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文档简介

1/1多模态缺陷识别与诊断第一部分多模态缺陷识别的概念与分类 2第二部分多模态缺陷的诊断方法及技术 4第三部分深度学习在多模态缺陷识别中的应用 8第四部分多模态图像缺陷检测中的数据增强 10第五部分多模态数据融合的缺陷诊断策略 13第六部分多模态缺陷诊断中的故障定位与分析 15第七部分多模态缺陷诊断在工业领域的应用 18第八部分多模态缺陷识别与诊断的研究前景 20

第一部分多模态缺陷识别的概念与分类关键词关键要点多模态缺陷感知的定义

1.多模态缺陷感知是一种识别和诊断复杂系统中缺陷的先进方法。

2.它利用来自多个传感模式(例如视觉、声音、振动)的数据,以获取缺陷的全面视图。

3.通过结合不同模式的数据,可以提高缺陷识别的准确性和鲁棒性。

多模态缺陷感知的分类

1.基于特征融合:将来自不同模式的数据融合成单一特征向量,然后应用机器学习算法进行缺陷识别。

2.基于决策融合:在每个模式下独立识别缺陷,然后将决策融合在一起以做出最终决策。

3.基于深度学习:使用深度神经网络,从多模态数据中自动提取和学习高级特征。多模态缺陷识别与诊断

多模态缺陷识别的概念与分类

多模态缺陷识别

多模态缺陷识别是指从多个互补模态采集的数据中识别和诊断缺陷的方法。这些模态可以包括视觉、热、声学和超声等不同类型的数据。通过结合来自不同模态的信息,可以增强缺陷识别的准确性和鲁棒性。

多模态缺陷识别的分类

多模态缺陷识别方法可以根据其处理数据的方式分为以下几类:

早期融合

早期融合方法将来自不同模态的数据直接融合在一起,然后进行缺陷检测。这种方法的优点是可以充分利用不同模态的信息,但缺点是融合过程的计算量可能很大。

晚期融合

晚期融合方法首先在每个模态中独立检测缺陷,然后将来自不同模态的检测结果融合在一起。这种方法的优点是计算量相对较小,但缺点是可能无法充分利用不同模态之间的相关性。

特征级融合

特征级融合方法首先从不同模态的数据中提取特征,然后将这些特征进行融合。这种方法可以保留不同模态的优势特性,同时降低融合过程的计算量。

决策级融合

决策级融合方法首先在每个模态中独立进行缺陷检测,然后将每个模态的检测决策进行融合。这种方法的优点是计算量最小,但缺点是可能丢失不同模态之间的信息互补性。

基于深度学习的多模态缺陷识别

深度学习是一种强大的机器学习技术,已被广泛应用于多模态缺陷识别中。深度学习模型可以自动从数据中学习特征,并通过端到端的方式进行缺陷检测。基于深度学习的多模态缺陷识别方法可以实现高精度和鲁棒性。

多模态缺陷识别的应用

制造业

多模态缺陷识别在制造业中有着广泛的应用,例如产品缺陷检测、异常检测和预测性维护。

医疗保健

多模态缺陷识别在医疗保健领域中用于疾病诊断、治疗规划和预后分析。例如,通过结合来自不同成像模态的数据,可以提高疾病检测的准确性。

国防和安全

多模态缺陷识别在国防和安全领域用于目标识别、故障检测和爆炸物探测。例如,通过融合来自雷达、光学和红外等不同模态的数据,可以提高目标检测的鲁棒性。

挑战和未来趋势

多模态缺陷识别面临的主要挑战包括:

*不同模态数据之间的异质性和维度差异

*融合过程的计算复杂性

*确保融合后数据的可解释性和鲁棒性

未来的研究趋势包括:

*探索新的多模态融合算法和深度学习模型

*开发用于大规模数据集的多模态缺陷识别方法

*研究多模态缺陷识别的可解释性和不确定性估计第二部分多模态缺陷的诊断方法及技术关键词关键要点故障模式识别

1.利用多模态数据挖掘故障固有特征,建立故障模式库。

2.结合机器学习和统计方法对故障模式进行识别和分类。

3.通过融合声音、振动、图像等数据,提升故障识别准确率。

状态监测与预测

1.采用时域、频域、时频域等分析技术,监测设备运行状态。

2.构建故障预测模型,基于历史数据和实时监测数据预测设备故障。

3.实时跟踪设备状态,及时预警故障风险,实现预测性维护。

多模态数据融合

1.融合来自不同传感器的多模态数据,提供更全面的设备运行信息。

2.采用数据融合算法,消除数据冗余,增强故障诊断精度。

3.开发多模态特征提取和表示方法,提升数据融合效率。

深度学习技术

1.利用深度神经网络挖掘故障模式和状态变化特征。

2.构建多模态缺陷诊断模型,实现端到端的故障识别和预测。

3.结合卷积神经网络、递归神经网络等技术,提升模型鲁棒性和泛化能力。

边缘计算与云端协作

1.在设备边缘部署轻量级故障诊断模型,实现实时故障识别。

2.将边缘数据传输到云端,利用云计算平台进行数据分析和故障诊断。

3.实现边缘与云端的协同,提升诊断效率和决策制定能力。

健康评估与寿命预测

1.基于多模态数据,评估设备健康状态和剩余使用寿命。

2.构建寿命预测模型,指导设备维护和更换决策。

3.结合可靠性工程和风险分析方法,提升寿命预测精度。多模态缺陷的诊断方法及技术

1.超声检测

超声检测是一种广泛应用于多模态缺陷检测的非破坏性检测技术。其原理是利用超声波在材料中的传播特性,当遇到缺陷时会产生反射或散射,通过分析这些信号可以确定缺陷的位置、尺寸和形状。超声检测对各种材料具有良好的穿透能力,可用于检测内部缺陷、裂纹和腐蚀等。

2.涡流检测

涡流检测是一种基于电磁感应原理的无损检测技术。其原理是利用交变磁场在线圈中产生的涡电流,当涡电流遇到缺陷时会产生阻抗变化,通过测量这一阻抗变化可以检测缺陷的位置和尺寸。涡流检测特别适用于导电材料的表面和近表面缺陷检测,对裂纹、孔洞和腐蚀等缺陷具有较高的灵敏度。

3.射线检测

射线检测是一种利用X射线或γ射线穿透材料来检测缺陷的无损检测技术。其原理是当射线穿透材料时,会根据材料的不同密度和厚度产生不同的吸收或散射,通过分析射线穿过缺陷时的衰减或散射情况可以判断缺陷的存在及其位置、尺寸和形状。射线检测对各种材料具有良好的穿透能力,可用于检测内部缺陷、裂纹、孔洞和腐蚀等。

4.声发射检测

声发射检测是一种基于材料在受到外力作用时释放声波的原理,通过监测和分析这些声波来检测缺陷的一种无损检测技术。其原理是当材料中发生裂纹扩展、塑性变形或断裂等事件时,会释放出超声波,通过传感器监测这些超声波的特征,如振幅、频率和持续时间等,可以确定缺陷的位置、类型和严重程度。

5.红外热成像

红外热成像是一种基于目标物体的红外辐射特性进行检测的无损检测技术。其原理是利用红外探测器接收目标物体发出的红外辐射,并将其转换成热图像,通过分析热图像上的温差分布可以检测缺陷。缺陷通常会表现为温度异常,如热斑或冷斑,从而可以识别缺陷的位置、尺寸和类型。

6.多模态融合技术

多模态融合技术是指将多种检测技术结合起来,利用各技术的互补优势,提高缺陷检测的综合性能。其原理是将不同检测技术的检测结果进行融合,通过综合分析和处理,获得更全面、准确和可靠的缺陷信息。多模态融合技术可有效提高缺陷检测的可靠性、准确性和效率。

7.特征提取与分类技术

特征提取与分类技术是多模态缺陷识别和诊断的关键技术。其原理是通过从检测信号中提取与缺陷相关的特征,然后利用分类算法将特征分类为不同类型的缺陷。常用的特征提取技术包括时域分析、频域分析、小波分析和模式识别等。常用的分类算法包括支持向量机、神经网络、决策树和朴素贝叶斯等。

8.数据挖掘与机器学习技术

数据挖掘与机器学习技术是多模态缺陷识别和诊断中常用的技术。其原理是利用数据挖掘和机器学习算法从缺陷检测数据中挖掘出有价值的信息和知识,建立缺陷识别和诊断模型。常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析等。常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、决策树和随机森林等。

9.计算机视觉技术

计算机视觉技术是多模态缺陷识别和诊断中常用的技术。其原理是利用计算机算法对缺陷检测图像进行分析和处理,提取与缺陷相关的特征,并进行自动缺陷识别和诊断。常用的计算机视觉技术包括图像处理、图像分割、特征提取和分类等。

10.人工智能技术

人工智能技术是多模态缺陷识别和诊断中快速发展的技术。其原理是利用人工智能算法,如深度学习、卷积神经网络和生成对抗网络等,自动识别和诊断缺陷。人工智能技术可以有效提高缺陷识别和诊断的准确性和可靠性,并降低缺陷识别的主观性。第三部分深度学习在多模态缺陷识别中的应用关键词关键要点主题名称:图像识别的深度学习模型

1.卷积神经网络(CNN)的应用,它可以提取图像特征并识别缺陷模式。

2.迁移学习技术的利用,它可以利用预先训练好的模型来提高缺陷识别的准确性。

3.数据增强技术的使用,它可以扩大训练数据集并提高模型的泛化能力。

主题名称:自然语言处理(NLP)的深度学习模型

深度学习在多模态缺陷识别中的应用

深度学习作为一种强大的机器学习技术,近年来在多模态缺陷识别领域取得了显著成效。其强大特征提取和表示学习能力,使其能够从复杂的模态数据中学习缺陷模式。

1.异构数据融合

深度学习可以有效融合来自不同模态(例如图像、声音和文本)的数据。通过对异构数据的联合分析,模型可以提取互补信息,提高缺陷识别的准确性。

2.特征提取与表示学习

深度学习网络具有强大的特征提取能力,可以通过层级结构逐层学习数据的高级抽象表示。这些表示能够捕捉缺陷的关键特征,方便后续的分类任务。

3.端到端缺陷识别

传统缺陷识别方法通常需要复杂的前处理和特征工程。深度学习模型则能够通过端到端的方式,直接从原始数据中识别缺陷。这极大地简化了算法设计流程,并提高了模型的泛化性能。

4.伪标签和主动学习

深度学习模型需要大量标注数据进行训练。当标注数据有限或难以获得时,伪标签和主动学习技术可以增强模型性能。伪标签是指将模型预测结果作为标签,而主动学习则根据模型对未标注数据的预测不确定性,选择最具信息性的样本进行标注。

5.模型解释性

深度学习模型的复杂性往往给解释性带来挑战。然而,一些可解释性技术,如梯度反向传播、注意力机制和可解释人工智能,可以帮助理解模型预测背后的原因。这对于提高模型的可靠性和可信度至关重要。

6.应用实例

深度学习在多模态缺陷识别中已得到广泛应用,例如:

*制造业:图像识别和声音分析相结合,识别机器零件中的缺陷。

*医疗保健:X射线、CT和MRI图像的联合分析,诊断疾病和监测治疗进展。

*农业:无人机图像、光谱数据和天气数据的融合,预测作物病害和优化作物管理。

7.展望

深度学习在多模态缺陷识别领域仍有广阔的应用前景。未来研究方向包括:

*跨模态知识迁移:利用不同模态的共性知识,提高模型在小样本数据集上的性能。

*多任务学习:同时执行多个相关缺陷识别任务,提高模型的效率和泛化性。

*时序数据分析:利用时序建模技术,识别动态缺陷和预测其演变趋势。

*无人监督学习:探索无需人工标注就能学习缺陷模式的深度学习算法。第四部分多模态图像缺陷检测中的数据增强关键词关键要点【数据增强方法在多模态图像缺陷检测中的应用】

1.通过生成类似于真实缺陷的合成图像来扩充训练数据集,提升模型的泛化能力。

2.利用图像处理技术,如旋转、缩放、裁剪、添加噪声等,对原始图像进行变换,生成新的样本。

3.采用对抗生成网络(GAN),学习真实缺陷的分布,并生成逼真的合成缺陷图像。

【基于生成模型的数据增强】

多模态图像缺陷检测中的数据增强

引言

多模态图像缺陷检测涉及处理来自不同数据源(例如红外、可见光和超声波)的图像数据。由于不同模态的数据具有不同的特性和噪音模式,因此需要采用数据增强技术来提高缺陷检测模型的泛化能力和鲁棒性。

数据增强方法

*几何变换:平移、缩放、旋转和反射等几何变换可以增加训练数据的多样性,提高模型对空间位置变化的鲁棒性。

*颜色变换:调整图像的亮度、对比度、饱和度和色调,可以增强模型对光照变化和颜色差异的适应能力。

*频域变换:应用傅里叶变换、小波变换或余弦变换等频域滤波器,可以去除噪声和提取图像的特征。

*合成图像:通过组合来自不同模态的图像,可以创建新的训练样本,丰富缺陷的类型和外观。

*形态学操作:例如腐蚀和膨胀等形态学操作,可以平滑图像、去除噪声和增强边缘特征。

*生成对抗网络(GAN):GAN可以生成具有与训练数据相似分布的新图像,从而增加数据集的大小和多样性。

特定于多模态图像缺陷检测的数据增强

*模态融合:将不同模态的图像融合起来,创建包含互补信息的训练样本。

*模态匹配:通过使用图像配准或其他技术,确保来自不同模态的图像在空间上对齐。

*噪声注入:向训练数据中注入各种类型的噪声,以模拟实际缺陷检测场景中的噪声和干扰。

*缺陷模拟:使用软件或物理技术,模拟不同类型的缺陷,以扩展训练数据集中缺陷的外观。

数据增强的好处

*提高缺陷检测模型的泛化能力和鲁棒性

*减轻因数据不足或数据偏差而导致的过拟合

*探索训练数据中未见的缺陷类型和外观

*改善模型对噪声和干扰的处理能力

数据增强策略

*根据特定任务和数据集选择适当的数据增强方法

*应用随机或顺序增强,以引入数据多样性

*确定数据增强操作的最佳数量和强度

*考虑不同模态图像的独特性,并采用针对性的数据增强策略

结论

数据增强是多模态图像缺陷检测中的至关重要的技术。通过运用各种方法,可以显着提高缺陷检测模型的性能。具体的数据增强策略应根据任务和数据集进行调整,以最大化增强效果。第五部分多模态数据融合的缺陷诊断策略关键词关键要点多层次融合

1.将不同模态的数据在特征层面进行融合,提取更全面的缺陷特征。

2.采用多层次融合策略,通过逐层融合,逐步提升缺陷识别和诊断精度。

3.构建多模态缺陷知识图谱,将不同模态的缺陷信息互联互通,提升对缺陷的全面理解。

跨模态迁移

1.利用不同模态数据的互补性,通过跨模态迁移学习,提升某一模态缺陷识别的性能。

2.探索基于生成对抗网络(GAN)的跨模态缺陷生成技术,丰富缺陷样本,提高模型泛化能力。

3.借助迁移学习算法,将已有的缺陷识别知识迁移到新模态的数据上,降低新模态缺陷识别难点。多模态数据融合的缺陷诊断策略

多模态缺陷诊断策略涉及将来自不同来源和类型的多个数据源聚合起来,以提高缺陷识别的准确性和鲁棒性。这种策略通过利用来自不同模态的互补信息,增强对复杂缺陷模式的理解。

1.数据预处理与融合

*数据预处理:对来自不同模态的数据进行预处理,包括去噪、归一化和特征提取。

*数据融合:利用融合算法,如深度学习、主成分分析或贝叶斯推理,将预处理后的数据集成到一个统一表示中。

2.缺陷特征提取

*特征工程:设计针对特定缺陷类型的特征提取器,从融合数据中提取相关特征。

*多模态特征融合:结合来自不同模态的特征,创建更全面、更具鉴别力的特征表示。

3.缺陷分类与诊断

*分类算法:选择机器学习或深度学习算法,如支持向量机、随机森林或卷积神经网络,根据融合特征对缺陷进行分类。

*诊断评估:使用交叉验证、混淆矩阵和接收者操作曲线(ROC)来评估分类器的性能并识别最具信息性的模态组合。

4.具体策略

基于图像和声学数据的融合:

*利用计算机视觉技术提取图像特征,如纹理、颜色和边缘。

*采集声学信号,并分析其振动、频率和幅度特征。

*将图像和声学特征融合起来,识别表面缺陷、空洞和裂缝。

基于图像和振动数据的融合:

*使用图像处理技术识别图像中的视觉线索,如变形、裂纹和异常纹理。

*测量振动数据,并分析其频率、振幅和模式。

*将图像和振动信息结合起来,诊断齿轮磨损、轴承故障和电气故障。

基于超声波和热成像数据的融合:

*利用超声波探测内部缺陷,如空洞、裂纹和分层。

*采集热成像数据,以检测表面和亚表面温度异常。

*将超声波和热成像信息集成起来,实现无损检测和故障诊断。

优点

*提高缺陷识别的准确性和鲁棒性

*提供对缺陷模式的更全面理解

*允许针对复杂缺陷进行定制诊断

*促进故障诊断的自动化和实时性

挑战

*处理不同数据源之间的异质性和差异

*优化数据融合算法以提取互补信息

*解决数据不平衡和稀疏等问题

*保证诊断策略的可靠性和可解释性第六部分多模态缺陷诊断中的故障定位与分析关键词关键要点故障模式分析

1.基于机器学习和深度学习算法,分析故障数据,识别常见的故障模式。

2.利用多模态传感器数据,关联不同模式下的故障特征,提高分析精度。

3.建立故障模式库,为故障诊断提供参考,提高诊断效率和准确性。

故障根源分析

多模态缺陷诊断中的故障定位与分析

导言

多模态缺陷诊断是一种将来自不同传感器的信息融合起来以识别和诊断设备缺陷的技术。通过整合来自多个传感器的互补信息,多模态缺陷诊断可以提高缺陷检测的准确性、可靠性和鲁棒性。

故障定位

故障定位是多模态缺陷诊断流程的关键步骤。其目的是确定系统中出现故障的位置。这一步可以使用各种方法来实现,包括:

*传感器数据分析:比较受影响传感器与健康传感器的数据模式,以识别异常和故障迹象。

*基于模型的故障定位:使用分析模型来预测特定故障模式下的传感器数据行为。将实际传感器数据与预测值进行比较可以帮助识别故障位置。

*人工智能(AI)技术:利用机器学习算法来识别故障模式和故障位置。

故障分析

一旦定位了故障,需要进行故障分析以确定故障的根本原因。此步骤涉及:

*数据收集:收集与故障相关的传感器数据和其他诊断信息。

*数据分析:识别故障的特征模式,例如振动、温度异常或电气信号异常。

*根本原因识别:确定导致故障的根本机制,例如部件损坏、松动连接或故障操作条件。

故障预测

故障预测是多模态缺陷诊断的一个重要方面。通过分析传感器数据模式,可以预测故障即将发生。这可以让维护人员采取预防措施,避免灾难性故障和代价高昂的停机时间。故障预测技术包括:

*时间序列分析:检测传感器数据中的趋势和异常,以预测故障的发生。

*异常检测:使用机器学习算法识别传感器数据中的异常模式,这些模式可能预示着故障。

*健康基线建立:建立设备的正常运行数据基线,并将其与实际数据进行比较以检测故障征兆。

多模态缺陷诊断的优势

多模态缺陷诊断相对于单模态诊断具有以下优势:

*更高的可靠性:整合来自多个传感器的信息可以减少虚假警报和漏检。

*更准确的诊断:互补传感器数据的信息融合可以提供故障位置和根本原因的更准确诊断。

*更早的故障检测:通过分析多个传感器的趋势和异常,可以比单模态诊断更早地检测到故障。

*预测维护能力:多模态缺陷诊断能够预测故障的发生,从而实现预测维护,防止意外停机和成本高昂的维修。

结论

多模态缺陷诊断是提高设备缺陷检测、诊断和预测的强大工具。通过整合来自不同传感器的信息,这种方法提供了更高的可靠性、准确性、早期检测能力和预测维护能力。多模态缺陷诊断在提高工业资产管理的效率和有效性以及确保运营连续性和安全性方面具有广阔的应用前景。第七部分多模态缺陷诊断在工业领域的应用多模态缺陷诊断在工业领域的应用

简介

多模态缺陷诊断是利用多种传感器数据和人工智能(AI)技术来检测和诊断设备和系统中的缺陷。它可以提高早期缺陷检测的准确性和效率,减少停机时间,提高安全性,并优化维护计划。

工业领域中的应用

多模态缺陷诊断在工业领域中广泛应用,包括:

1.制造业

*检测和诊断机器故障,例如轴承故障、振动异常和电气故障。

*监测生产线,识别缺陷产品和提高质量控制。

2.能源和公用事业

*监测电网和变电站,检测故障和预防停电。

*诊断发电厂中的机械和电气故障,提高可靠性和效率。

3.航空航天

*检测和诊断飞机和航空发动机中的结构缺陷和故障。

*预测和预防事故,提高安全性。

4.汽车

*检测和诊断车辆部件的故障,例如发动机、变速器和刹车系统。

*提高车辆可靠性和安全性,减少维修成本。

5.医疗保健

*检测和诊断医疗设备中的故障,例如透视机、磁共振成像(MRI)机和超声波设备。

*提高患者安全性和医疗设备的可用性。

多模态缺陷诊断的优势

*提高准确性:利用多种传感器数据可以弥补单个传感器的局限性,从而提高缺陷检测的准确性。

*增强鲁棒性:不同的传感器对不同类型的缺陷敏感,这使得多模态缺陷诊断能够更全面地诊断缺陷。

*降低误报率:通过融合来自不同传感器的信息,多模态缺陷诊断可以降低误报率,从而提高可靠性。

*预测性维护:通过分析传感器数据并识别早期故障迹象,多模态缺陷诊断可以支持预测性维护,从而优化维护计划并防止意外停机。

*远程监测:多模态缺陷诊断系统可以部署在远程位置,进行持续监测和故障检测,提高安全性并减少维护成本。

案例研究

案例1:核电厂缺陷诊断

在一座核电厂,多模态缺陷诊断系统用于监测蒸汽发生器。该系统结合了来自声学发射、振动和温度传感器的传感器数据。通过分析这些数据,该系统能够检测和诊断蒸汽发生器管道的早期缺陷,从而防止潜在事故并提高安全性。

案例2:汽车故障诊断

一家汽车制造商采用多模态缺陷诊断系统来检测和诊断车辆中的故障。该系统融合了来自发动机、变速器、底盘和电气系统的传感器数据。通过分析这些数据,该系统能够在车辆出现严重问题之前识别早期故障迹象,从而提高车辆可靠性和安全性。

结论

多模态缺陷诊断是一种强大的技术,可以显着提高工业领域中缺陷检测和诊断的准确性、鲁棒性和效率。通过利用多种传感器数据和AI技术,它可以支持预测性维护、远程监测和事故预防。随着传感器技术和AI算法的不断发展,多模态缺陷诊断在工业领域中的应用预计将继续增长。第八部分多模态缺陷识别与诊断的研究前景关键词关键要点【多模态数据融合与表征】

1.多模态数据融合:探索融合不同模态数据(如图像、文本、音频)的有效技术,以增强缺陷识别的鲁棒性。

2.多模态表征学习:开发学习多模态数据中底层表征的技术,以捕捉不同模态之间的相关性和互补性。

3.模态注意力机制:设计注意力机制来引导模型专注于不同模态中与缺陷最相关的特征。

【深度迁移学习与自监督学习】

多模态缺陷识别与诊断的研究前景

多模态缺陷识别与诊断领域的研究前景十分广阔,在以下几个方面具有巨大的发展潜力:

1.更多数据模态的集成

随着传感器技术和数据采集方法的不断发展,越来越多的数据模态可以用于缺陷识别与诊断。除了传统的视觉、音频和振动

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