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本发明公开了一种提高铝镁合金焊丝强度和硬度的方法，包括以下步骤：(1)对经熔炼制备、挤压成型、拉拔至直径为5‑6mm的铝镁合金焊丝进行均匀化处理；(2)将均匀化处理后的铝镁合金焊丝进行气体深冷处理；(3)将气体深冷处理后的铝镁合金焊丝取出放至室温下，待其恢复到室温后，进行拉伸处理，拉伸率控制在3.0‑3.6％；(4)将拉伸后的铝镁合金焊丝进行第二次气体深冷处理；(5)最后将气体深冷处理后的铝镁合金焊丝进行回火处理。该方法能够大大提高铝镁合金焊丝的强度和硬度，达到强韧化的作用。解决焊丝在使用时易产生的焊缝成型不良、焊缝强度和硬度低、焊缝成型稳定性差以及焊缝热开裂等问题，提高焊接性能的稳定性。

本发明公开了高压电线检修机器人的抗外部干扰系统的检测方法与系统，检修机器人在高空中的高压电线上进行检修是会受到未知风的干扰，导致机器人的实际转速与风速不一致，导致检修机器人能耗增加。因此，在检修机器人系统的控制方法研究与设计中应充分考虑对误差的约束。使用神经网络对未知风速进行约束。通过设计合适的李亚普洛夫函数和虚拟控制律和更新律，并对虚拟控制律进行反复求导，带入求导后的李亚普洛夫函数，消除多余的项，使得求导后的李亚普洛夫函数总是小于等于零，保证系统最终有界。通过对机器人进行控制完成对高压电线的检修，节约时间，节约人工成本，也避免的危险的产生。

本发明公开了一种YOLOv8部分卷积网络目标检测方法，包括以下步骤：选择MS COCO 2017数据集；构建基于YOLOv8的特征提取网络，将YOLOv8模型主干网络替换成部分卷积网络FasterNet，对初始目标图片进行特征提取；在YOLOv8模型的主干网外的c2f模块中添加BiFormer注意力模块，对提取出的特征进行提纯；确定参与区域，应用token‑to‑token的注意力以捕捉输入张量中的关键信息；将CIoU损失函数替换为Wise‑IoU损失函数，完成初试目标检测模型的构建；利用新的数据集对初始目标检测模型进行训练，得到最终目标检测模型；利用最终目标检测模型对待检测的图像进行目标检测，并对该模型的性能进行评估；本发明降低了目标检测模型的参数量、浮点数，在提升目标检测速度的同时保证了精度。

本发明公开了一种基于改进YOLOv8的图像目标检测方法及系统，本发明将待检测的图像输入训练好的目标检测网络，得到检测的目标；其中，所述目标检测网络将YOLOv8的骨干网中所有C2f模块全部替换为新型循环视觉模块；其中，所述新型循环视觉模块包括依次连接的卷积子模块、局部自注意力子模块、第一多层感知机子模块、全局自注意子模块、第二多层感知机子模块和特征金字塔多尺度融合子模块，每一子模块的输出还通过残差连接下一子模块。本发明效率更高。