半框架式光伏清洁机器人的结构设计与优化

针对框架式光伏清洁设备重量大,易对光伏板表面造成损伤的问题,设计了一款结构简单、布局合理的半框架式光伏清洁机器人,以行走机构支撑架为研究对象提出了一种轻量化方法。拓扑优化设计行走机构支撑架,实现模型结构优化,采用响应面优化设计获得支撑架最优尺寸。仿真结果表明:拓扑优化结合响应面优化后的模型质量相对于原始模型质量降低了47.6%,且所受等效应力和变形均满足设计需求;通过实验验证了机械结构设计的合理性,并且当机器人清扫速度达到120 r/min时,可以取得较好的除尘效果,当机器人清扫速度不变时,降低机器人行走速度可以提高除尘率。

面向偏振成像小目标检测的YOLOv5改进方法

针对目标检测中小目标特征提取能力不足及检测精度不高等问题,提出一种面向偏振成像小目标检测的YOLOv5改进方法,该算法输入端采用偏振度图像,提高目标物体与背景对比度;减少C3模块数量,保留高频信息的同时提取更多的浅层特征信息;在主干网络中加入坐标注意力机制,增大目标物体的特征信息的权重;优化边界框回归损失函数,解决训练时梯度消失等问题。将改进后算法应用在光伏组件表面落叶检测中,检测结果表明,其准确率、召回率和平均精度均值分别提升了0.59%、1.93%、0.36%,该算法针对小目标特征提取能力有所提升且检测精度更高。

面向AI-ECG算法研究的软件平台设计与实现

为了能更好地服务心电信号人工智能分类算法研究,并解决受试者数据信息管理问题,设计并实现了一款面向AI-ECG算法研究的软件平台。该软件平台使用Matlab R2019b作为开发工具,MySQL Sever 8.0作为后台数据库管理平台,主要包含了数据管理、数据读入和数据处理与分析三个模块,实现了对受试者临床基础信息的查询和设置以及对多种格式心电信号的读取、显示、处理、分析和存储等功能。该软件平台操作简单,满足基本的科研需要,对AI-ECG算法研究具有重要的意义。

基于FPGA的简易偏振成像系统设计

偏振成像是一种获取目标物表面光学反射偏振特征的新型成像技术,与传统成像相比可以获取更多的目标物信息。本文设计了一种简易轻便应用于多场景下的偏振成像采集系统。系统由光学成像模块、FPGA主芯片、上位机图像获取三部分组成,实现图像的采集、传输与显示。通过FPGA主芯片驱动图像传感器,利用偏振分光棱镜,将携带目标物表面信息的反射光分解成垂直方向(S分量)和水平方向(P分量),收集并解析获取目标物垂直方向和水平方向上的偏振图像;同时分析了系统可能产生误差的原因并进行了标定。实验结果表明:本文设计的成像系统在不同场景下,均可稳定、实时采集到P分量和S分量图像,解析出偏振度图像。