紧固件在确保机械的各个部位方面起着至关重要的作用。紧固件表面的凹痕，裂缝和划痕等变形是由材料特性和生产过程中设备的错误处理引起的。结果，需要质量控制以确保安全可靠的操作。现有的缺陷检查方法依赖于手动检查，该检查消耗了大量时间，金钱和其他资源；同样，由于人为错误，无法保证准确性。自动缺陷检测系统已证明对缺陷分析的手动检查技术有影响。但是，诸如卷积神经网络（CNN）和基于深度学习的方法之类的计算技术是进化方法。通过仔细选择设计参数值，可以实现CNN的全部电势。使用基于Taguchi的实验和分析设计，已经尝试在本研究中开发强大的自动系统。用于训练系统的数据集是为具有两个标记类别的M14尺寸螺母手动创建的：有缺陷且无缺陷。数据集中共有264张图像。所提出的顺序CNN的验证精度为96.3％，在0.001学习率下的验证损失为0.277。
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在康复任务期间，实施了现有混合中风康复方案的线性模型的比例迭代学习控制（P-ILC）。由于P-ILC的瞬时误差生长问题，包括学习派生的约束控制器，以确保每个试验中受控系统不会超过预定义的速度极限。为此，开发了机器人最终效应器相互作用与中风受试者（植物）的线性传递函数模型以及对刺激控制器的肌肉反应。 0-0.3 m范围的直线点点轨迹是工厂，进料和反馈刺激控制器的参考任务空间轨迹。在每个试验中，基于SAT的有界误差导数ILC算法是学习约束控制器。开发并模拟了三个控制配置。使用根均值平方误差（RMSE）和归一化的RMSE评估系统性能。在不同的ILC增益超过16次迭代时，当组合对照构型时，将获得0.0060 m的位移误差。
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