针对液压管路背景多变、管道弯折、管道重叠排布等复杂现象且现有图像分割方法对管路分割精度不高等问题,提出一种以U-net网络为基础,结合Mobilenetv3网络、SE注意力机制模块、自校正卷积模块的液压管路分割方法。该方法以Mobilenetv3-large模型作为骨干网络,结合LR-ASPP网络处理特征图;在解码过程中,融入SE注意力模块和SC自校正模块,提升了特征提取能力;最后采用Dice函数和BCE函数的组合来作为网络的损失函数,有效地提升了网络的收敛能力。实验结果表明本文提出的方法在交并比、像素精度指标上的均值分别达到90.8%、95.2%,且模型体积为16.9 M,推理每张图像所耗时间20 ms,可应用于需实时部署的场景,为液压管路渗漏的准确识别提供了基础。

液压挖掘机的挖掘力是反映挖掘机工作状态的一个重要参数。基于挖掘机工作装置的力学分析,建立了反应连杆机构截面应力与铲斗挖掘力之间关系的数学模型,并提出了一种新的挖掘力测量方法。通过有限元模拟分析,得到了连杆机构截面应力在不同挖掘力的仿真结果,与理论计算的误差约为8%。仿真结果验证了该测量方法的可行性。