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本发明涉及机械设备相关技术领域，具体提供了一种机械设备维护用清洁装置，包括：底座，所述底座一侧上表面固定安装有支架，所述底座远离支架的一侧上表面固定安装有泵体，所述底座远离泵体的一侧上表面通过设置的升降机构连接有支撑座，所述支撑座外侧套装有滑座，所述滑座与支架之间滑动配合，所述支撑座外侧上方通过设置的伸缩机构连接有L形安装座，所L形安装座后端与支撑座内侧滑动配合，所述L形安装座两侧内部均滑动安装有滑台，两组所述滑台外侧均设置有啮合组件，所述L形安装座内侧中间通过设置的驱动机构与啮合组件相连接，本发明可以通过横向往复移动的方式促使毛刷对输送带表面凸条处的面粉进行清洁，并且可以保证毛刷后续的清洁度。

本发明涉及机械手领域，尤其涉及一种机械设备检修用机械手，包括承载座，所述承载座的上端安装有推进件，所述推进件的上端连接有托柱，所述托柱的外表面边缘处环形阵列设置有多个顶架，所述托柱与顶架之间设置有驱转件，所述顶架的端部设置托架，所述托架的上端面安装有橡胶垫，所述顶架与托架之间设置有翻转复位件，所述托柱的外表面靠近边缘处同轴镶嵌有限位盘，所述限位盘的外表面呈阶梯状。本发明能够适应罐口处的内壁斜度进行托载，有效的方便了后续进行拆分检修，同时还确保了机械手能够正常放于混合罐内或从混合罐内取出。

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于自编码神经网络的图像重建方法及系统。该方法包括：自编码卷积神经网络采用联合损失函数进行训练；获取初始图像，将所述初始图像输入自编码卷积神经网络，输出重构图像；根据所述初始图像、所述重构图像分别进行频域变换，得到初始频域图像、重构频域图像；根据所述初始频域图像、所述重构频域图像计算获取加权频域损失；获取加权空间频率损失、空域损失；以所述加权频域损失、所述加权空间频率损失、所述空域损失作为所述联合损失函数。该方法使得自编码神经网络更加关注高频成分的重构精度，可以让网络更有效的学习图像中主体的轮廓与细节信息，避免重建图像模糊，提高重建图像的精度。