qc检测论文10篇
QC是英文QUALITY CONTROL的缩写，中文“质量控制”。下面是我为大家精心推荐的qc论文范本，希望能够对您有所帮助。
全面质量管理之QC
摘要：通过全面质量管理，使全体职工及有关部门同心协力，把专业技术、施工管理、数理统计和思想教育结合起来，建立起产品的规划、勘察、设计、施工、竣工、服务等全过程的质量体系，从而有效地利用人力、物力、财务、信息等资源，提供出符合规定要求和用户期望的产品或服务。
关键字：QC 质量管理 全面质量管理
随着我国经济建设的快速发展，工程建设已成为我国的一大支柱产业，而工程质量也越来越受到人们的重视!
质量管理是能适应现阶段建筑行业生产发展水平，提高工程质量的现代化质量管理，而全面质量管理不仅意味着使用技术技巧和方法及系统，更强调能为公司为本建设项目提供更有效的富于哲理实际可行的管理思想.通过全面质量管理，使全体职工及有关部门同心协力，把专业技术、施工管理、工程质量和思想教育结合起来，建立起满足与人们日常生活和生产活动中对本建设项目本建筑物的各种需求的全过程的质量体系，从而有效地利用人力、物力、财务、信息等资源，提供出符合规定要求和用户期望的产品和服务.这对我们在将建筑物推向市场、加强建筑竞争机制的大气候条件下金融危机下寻求自身发展，加强自身实力，提高职工队伍整体素质，使我公司我建设项目服务于社会服务于群众尤为重要!
全面质量管理理论始于20世纪60年代，在现阶段仍在不断完善和发展，全面质量管理的主要特点是：
1、执行质量职能是全体员工的责任，应该使全体职工都有质量的概念和参与质量管理的要求;
2、全面质量管理不排除检验质量管理和统计质量管理的方法;
3、进一步采用现代生产技术，对一切与建设工程有关的因素进行系统管理，在此基础上保证建立一个有效的，确保质量提高的质量体系.
全面质量管理就是全企业各个职能部门的全体人员同心协力，综合应用管理技术，专业技术和科学方法，经济合理地开发、研究、生产和销售用户满意的产品的管理活动.其其本观点是：
1、全面管理的观点;
2、为用户服务的观点;
3、预防为主的观点;
4、一切用数据说话的观点;
5、文明施工的观点.
质量控制的主要对策为：
1、以人的工作质量确保工程质量;
2、 严格控制投入品的质量;
3、全面控制施工过程，重点控制工序质量;
4、严把分项工程质量检验评定关;
5、贯切“预防为主”的方针
在建筑市场这个竞争强专业行强的行业中，全面质量管理应以“质量”为中心，依靠的对象是建设项目系统中各个层次和所有部门的人员即全体职工;强调人的作用，全员参与，建立有效的质量体系并不断改进，以搞好企业内部各项管理为基础，以提高人的素质，调动人的积级性，做好本职工作为核心,实现企业自身发展,不断提高经济效益和社会效益,既要达到产品和服务的质量标准、规范,实现符合满足人们日常生活和生产活动中对本建设项目的各种需求,又要不断地改进质量提高服务,提高全职工的生活生产环境,也只有这样,才能更好地挖掘职工潜力,提高起素质,促进建筑行业我公司的发展.
QC小组(质量管理小组)是实行全面质量管理的组织形式,在我国建筑企业项目中QC小组是指在施工生产或工作岗位上从事各种劳动的建筑职工,围绕建筑企业的方针目标和现场存在的问题,以改进质量降低消耗提高经济效益和人的素质为目的组织起来,运用质量管理的理论和方法,开展活动的小组.其性质是群众性质的质量管理活动的一种有效的组织形式,是建设项目职工参加民主管理的经验同科学管理方法相结合的产物,是建设项目职工参加民主管理的新发展.质量管理的首要是明确工程质量目标项目。经理部要根据公司确定的质量目标，制定相应的质量验收标准，而且要使企业质量验收标准高于国家验收标准。严把材料质量关。甲方采购的材料和乙方采购的材料都要符合国家规范标准(含环保标准)和设计要求，严格执行材料验收制度。确保主体结构质量。主体结构质量关系到整体工程质量和安全，关系到每个职工生命安全，因此，必须确保主体结构质量。重视装饰质量。在施工装饰阶段，一定要克服质量通病，搞好细部处理，在装饰水准上要高人一筹，要有创新和特色。
抓好关键部位施工。例如地下室、一层、顶层、屋面、卫生间以及楼梯走道都是关键部位，越是人们不常去的地方，或者容易发生质量问题的部位，既是施工的难点，又是检查的重点，更应引起项目部的高度重视。积极推广应用新技术新材料。随着科技进步，新材料、新技术不断涌现，施工企业要及时掌握这些信息、积极应用到工程中来。
样板引路。对每一个工程都要按照设计要求做好样板间，经甲方和监理单位认可后，大面积推广，确保工程质量。加强培训，提高员工素质。施工企业对施工管理人员要进行定期培训，开展继续教育，不断提高管理水平和业务素质。严格执行“三检”制度。班组自检，项目部抽检，监理验收，实行“三检”制度，其目的在于把质量问题消灭在施工过程中。
搞好技术交底。班前对工人进行技术交底，使工人心中明白所进行工作必须达到的质量要求，以及必须把握好的技术难点根据本工程点及实际情况、编制技术先进、科学合理的施工方案。使资源合理配置和工期最短、安全最可靠、质量最佳、成本最低，实现想技术求效益的方针。在开工前，组织技术和施工人员熟悉图纸，同时搞好图纸会审工作，理该工程的设计构想和设计意图，对图纸存在的疑问及实施设计意图的困难提前解决。在开工前，由分公司总工程师想项目工程技术人员进行施工组织设计交底、使项目尽力部各级对工程的技术要求做到心中有数，由工长做好分项工程技术交底，特殊部位由项目内业技术员做专项技术交底，使作业班组明确技术要求。对工程施工文件和资料及时作好受控或作作废标识，设计变更通知单及施工技术核定单应及时在施工图上标识，以免施工中误用作废的文件资料。加强施工过程中的计量管理，保证量值传递的正确性，并保证施工过程计量准确性。施工中各类有关人员应做好各种施工技术资料办理、签证和收集整理工作、保证资料与工程同步。项目技术负责人应对施工技术资料样饿把关，未经审核的资料不得向外和向下传递。对特殊工程人员必须持证上岗。
严把材料质量关，对进场按有关规定进行试验，对试验不合格的材料严禁使用，不合格的原材料应有进退记录。施工过程中应积极发挥“三检”作用，把好质量关，防患于然，对某些预测可能发生的质量问题作好预防措施，对已发生的质量问题，由项目技术负责人负责组织分析其原因，及时进行修改纠正。施工过程中加强成品、半成品、预埋件的保护。开展QC活动，克服质量通病，不断改进工序质量。
本建设项目的QC小组,在活动中强调运用全面质量管理的理论和方法以及其他一些可使用的科学方法,还要强调活动程序的科学化,要PDCA循环的科学程序,具有明显的自主性--实行自主管理,自我教育,自我提高,相互发展,充分发挥职工的主观能动性和积极性;明确的目的性--提高素质,共同进步,为社会和企业创造更多的财富;严密的科学性--采用科学的技术方法;广泛的群众性--人人参与,献技献策,充分发挥群众优势的有效政治形式,是职工群众在活动实践中学习专业知识,提高工作能力的大学校;高度的民主性--各抒己见,集思广义,各显其能,实现共同的目标.以提高企业公司整体职工素质,激发职工的积极性和创造性,改进质量,降低消耗,提高经济效益,建立心情舒畅的施工生产,服务工作环境为宗旨.
在建设项目中实现全面质量管理,成立QC小组,其作用为:
1、有利于开发智力资源,提高人的素质;
2、有利于预防质量问题和改进质量;
3、有利于产品建筑服务上等级;
4、有利于创造更多的社会效益和经济效益;
5、有利于全员参加管理;
6、有利于改善人与人之间的关系;
7、有利于管理工作的加强;
8、有利于实现项目的方针目标;
9、有利于促进物质文明和精神文明建设;
10、职工岗位成材.
QC小组的活动过程即是质量教育过程，其质量教育的目的是通过教育QC小组人员的质量意识、问题意识、改进意识;掌握全面质量管理的理论和方法，掌握QC小组活动的有关知识和要求，增强参与意识和参与职能!
QC小组与节能减排
【摘 要】 卷烟行业作为高能耗的企业，应做好节能管理工作，运用各种节能技术和进行技能改造，提高企业的经济效益，确保完成国家烟草总局确定的“十二五”期间节能减排的主要目标。QC小组活动作为企业降低消耗，提高经济效益的重要工具，是保证企业节能减排工作顺利进行的助推器，具有极大的意义。本文就QC活动小组对节能减排的作用进行研究和分析。
【关键词】 QC活动小组 节能减排
在我国的能源消耗结构中，工业是能源消耗的大户，其能源消耗量占全国能源消耗总量的70%左右。因此，加强企业节能管理，开展企业节能降耗行动，对提高企业经济效益，完成“十二五”规划目标有着重要的作用。为了缓解这些矛盾，我国将节能减排列为重点工作。根据国家统计局数据，我国制造业在2013年的能源消耗就占了当年全国总能源消耗量的。制造业每年还会排放大约7亿吨的有害废物和大约55亿吨的无害废物，占全国环境污染排放物的70%左右，数字惊人。烟草行业在制造业中能源消耗较显著，无论是节能还是减排，都会是最受关注的对象之一。如何让工厂在保持利润增长的同时并降低资源的消耗，就成了政府和企业的关注焦点。QC活动小组在这方面起到了巨大的作用。
1 烟草企业节能减排的重要意义
国家“十二五”规划中明确指出了近五年的资源节约和环境保护目标：单位工业增加值用水量下降30%，单位国内生产总值能源消耗下降16%，单位生产总值二氧化碳排放量下降17%。主要污染物排放总量显著减少，化学需氧量、二氧化硫排放分别减少8%，氨氮、氮氧化物排放分别减少10%。党的提出把环境保护、节约优先、保护优先、自然发展、低碳发展等作为以后工作重点。
随着卷烟生产质量要求的不断提高，卷烟生产的精细化程度越来越高，卷烟生产过程中对环境及各种能源供应的指标(如环境温湿度、蒸汽压力、压缩空气压力、管道真空度等指标)的要求也日益提高。为在生产过程中确保满足工艺指标的要求，相应的设备规模不断增加，因此产生了生产能耗不断增加的趋势;而生产能耗的增加趋势与企业节能降耗指标之间的矛盾越来越突出。
河南中烟黄金叶生产制造中心作为烟草工业企业，更应围绕国家局确定的“十二五”期间节能减排的主要目标，针对节能减排的重点环节，从技术改造、工艺流程再造、产品设计、清洁能源应用等源头抓起，强化管理措施，充分挖掘潜力，有效降低能耗、减少污染，促进资源节约型、环境友好型行业建设，使企业经济增长切实建立在节约资源和保护环境的基础上。切实践行国家利益、消费者利益至上的行业价值观，树立“责任烟草”及“和谐烟草”的企业形象。
2 QC小组活动在烟厂节能减排工作中的作用
为了提升企业的核心竞争力，响应国家节能减排政策，近年来QC小组活动已成为烟草企业节能减排工作的重要手段。通过QC小组活动，进行科技创新和技术攻关，达到节能降耗，发展循环经济的目的，从而使企业降低消耗，节约能源。
QC活动小组提高员工节能减排的意识
QC小组是在生产或工作岗位上从事各种劳动的员工，围绕企业的经营战略、方针目标和现场存在的问题，以改进质量，降低消耗，提高人员素质和经济效益为目的组织起来运用质量管理理论和方法开展活动的组织。其目标是及时发现在企业最基层的班组在执行过程中存在的突出问题，充分调动员工的主观能动性，发挥员工集体聪明才智，提高分析和解决问题能力，进一步技术革新，改进质量，提升效率，节约资源，促进管理，提高效益等管理创新，为客户提供优质高效服务。QC小组活动遵循科学管理的规则，具有广泛的群众性、组织的灵活性、明显的自主性和明确的目的性，与节能减排的措施有异曲同工的作用。
通过QC小组活动营造人人关心节能环保的良好氛围，使大家真正认识到节能减排是企业的每个职工都必须承担的责任和义务。吸引广大员工参与到节能减排的工作中来，不断强化员工的节能减排意识，增强员工参与节能减排工作的自觉性和责任心。
QC活动小组激发高员工节能减排的积极性和创造性
QC活动小组注重以人为本和自主创新，通过鼓励员工解决企业生产管理中的实际难题，有效增强了员工的创新意识，激发了员工钻研技术、创新求变的积极性和主动性，各项科学、创新和实用的QC成果呈现逐年递增的良好态势。通过QC小组活动，每个成员都可以发挥自己的特长，畅所欲言，集思广益，从而提高员工工作和学习的积极性。此外，合理利用各种QC工具能够更加科学有效的分析问题，找出症结所在，从中准确挖掘切入点和创新点，提高工作效率，研制出节能减排的新方法、新技术，减少无谓浪费，充分发挥集体的智慧，全方位做好节能减排工作。
3 QC活动小组的节能减排工作潜力无限
本企业自2002年以来每年均举行QC成果发布会，并每年推荐10项目成果分别参加中质协、河南省质协、中国烟草QC成果发布会，其中70%为节能减排课题。2007年、2008年“动力无限”QC小组的燃气燃油锅炉变频节能改造和约克制冷机变频技能改造项目取得了良好的经济成果，每年可为企业节约500余万元;2009年 “冷水”QC小组，自行研发锅炉烟气余热回收利用系统，使原先进入锅炉的14℃左右的常温软化水的水温升到了80℃，充分进行余热回收，经使用，每年为企业节约天然气35万～40万立方米，在全国烟厂进行推广。此外，“小水滴”QC小组、“磐石”QC小组、“阳光”QC小组以能源管理工作作为突破点，通过QC活动整理制定出了详尽的能源管理制度及考核办法，并上报企业形成了正式管理制度。以上各个QC小组均获得中国质量协会优秀QC小组的荣誉称号，申请十项目国家发明新型专利，一项河南省科学技术进步一等奖。
4 结语
近年来，烟草企业不断围绕节能减排工作开展QC小组活动，从管理节能和技术节能两方面入手，取得了良好的经济和社会效益。在新技术的应用、节能管理组织、节能计量管理、节能管理体系、员工节能意识等方面找到了广阔的改进和优化空间。但是近年来，随着烟草企业生产规模的逐步扩大和国际能源局势的日益紧张，烟草企业节能减排工作依然任重而道远。因此，只有进一步深化开展QC小组活动，注重技术创新，加强精益管理，提升管理水平，才能在节能减排中取得成效，增加企业的财富，提升企业形象，不断推动烟草企业健康和谐发展。
参考文献
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[3]中央政府门户网站.“十二五”节能减排综合性工作方案[EB/OL].
尿常规检测论文10篇
好的，可以写
泌尿外科医学论文
在临床医学的发展中,泌尿外科自古以来就占有重要的地位，是发展最快的临床学科之一。泌尿外科专业范围主要覆盖很多方面，常见的有疝气、隐睾、鞘膜积液、精索静脉曲张等等。以下是我整理的泌尿外科医学论文，欢迎阅读。
随着泌尿患者数量的增加，临床护理的工作也越发的重要。实践证明，护理工作质量的高低不仅直接影响临床治疗的效果，还对泌尿外科患者的恢复速度有着很大的影响。
泌尿外科疾病是一种常见的疾病，其发病率、复发率都较高。泌尿外科疾病与饮食、机体、遗传、药物、感染等因素都有密切关系，所以针对泌尿外科患者采取有针对性的健康教育、术前护理、心理护理和饮食指导有着很关键的意义[1]。
1、资料与方法
一般资料 将我院2011年5月～2013年5月我院收治的200例泌尿外科患者按照治疗方法的不同分为实验组和对照组，每组各100例，对每组治疗效果进行研究分析。200例患者中，男108例，女92例，年龄33～62岁，平均（±）岁。两组患者疾病史、体重、文化、经济等都没有明显的差别，即一般资料差异无统计学意义（P>），具有可比性。
方法
健康教育 健康教育主要分为术前教育和术后健康教育。术前健康教育主要是为了加强患者对自身了解，主要通过护理人员向患者讲解自身泌尿系统和与生殖系统的解剖特点及生理知识，向患者讲诉泌尿外科疾病发病原因、发病症状、对健康危害、感染途径、用药注意事项、饮食结构以及护理常识，为后期治疗做准备。根据患者具体情况制定适宜饮食方案。
术前护理 主要包括一些几个方面：①安抚患者情绪：患者在术前会产生焦虑情绪，情绪严重者有可能影响手术效果，所以护理人员应了解患者焦虑原因，并采取相应安抚措施，告知患者手术的主要内容和手术的安全性，给患者讲解手术成功的案例，鼓励患者坦然面对手术；②对患者进行身体检查和健康评估，某些手术可能需要使用抗生素控制感染，抗生素使用过程中要严格遵医嘱；③对于一些焦虑现象严重、情绪激动的患者，酌情给予口服或肌注射器安定，用鼓励性语言沟通，并且协助麻醉师摆好体位，密切观察心电图，如有异常及时通知手术人员[2]。
心理护理 从患者住院开始，接诊人员应态度和善，消除患者的陌生感，增加医患人员关系。耐心询问患者病情，不适症状，针对一些涉及隐私的问题，言语要委婉，主治医师要对医院及自身实力充满自信，增强患者安全感。对于术前比较紧张的患者，护士要做好相应的心理疏导和安抚工作，详细的介绍手术的相关的情况，讲诉手术的安全性，使患者对手术有一个大致的了解，进而消除由于未知而带来的恐惧。术后护理人员及时问候患者，对手术的成功表示祝贺，这种心理上的鼓励和安慰有利于患者的康复。
饮食指导 泌尿外科患者的治疗与康复与患者的饮食结构有着密切联系，合理的饮食结构有利于泌尿外科的治疗和康复。患者应注意少喝浓茶，多吃猪肝、鸡蛋，以及新鲜白菜与水果等富含维生素的食品，少吃动物的肉、内脏等动物蛋白高含量食品，少吃菠菜、甜菜根等含钙丰富食物以及草酸多的.蔬菜，术后禁食1～2d[3]。
统计学处理 应用统计学软件进行数据处理，采用t检验；P<为差异具有统计学意义。
2、结果
两组治疗效果比较 见表1。
两组治疗效果比较 见表2。
3、讨论
泌尿外科患者人数逐年增加，对患者有效的、科学的护理意义重大。本文数据显示，实验组在对照组常规护理的基础上采取了健康教育、术前护理、心理护理、饮食指导等护理干预措施，取得了良好效果。实验组的护理满意度和治愈率分别为和，明显高于对照组的和，并发症和复发率分别为和，明显低于对照组的和。这些数据表明，对泌尿外科患者采取科学的、合理的护理措施是非常必要的，能有效提高治愈率和患者满意度，降低复发率和并发症发生率，值得在临床上大力推广。
参考文献：
[1]叶惠连.健康教育及护患沟通在泌尿外科护理中的应用[J].现代诊断与治疗，2012（12）：2295-2296
[2]赫丽杰，丛辉，卢德祥.浅谈人性化护理在泌尿外科护理中的应用[J].中国医药指南，2012，24（1）：155-157.
[3袁平西，张雪琴.泌尿外科感染的原因与解决对策探讨[J].中国中医药咨讯，2012，4（5）：456.
火焰检测装置论文10篇
火检是FSSS炉膛安全监测系统的重要组成部分，它是运行人员掌握炉内火焰情况的重要设备。由于火焰信号存在跳磨和MFT的重要逻辑，火焰信号不好严重威胁机组安全运行。一、火检的分类：按照检测的火焰的波长，火检分为紫外线火检、红外线火检、可见光火检。 按照检测设备的形态，可以分为普通型火检、智能一体式火检、智能分体式火检。二、火检 - 火焰检测装置的原理检放大器主要用于检测在不同燃烧工况下火焰的存在与否。 火检放大器的工作原理：其主要靠火检内红外线扫描器扫描火焰后产生一定的脉冲率，经火检辨认火焰存在与否。火焰检测装置是依据火焰信号的特性来检测火焰的。 首先将火焰信号分成2路信号：强度信号和频率信号。 强度信号代表火焰的亮度，频率信号代表火焰的闪动。 对强度信号的处理比较简单，只需将实时火焰强度与强度阈值进行比较，当火焰强度高于强度阈值时，判定火焰强度条件成立。 频率的处理实际上是对火焰信号波动部分的处理。频率信号包含信号的频谱、带宽、峰—峰值等参数，要对这部分信号进行滤波、交换，从中提取火焰的燃烧特征。由于火焰的频率信号大约为1～200 Hz，而炉膛内炽热的焦渣及灰粉发光的频率不超过2 Hz，所以通过频率信号的频谱分析完全可以确定火焰的存在。对火焰频率信号不只是要进行简单的分析，还要对火焰的波形进行数字滤波、傅立叶变换，提供火焰波形中最具火焰特征的信号。这些参数处理最终得到的综合标量仍称为频率，作为判定火焰“有”、“无”的依据。
汽车电控点火系统的故障相对于其他系统更加复杂，因此其故障诊断也具有一定的难度。要快速准确地找到故障原因，必须抓住电控点火系统的故障诊断特点和诊断方法，笔者针对这一问题展开了一系列调查与研究，并通过一些具体的举例来对现代汽车电控点火系统故障的诊断工作进行了阐述。一、电控点火系统常见的故障现象1、汽车无法启动或突然熄火。有很多汽车驾驶员有这样的体会，就是在使用时，突然发现汽车无法正常点火启动，在冬天有的驾驶员以为是气温过低导致的。还有的在驾驶途中突然熄火，这种情况非常危险。据统计发生这样的现象有52%的概率是电子点火系统出了问题。2、有点火或早或迟的现象。点火时间过早：启动发动机的时候，起动机运转吃力，有顿挫感，启动后加油门提速慢，猛加油有急骤的敲缸声。动力不足，达不到最高速。点火时间过迟：启动困难，运转乏力，不易保持带速，低速行驶困难，但若持续提速后能维持次高速，发动机明显高温，一般油耗都比较大。3、怠速不稳。怠速时转速表指针上下波动、指向不稳定，一上一下的，常常伴随着怠速抖动。怠速不稳可以说是点火系统故障导致最常见的故障之一，而且故障可大可小。正常情况下，发动机怠速是确定的，具体高低就要看具体的车型调校情况了，一般情况下，怠速偏高，油耗会相对较高，但怠速过低又会使发动机出现抖动甚至熄火。二、电控点火系统故障的诊断方法电控点火系统通常的点火线圈一般有初级线圈和次级线圈两个。这两个线圈起到了点火的主要作用，他们能把电压进行高低转换。因为初级线圈比次级线圈匝数多，所以点火线圈能把车上低压电变成高电压。当电流传导到初级线圈时，电能就会在初级线圈中转化为磁能，在线圈的周围逐渐形成一个很强的磁场，并会把磁场能储存在线圈的铁芯中；一般线圈都会配套有开关装置，在使用开关装置断开初级线圈的电路时，因为没有电流它的磁场就会迅速递减，而次级线圈由于匝数少，就会感应出很高的电压。掌握了这个原理，当初步判断出点火系统有故障时，可进行如下方法的诊断排除。1、确定原因之后要进行系统排查在经过层层排查之后，当初步确定是电子点火系统有故障时，一般分三部分进行逐一诊断分析，即电源部分、控制部件部分这两个主要系统，实践中在这三个系统发生的故障占据了90%以上。在检查电源部分时，为了降低隐患确保安全，首先断开点火开关，用毛刷清扫灰尘和杂质，轻轻的把导线从点火线圈端子上拆除，小心的拔出中央高压线并将其端头放置在发动机缸体附近，这时还需要另外再取一根接线链接到点火线圈的第二个端子头上，在都连接好后接通点火开关，第二个端子要进行延时搭铁实验分析，并且每次搭铁时间都要求很短，一般不超过1s，接通后立马断开，要注意观察有没有发生高压跳火现象。如果观察到了明显的火花，一般就能排除蓄电池和点火线圈的故障，说明这连个部件工作情况良好，问题并不在此，需要进行下一步的继续排除。但是如果没有发生火花现象，一般就要把相关问题集中在点火线圈、开关、蓄电池或低压线路等部件上，还应该进行逐一仔细的排查。现代电子点火系统都是独立点火系统，安装有高能点火线圈，火花的强弱与搭铁速度关系较大，一般在专业维修和诊断时，都要安装一个电容器，从而排除人工操作不熟练带来的诊断不准确的问题。2、对点火控制部件故障的进一步排查诊断点火控制部件对点火系统的工作性能和稳定性影响较大，一般由点火信号发生器和点火控制器组成，对这两个元件的检查分析有很多种方法。有的采取直接从汽车上拆下来，再按照一步步拆除测试的方法进行诊断排除和具体分析。还有的采取另外一种较为成熟和专业的诊断方法进行检查。具体步骤是：第一步还是要确保安全断开点火开关。第二部是要找到粗尔式信号发生器，通过转动曲轴等方式使得触发叶片离开粗尔式信号发生器气隙，用毛刷清扫灰尘和杂质，小心的拔出中央高压线并将其端头放置在发动机缸体附近，找出小螺钉旋具或者干净的薄铁片并排除绝缘保护，在接通点火开关后，在缝隙中多次快速的插入拔出，在这期间一定要仔细观察有没有跳火花的现象，如果有跳火花现象说明控制部件工作良好，而其他部件有问题。通过类似的方法逐一诊断传感器等其他部件的性能和故障问题。但是无论是传感器损坏，还是控制器损坏，都无法修理，只能更换新品。总之，汽车电控点火系统由于设计的比较精密，发生故障时要结合车辆实际保养情况，仔细排查诊断，不能有丝毫马虎大意，要通过诊断排查使车辆点火系统保持最佳的性能状态，确保安全行驶。
要怎么分析烧嘴故障，首先你要了解燃气烧嘴常见的故障，下面是烧嘴点火系统的常见故障及其解决方法。
点火系统经常出现的故障分析
天然气烧嘴点火的一般流程为,吹扫炉膛、点火器通电打火、电磁阀延后开启、天然气遇火花点燃、检测装置检测到火焰、控制器接收信号让电磁阀持续打开、燃气正常燃烧。但如果点火失败或是烧嘴出现脱火现象,检测装置无法检测到火焰,导致电磁阀关闭,天然气烧嘴烧嘴熄火。
1、检测装置导致熄火
火焰存在而检测器测不到火焰,火点着了很快就熄灭了。这种现象多由于天然气烧嘴的脱火导致检测装置无法检测到信号产生,当火焰检测装置测不到火焰时,电磁阀自动关闭,火焰熄灭。如果操作工人不注意排查问题,频繁点火,并且不吹扫炉瞠,或是吹扫时间较短,很可能会出现爆鸣或是爆炸事故。使用厂家在选择点火装置时尽量选择稳定可靠的控制器,选择天然气烧嘴燃烧稳定的厂家购买烧嘴。
2、燃气压力导致点火困难
燃气压力过高,目前炉窑上用的烧嘴多属于低压高速烧嘴，或是低压亚高速烧嘴 ,烧嘴前的压力都要求比较低, -般在5kpa左右。-方面有些厂家自身给客户解释不清使用压力,还有可能是使用客户对单位概念不清楚,习惯上用公斤的单位来衡量压力大小,对千帕和笔巴的单位换算更是一头雾水,导致压力两个度量级的提高,在高速e气流下很容易将火花吹灭。
3、燃气未通导致点火失败
电磁阀未及时打开,或是失灵,导致燃气不能通过,这种情况首先需要排除电磁阀是否能正常工作,或是接线是否得当。 还有一种原因是燃气虽然能通过,但浓度较低,换句话说是助燃风太多,致使燃e达不到着火的条件，这一 点需要操作工人多次摸索，或是直接联系热能厂家，索取参考数据。
4、燃气电磁阀原因导致系统事故
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汽车故障诊断的四项基本原则:（一）先简后繁、先易后难的原则（二）、先思后行、先熟后生的原则（三）、先上后下、先外后里的原则（四）、先备后用、代码优先的原则二:汽车故障诊断的基本方法:1、询问用户：故障产生的时间、现象、当时的情况，发生故障时的原因以及是否经过检修、拆卸等。2、初步确定出故障范围及部位。3、调出故障码，并查出故障的内容。4、按故障码显示的故障范围，进行检修，尤其注意接头是否松动、脱落，导线联接是否正确。5、检修完毕，应验证故障是否确已排除。6、如调不出故障码，或者调出后查不出故障内容，则根据故障现象，大致判断出故障范围，采用逐个检查元件工作性能的方法加以排除。二、常见故障的诊断1、发动机不能启动或启动困难（1）起动机不转动或转动缓慢a）检查蓄电池电压。b）检查蓄电池极柱、导线联接等是否松动。c）检查启动系，包括点火开关、启动开关、空档启动开关及起动机情况，各部线路是否连接松动。（2）起动机转动正常，但发动机不能启动a）调出故障码。b）检查燃油泵工作情况。c）检查怠速系统是否工作正常（若怠速系统工作不正常，踏下加速踏板时发动机能启动）。d）检查点火系统，包括高压火花、点火正时情况、火花塞等。e）检查进气系统有无漏气。f）检查空气流量计或空气压力传感器是否工作不良。g）检查喷油器、低温启动喷油器是否工作正常。h）检查EFI系统电路，包括ECU连接器有关端子。i）检查机械部分有无故障。2、发动机怠速不良1）调出故障码，分析故障原因。2）检查进气系统有无漏气情况。3）检查曲轴箱通风管的PCV阀的工作情况（怠速时，PCV阀应该关闭）。4）检查节气门上的怠速调整螺钉是否调整正确，若调整螺钉调整不正确，会导致怠速时混合气过稀，导致发动机怠速不稳。5）检查点火正时情况。6）检查喷油器喷射情况。7）检查EFI系统电路及元件工作情况。8）检查机械系统的状况。3、怠速过高1）检查节气门是否发卡而不能关闭。2）检查冷启动喷油器是否在继续喷油。3）检查节气门位置传感器是否输出电压不正确。4）检查燃油喷射压力是否过高。5）检查调压器真空传感器软管是否脱落或断裂。6）检查怠速控制系统和VSV阀是否工作正常。7）检查喷油器喷油情况及是否滴漏。8）调出故障码，判断故障原因。9）对EFI系统电路及元件工作情况。10）检查点火正时是否不正确。4、发动机转速不稳1）调出故障码，分析故障原因。2）检查进气系统有无漏气情况。3）检查燃油泵供油情况，燃油管路的压力是否正常。4）检查燃油压力调节器是否工作不正常。5）检查喷油器喷射情况，是否个别喷油器不工作或喷油量不准确。6）检查点火系统，如点火正时情况、高压火花情况、火花塞积炭等。7）检查空气滤清器滤芯是否堵塞。8）检查汽油滤清器滤芯是否堵塞。9）对EFI系统电路及元件工作情况。10）检查机械部分，如汽缸压力、气门间隙等。5、发动机回火发动机回火现象大多由于混合气过稀或点火时间过晚所致。1）调出故障码，分析故障原因。2）检查进气管有无漏气情况。3）检查节气门位置传感器输出信号是否正确。4）检查点火正时情况。5）检查燃油压力是否过低。6）检查喷油器喷油时间是否过短。7）检查喷油器是否发卡堵塞。8）检查EFI系统电路及元件工作情况，主要有各有关传感器，如氧传感器、水温传感器、进气温度传感器、进气管压力传感器等。6、排气管放炮排气管放炮现象主要由于混合气过浓、个别缸不工作和燃烧时间不正确等燃烧不完全因素造成。1）调出故障码，分析故障原因。2） 检查点火正时，是否点火时间过晚。3）检查冷启动喷油器是否仍然喷油或者发生滴漏，并进一步找出原因。4）低温启动喷油器定时开关失效。5）个别缸火花塞不点火或火花过弱。6）检查喷油器，是否存在喷油过量，或者个别缸喷油过多的现象，是否有滴漏。7）检查燃油压力是否过高，压力调节器是否失效导致回油管路不能打开回油，压力调节器真空传感器软管是否脱落或者断裂。8）检查空气流量计传感器和节气门位置传感器输出信号是否正确。9）检查EFI电路及有关传感器的工作情况。7、发动机加速不良1）检查进气管是否漏气。2）检查点火时间是否过晚。3）调出故障码，分析故障原因。4）检查燃油喷射系统，如燃油压力、喷油器工作情况。5）检查点火系统，尤其是爆震传感器和点火器的工作是否正常。6）检查节气门位置传感器是否正常。7）检查EFI电路及与燃油喷射有关的元件的工作情况。8）检查汽缸压力、气门间隙、火花塞工作情况及配气相位等项目。三、典型元件故障及其原因1、ECU一般来说，ECU比较可靠，不易出现故障，正常使用情况下，10万千米的故障率不高于千分之一，但当发动机工作时间过长（行驶里程超过15万千米）时，ECU的故障率就明显增加，故障的原因主要是：1）焊点松脱；2）电容元件失效；3）集成块损坏；4）电控单元固定脚螺栓松动；5）电子元件损坏。ECU一旦出现故障，会造成发动机不能启动或难以启动、无高速、耗油量大等现象。2、传感器车用传感器一般分为热敏电阻式、真空压力式、机械传动式和压电式等几种，相对而言，传感器在电控汽油喷射系统中易出现故障，故障原因主要是：1）弹性元器件失效；2）真空膜片破损；3）接触部位磨损或烧蚀；4）外围线路故障等。传感器负责向ECU提供发动机工况，因此，一般出现故障时，将直接影响ECU准确信息的来源，对发动机的控制也将失控或控制不正常。3、接插连接件电控汽油喷射系统具有众多的接插连接件，由于其工作在一个振动、多灰尘、高温、易潮的环境中，时间一长，就易产生故障。故障的主要原因是环境恶劣造成的：1）接插件老化失效；2）接头松动；3）接头接触不良。接插连接件出现故障时，发动机工作不稳定，时好时坏，一般可用故障征兆模拟试验法来诊断。4、喷油器和冷启动喷油器喷油器和冷启动喷油器是易损件之一，特别是由于国内汽油油质相对较差，更易出现堵塞和卡死等现象。正常情况下，喷油器一年应至少清洗一次。喷油器的故障主要表现在：1）电磁线圈工作不良；2）喷油嘴卡死；3）堵塞；4）滴漏；5）雾化状况不好；6）外围电路。喷油器故障主要会造成发动机某缸不工作或工作不良。另外，各缸喷油器喷油量相差太大（15秒钟超过8~10ml），也会造成整个发动机工作不稳等故障。5、真空软管及其他管道电控汽油喷射系统有大量的真空管及其他管道，由于其大多是橡胶制品，受热、沾油和时间一长，就会产生老化。其故障主要表现在：1）胶管老化；2）管口破裂；3）卡子未卡紧；4）接口松动。其最终表现为漏气，使混合气过稀、发动机启动困难或怠速不良、加速无力等。6、燃油压力调节器燃油压力调节器用于调节喷油压力，出现故障时会明显影响发动机的供油量，使发动机供油不稳、启动困难、加速无力等。通道堵塞和压力调节器内的膜片损坏，都会造成燃油压力调节器故障。7、滤清器空气滤清器、汽油滤清器及机油滤清器的堵塞都会造成发动机故障，因此应定期维护。
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武汉摩恩智能电气有限公司 武汉摩恩智能电气有限公司是专业研发生产生产电力高压检测设备 推荐于2016-07-06
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1．在发动机起动和工作时，不要用手触摸点火线圈高压线，以免受电击。2．在检查点火系统电路故障时，不要用刮火的方式来检查电路的通断，否则容易损坏电子元器件。电路通断与否应该用万用表电阻挡来进行测量判断。3．进行高压试火时，最好用绝缘的橡胶夹子夹住高压线来进行试验，直接用手接触高压线容易造成电击。另外一种避免电击的方法是：将高压导线插在一只备用火花塞上，然后将火花塞外壳搭铁，观察火花塞电极间是否跳火。注意避免由于过电压而损坏电子点火控制器。4．在点火开关接通的情况下，不要做连接或切断线路的操作。以免烧坏控制器中的电子元器件。5．在拆卸蓄电池时，必须确认点火开关和其它所有的用电设备都已关闭，才能进行拆卸。6．安装蓄电池时，一定要辨清正负极，千万不能接错，蓄电池极柱与线夹的连接一定要牢固，否则容易损坏电子设备。7．在用干电池模拟点火信号检查电子点火控制器时，测量动作要快，干电池连接的持续时间一般不要超过5s。8.霍尔效应式电子点火系统，在检查维修时可能会产生高压放电现象，造成对人身和点火系统本身的意外损害
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单阶段目标检测论文10
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
在目标检测中，两阶段目标检测准确率高，但是计算时间长，且网络较深；而单阶段目标检测时间较短，但是准确率不高。目前在单阶段目标检测的改进主要是DSSD和focal loss。 RBFNet在SSD基础上进行改进，希望即提高检测能力也减少时间。RBF（ Receptive Field Block ）指感受野模块，通过模拟人类视觉的感受野加强网络的特征提取能力，主要通过不同的尺度的卷积核 来实现，卷积神经网络中的Inception结构就是如此，这里的RBF与Inception很像，但有所区别。 主要是dilated卷积层（空洞卷积）。如上图，3*3 Conv rate = X 表示的就是不同尺寸的空洞卷积。在RFB结构中最后会将不同尺寸和rate的卷积层输出进行concat，达到融合不同特征的目的。 参考了Inception中小卷积核代替大卷积核的变化趋势，RBFNet中也设计了两种网络结构，如下图所示。 图中（a）是RFB，参考Inception的思想，增大感受野。（b）是RFB-s。RFB-s和RFB相比主要有两个改进，小卷积核代替大卷积核，另一方面用1*3和3*1卷积层代替3*3卷积层，以了减少计算量。 RBF网络整体结构如下图所示 与SSD相比，RBFNet主干网上用两个RFB结构替换原来的两层Conv8_2和Conv9_2。同时，Conv4-3和Conv7在接预测层之前分别接RFB-s和RFB结构。 实验效果还不错。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
文献论文10篇
参考文献需要引用十篇论文
格式范例一：专著、论文集、报告[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地:出版者,出版年:起止页码(可选).例如：[1]刘国钧,陈绍业.图书目录[M].北京:高等教育出版社,1957:15-18.二：期刊文章[序号]主要责任者.文献题名[J].刊名,年,卷(期):起止页码.例如：[1]何龄修.读南明史[J].中国史研究,1998,(3):167-173.[2]OU J P,SOONG T T,et advance in research on applications of passive energy dissipation systems[J].Earthquack Eng,1997,38(3):358-361.三：论文集中的析出文献[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者(可选)原文献题名[C].出版地:出版者,出版年:起止页码.例如：[7]钟文发.非线性规划在可燃毒物配置中的应用[A].赵炜.运筹学的理论与应用——中国运筹学会第五届大会论文集[C].西安:西安电子科技大学出版社,1996:468.四：学位论文[序号]主要责任者.文献题名[D].出版地:出版单位,出版年:起止页码(可选).例如：[4]赵天书.诺西肽分阶段补料分批发酵过程优化研究[D].沈阳:东北大学,2013.五：报纸文章[序号]主要责任者.文献题名[N].报纸名,出版日期(版次).例如：[8]谢希德.创造学习的新思路[N].人民日报,1998-12-25(10)六：电子文献[文献类型/载体类型标识]：[J/OL]网上期刊、[EB/OL]网上电子公告、[M/CD]光盘图书、[DB/OL]网上数据库、[DB/MT]磁带数据库[序号]主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献的出版或获得地址,发表更新日期/引用日期.例如：[12]王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].1998-08-16/1998-10-01.[8]万锦.中国大学学报文摘(1983-1993).英文版[DB/CD].北京:中国大百科全书出版社,1996.
就是毕业论文的参考文献 至少需要10篇 期刊论文！！
硕士学位论文的参考文献一般应不少于40篇，其中外文文献一般不少于20篇。博士学位论文的参考文献数一般应不少于100篇，其中外文文献一般不少于总数的1/2;参考文献中近五年的文献数一般应不少于总数的1/3,并应有近两年的参考文献。本科毕业设计主要参考文献要求10篇以上，其中外文文献2篇以上(指导教师认定为特殊类型的论文，可以不列外文参考文献)。参考文献必须是公开出版、发表的(含网上下载)着作或期刊(论文)，统一放在文后，并按文中出现的先后顺序，用阿拉伯数字进行自然编号，序码加方括号。但期刊论文中应该引用多少文献并没有明确规定，你该引用足够支持你论文的文献，而数量则视领域内存在的文献而定。如果你的课题很新，可能没有太多文献可以参考引用，相反地，如果你是进行先前已经所过的课题，可能就有很多文献。另外，这也关系到你的文章类型，综述文章通常会有很多参考文献。