噪声和边缘连续性方面表现更好，其中峰值信噪比（PSNR）值相较于传统高斯滤波器提升46.70%，结构相似性（SSIM）值提升39.93%，处理后的图像效果相比于传统Canny算法的普拉特品质因数（PFOM）值提升36.46%。能够有效检测3D金属打印件表面的缺陷，具有较强的实用性。

摘要:针对工业缺陷目标小、边界模糊以及背景复杂等问题，提出了一种基于多尺度上下文增强的轻量级工业缺陷检测网络MSCENet。首先，提出多尺度注意力增强特征提取（MAFE）模块，通过多尺度空洞卷积并行提取不同感受野的缺陷特征。其次，设计残差增强融合（REF）模块，利用双注意力特征增强模块与残差连接自适应融合多级特征，提升解码器的缺陷边界与细节重建质量。此外，提出全局注意力聚合（GAA）模块，聚焦缺陷区域并抑制背景干扰，进一步提升检测精度与鲁棒性。在3类工业缺陷数据集上的实验结果表明，相比主干网络FasterNet-T1，所提方法在参数量仅为9.418 M的情况下平均交并比（IoU）、平均像素精度、准确率均有显著提升，同时提高了工业检测效率。

摘要:针对自适应中值滤波在高密度椒盐噪声下中值搜索耗时长、处理繁琐、去噪效果差的问题，提出了一种邻域优先多级均值滤波算法。算法以开关滤波对像素进行判决，对噪声像素的7×7邻域构建九级优先级区域，逐级选取有效像素进行均值滤波，搜索完全部邻域后执行防误判机制以恢复正常像素。实验结果表明，所提算法在噪声密度0%~90%范围内均具有良好的去噪性能和鲁棒性。与AFMF、IMAF、NAMD及混合滤波算法相比，在低噪声密度下峰值信噪比（PSNR）最高提升超过3 dB，在90%噪声密度下结构相似性（SSIM）提升幅度达20%，整体处理速度最高提升超过8倍，且在极端噪声条件下的滤波后SSIM均保持在87%以上。算法无需调参，实现简便，计算资源开销低，具有良好的工程实用性。

摘要:晶圆切割道的崩口缺陷严重影响晶圆的切割品质，亟需高精度检测技术支撑质量评估。提出了一种高斯拟合的亚像素边缘检测方法。首先优化图像质量，并通过感兴趣区域（ROI）提取分离切割道特征；其次实现像素级边缘的精准初定位；最后以像素级边缘点为中心选取边缘点，利用高斯峰值位置估算的亚像素边缘检测算法，通过高斯积分曲线拟合求解亚像素坐标，并结合随机采样一致性（RANSAC）直线拟合与基于密度的空间聚类（DBSCAN）完成异常区域的识别与量化。实验以白光干涉仪测量结果为基准，对20处切割道样本检测显示：误差范围为-1.92~3.73 μm，与Zernike矩亚像素算法、插值法及传统高斯拟合算法相比，所提方法误差较低，稳定性较好。可为工业化批量检测提供可靠技术方案。

摘要:鉴于多通道表面等离子体共振（SPR）传感系统在生物分子相互作用检测过程中对温度控制稳定性的较高要求，本研究设计并实现了一种可分离式局部恒温系统。该系统以半导体制冷片（TEC）为核心执行部件，联合紫铜夹具、数字温控模块、热敏电阻温度传感器以及风冷散热结构，达成对SPR微流控芯片传感区域的局部温度调节。实验结果显示，该系统在15℃~45℃的较宽温度区间内能够实现稳定的温度控制，温度波动幅度小于±0.05℃。经外部恒温补偿优化后，芯片传感区域实际温度与设定值的差值可控制在0.47℃以内。该系统与SPR成像系统集成后，使基线噪声平均降低13.3%。本研究所设计的温控系统具备结构紧凑、可分离、控温精度高等优势，适用于多通道SPR生物传感系统。

摘要: