基于物联网的非侵入式负荷状态监控系统设计

针对电子工艺实验室因设备多、类型多而带来的管理困难和安全隐患问题,利用物联网技术研发一种非侵入式负荷状态监控系统.该系统包含监测节点和服务器两部分,前者用于负荷状态识别,后者负责统计与控制.为准确识别节点上的设备状态,在监测节点端设计非侵入式负荷状态监测算法,其包括多状态负荷分离、状态特征提取和负荷识别等过程.真实场景的实验结果表明,研发的系统可以准确地监控电子工艺实验室的设备.

基于NILM的电子仪器监管系统设计

阐述为解决电子仪器管理中的用电侧监测缺失以及开放性不足问题,设计基于NILM的电子仪器监测系统,其中,监测节点用于负荷数据的采集与预处理,服务器负责数据统计与负荷辨识,用户端则实现用户预约和信息查询等功能。

传感器技术实验课程的OBE教学模式分析

阐述传统的传感器技术实验教学特点。在教学过程中,以验证实验为主,而采用统一设计,自主设计项目极少,缺少传感器应用案例设计分析的综合实验。为此,基于OBE理念设计实验流程,结合电赛资源,构建传感器实验项目内容,探索赛教融合的实验教学模式。

基于改进YOLOv5的织物缺陷检测

鉴于织物表面纹理复杂导致织物缺陷检测准确率低以及小目标检测困难等问题,提出一种基于改进YOLOv5的织物缺陷检测算法。首先,在YOLOv5的骨干网络上,增加CBAM注意力机制,从而强化有用的特征信息弱化无用的特征信息;其次,将Neck层的路径聚合网络(PANet)用加权双向特征金字塔网络(Bi-FPN)替换,从而更好地平衡多尺度特征信息,提高小目标检测的特征能力。最后,通过改进损失函数,使用Focal EIOU Loss损失函数来代替CIOU Loss损失函数,不仅使得收敛速度更快,而且可以有效的解决难易样本不平衡问题。实践证明:改进后的训练模型平均精度均值mAP值为84.5%,比未改进增加了4.7%,可满足实际生产中的织物缺陷检测要求。

基于项目驱动的数字信号处理课程混合式教学设计与实践

阐述数字信号处理课程的混合式教学特点,存在的问题以及教学的策略。探讨课程教学模式设计与实施方案,包括混合式教学设计、翻转式教学模式、项目驱动的教学模式,体现基于项目驱动混合式教学模式的优势。

基于STM32的电阻自动测量装置设计

阐述一种自动电阻测量装置的设计,它是以STM32为核心的阻值测量电路,并完成装置的机械结构设计,可通过电机和滚轮带动编带电阻运动,同时利用抽头进行测量。通过实验,实现面向编带式电阻的数量统计、异常值记录等功能,该装置有效解决传统人工方式下存在的不足,为实验室智能化和信息化的进一步提升提供支持。

基于机器视觉的芯线包筒缺陷检测方法研究

为了解决电器芯线生产中出现的芯线包筒检测精确度不高和检测效率低的问题,提出一种基于机器视觉的非侵入式缺陷检测方法用以检测喇叭口缺失。通过图像滤波去噪、图像的二值化处理以及图像的特征提取,解决检测背景复杂、噪声干扰大等问题,并提高图像的对比度、突出感兴趣区域(ROI),再采用梯度算法进行边缘特征检测,进而对缺陷区域特征信息进行快速的定位及分类。试验结果表明,该缺陷检测方法不仅可以有效提高检测效率,又能保证较高的检测准确度和精度,满足实际工业检测需求,具有良好的实用价值。

基于OpenMV的无接触智能配送小车

针对医院、酒店、餐厅等场所需求的“无接触配送”问题,设计了一种新型的智能配送设备,为物流行业提供了更加安全、高效、准确的服务。系统由STM32单片机主控智能小车组成,配备OpenMV图像识别模块、TSL1401线阵线性CCD模块、HX711称重传感器模块、2.4GZigBeeCC2530串口无线收发模块等。其中,两个Open MV识别位置信息,小车前后的TSL1401线阵线性CCD模块配合白光灯带实现前进后退循迹功能,2.4GZigBee串口无线模块实现配送小车之间的通讯,HX711电子秤模块获取配送物品重量。经实验测试,本系统实现了更加高效、准确、安全和方便的配送方式,系统稳定性良好。

基于ESP32的用电器状态监测系统设计

该用电器状态监测系统的主控采用ESP32,由电参数转换模块、存储模块、显示模块和电源模块等组成。通过ATT7053测量用电器工作时的高动态范围的有功功率、无功功率、瞬时电流、瞬时电压、功率因素等电参数,据此建立电器特征表。利用识别算法检测单相用电器的组合种类与工作状态,然后发送数据至移动端远程监测。