下推式磁悬浮自适应模糊PD控制方法

为了改进基于传统PD控制的下推式磁悬浮控制系统稳态误差大、系统功耗高、体位适应性差的缺点,在传统PD控制结构基础上,引入具有设定值积分功能的模糊控制器和基于z轴磁场检测的比例运算器实现自适应模糊PD控制。所提算法在基于STM32F401CCU6为主控芯片的硬件系统上进行了对比实验。实验结果表明,相较于传统PD控制,自适应模糊PD控制算法对受控力不同的浮子控制的稳态误差均趋于0,磁悬浮系统装置的最大倾斜角由10°增加到90°,系统稳态输出功率从14 W降低至0.6 W,磁悬浮控制系统的综合性能得到大幅提升。

碳酸镧联合血液灌流对比碳酸镧联合血液透析滤过对降低慢性肾衰竭患者血磷和减轻皮肤瘙痒的临床疗效观察

目的探究碳酸镧联合血液灌流对比碳酸镧联合血液透析滤过在降低慢性肾衰竭患者血磷和减轻皮肤瘙痒中的应用价值。方法将江门市新会区第二人民医院在2022年5月~2023年5月期间收治的88例慢性肾衰竭并高磷血症伴皮肤瘙痒患者作为本次研究对象,通过随机数字表法获得对照组(44例,口服碳酸镧咀嚼片联合血液透析滤过治疗)与研究组(44例,口服碳酸镧咀嚼片联合血液灌流治疗),比较两组患者治疗效果、治疗前后血钙、血磷与甲状腺素,并发症发生率与皮肤瘙痒改善情况。结果与对照组治疗总有效率81.82%相比,研究组95.45%较高(P<0.05)。治疗前,两组患者血钙、血磷以及甲状腺素水平差异无统计学意义(P>0.05),治疗后,两组患者血钙水平上升,血磷与甲状腺素水平均降低,其中,与对照组相比,研究组各指标变化幅度较大(P<0.05)。和对照组相比,研究组并发症总发生率较低(13.64%vs.2.27%),皮肤瘙痒改善率较高(75.00%vs.90.91%)(P<0.05)。结论与碳酸镧联合血液透析滤过治疗相比,在慢性肾衰竭患者中应用碳酸镧联合血流灌注治疗效果较优,能够有效改善患者血钙、血磷与甲状腺素水平,提升皮肤瘙痒改善率与治疗效果。

挠性印制电路板焊盘表面缺陷的检测

针对挠性印制电路板(FPC)上的焊盘表面缺陷,提出一种基于图像处理技术的智能检测方法。首先,根据缺陷的表现形式对焊盘缺陷进行归纳与分类,采用最大熵值法量化提取焊盘的颜色特征和面积特征;然后,通过评估灰度共生矩阵(GLCM)对纹理颜色变化特征与纹理结构特征量化的有效性,将其应用于焊盘纹理特征的量化与提取。实验分析显示,缺陷焊盘与非缺陷焊盘在某个或多个特征上存在着明显的差异。基于该特点,建立了BP神经网络,以焊盘的颜色、面积、纹理结构、纹理颜色变化特征值作为神经网络的输入,通过学习大量样本,获取最佳权值参数,最终实现对FPC焊盘表面缺陷的检测,检测准确率高达94.6%,50个焊盘的检测时间为300ms。实验结果表明:本文提出的检测方法不仅能够有效地对焊盘表面缺陷进行识别,而且能够满足在线检测对速度的要求。

互信息熵与区域特征结合的图像匹配研究

解决检测目标的定位问题是实施自动光学检测的前期工作。针对挠性印制电路基材制成品与标准设计存在的差异导致的匹配误差,本文提出了基于互信息熵与关键区域特征相结合的匹配误差校正方法。首先采用图像灰度互信息熵作为衡量检测目标与设计标准之间差异的指标,建立以互信息熵值为目标函数的搜索方法;根据关键区域内的互信息熵对匹配误差具有更好的敏感性与准确性的特点,选取含灰度信息丰富的关键区域与互信息熵相结合的方法对检测目标进行匹配以提高匹配效率;然后,在焊盘图像中添加椒盐噪声、缺损、冗余等干扰信息,在存在干扰的环境下实现对目标的准确定位与搜索,验证了算法的抗干扰能力。通过最终的实验表明,采用该方法对于75μm制程该方法定位精度可达22.4μm,优于霍夫变换法与坐标转换法。对于工艺误差、基材胀缩、外形缺损等因素造成的不良影响具有良好的抗扰性,更适于在实际的工业环境中使用。

FPC焊盘表面缺陷检测研究

针对FPC焊盘表面缺陷,提出一种基于图像处理技术的智能检测方法。文章首先获取无缺陷FPC的平均图像为参考,并采用图像差影法对缺陷定位。接着,引入信息熵概念对FPC焊盘表面的几何形貌、颜色波动性进行量化,实现对纹理特征的量化与提取。通过实验观测得到:缺陷焊盘与无缺陷焊盘在颜色、面积特征上具有明显的区别。因此,检测系统通过焊盘的颜色、面积、纹理特征实现对缺陷的检测。检测准确率高达97.8%,50个焊盘的平均检测时间为300ms。满足在线检测的要求。

电机与拖动课程五位一体教学改革与实践——以嘉应学院自动化专业为例

针对应用型本科高校自动化专业电机与拖动课程传统课堂教学模式,以嘉应学院自动化专业学生为教改实践对象,在电机与拖动课程教学中引入“五位一体”的混合式教学理念和方法,以超星学习通平台作为线上辅助教学工具开展线上线下混合式教学实践。教改实践结果表明,“五位一体”的教改实践能够取得良好的教学效果。

钢丝绳锈蚀、磨损缺陷识别研究

目的发展高性能、低成本基于图像处理技术的钢丝绳缺陷识别方法,实现钢丝绳磨损、锈蚀缺陷的检测。方法首先采用邻域平均法提取钢丝绳的灰度区域特征,接着建立了基于熵统计函数以描述、量化灰度分布特征与灰度波动特征,在此基础上,选取良品、锈蚀缺陷与磨损缺陷三种类型的样品进行区域灰度、灰度分布、灰度波动特征的量化与提取。结果经观测得到不同类型的样品在三维特征空间分布中具有明显的可区分性,基于该特点,可通过设置三维特征的阈值实现对钢丝绳合格品,锈蚀缺陷,磨损缺陷进行识别与区分。结论该基于图像处理的检测方法可高效、准确地实现了对钢丝绳的锈蚀、磨损缺陷的识别,不仅具有学术价值,更具有实用意义,非常适用于在线检测。

山地果园牵引式双轨运输机遥控故障自检测实现

为了避免牵引式双轨运输机在运行过程中因遥控系统故障导致的安全事故,在原有的遥控系统上增加基于单片机的数据校验模块以实现故障自检测。当运输机处于"上行"或者"下行"的工作状态时,遥控系统的发射端持续发送校验数据,当接收端检测到校验数据丢失或错误时,表示遥控系统发生故障,运输机立即停止工作。为了降低能耗,当运输机处于停止或工作状态时,遥控系统可分别进入休眠、唤醒模式,既保证了功能的实现又有效地降低了电量消耗。改进后的遥控系统已在实际中得到应用,极大提升了安全性能。该方法对于稳定性、安全性要求较高的遥控实现极具参考价值。

一种轴套类零件尺寸高精度图像检测方法的研究

在采用图像检测技术对轴套类零件尺寸进行高精度检测中,提出了一种高精度零件尺寸图像检测方法,在获取零件图像后,采用Prewitt算子完成对图像边缘的初步定位,在此基础上,通过对图像边缘灰度变化的离散值作最小二乘曲线拟合,并对该拟合曲线求极值,得到边缘位置;为了减少干扰对测量值的影响,采用误差数据处理方法筛选出有一定精度的检测数据,然后对这些检测数据求平均值,获得精确的边缘位置,由此计算出精确的零件尺寸。实验表明,该方法能有效地提高检测精度,在检测分辨率为1000DPI情况下,检测精度可达到13μm。

基于Radon方向场检测指纹奇异点

为了快速、准确地检测与定位指纹奇异点(核心点、三角点)以实现指纹分类与匹配,本文引入了Radon算子来提取指纹的纹理方向特征以实现指纹方向场的分割。提出了方向熵的概念来描述方向场的分布特征,给出了基于方向熵的奇异点区域搜索方法。定义了方向密度函数以衡量奇异点搜索的优劣,指导奇异点侦测的方向熵阈值调整。最终实现了对奇异点的准确定位,准确率达到83%。跟同类算法分析比较,提出的方法在准确性与检测效率方面均更具优势。抗噪实验还表明该方法具有良好的抗干扰能力与实用性,能满足实际应用要求。

基于轮廓方向特征的头部特征识别

针对危险生产作业场所的定员管理问题,采用机器视觉技术对进出作业场所的人数进行在线、实时统计。首先引入纹理梯度算子,定义方向熵函数以获取人头轮廓的方向特征并对轮廓点进行编码;接着,基于标准圆的轮廓及其方向二元特征实现对人头轮廓的准确匹配;最后建立弧长置信度函数完成对人员目标的定位。在目标跟踪过程中,建立预测函数辅助人头运动轨迹的获取,最终根据运动轨迹线判断目标是否进入或离开生产作业场所。实验表明,提出的方法准确率在90%以上,具有良好的实用性与学术价值,对于确保安全生产具有重大现实意义。

基于BP神经网络的柚子分类研究

介绍了一种基于BP神经网络的柚子分类检测系统。通过选取柚子表面缺陷、柚子形状以及大小等指标构建BP神经网络模型,从而得到较好的网络权值。然后选取20组数据进行验证。结果表明,基于BP神经网络能够准确地对柚子进行模拟分类,准确率达90%。

基于NI USB-6343的机械手抓取系统设计

该设计硬件采用电脑运行程序、主控模块NI USB-6343数据采集器、检测模块超声波传感器、机械运动控制模块辉盛MG995舵机和传送带驱动模块370减速电机、5V电源模块以及自制的机械部分,包括机械手和传送带等;软件采用Labview 2014编程、Solid Works 2012三维画图软件、coredraw X6矢量图画图软件.利用Labview中的DAQmx工具和其它常用工具编写程序控制NI USB-6343,从而利用超声波传感器检测由减速电机控制运行的传送带上的物体位置,并控制舵机驱动机械手抓取传送带上运动的物体后放置到合适位置.整个过程实现可手动控制和自动运行两种模式,形象的人机界面,模拟工业传送带作业,实现可无人操作的理想工业生产.

电子信息应用型创新人才培养模式探索

随着电子信息技术的飞速发展,以及社会对应用创新人才需求的增加,传统的电子信息教学模式已经不适用于人才的培养。本文以我校电子信息学院为例,探讨了课程体系建设、教学方法以及考试考核等方面的改革,对时下应用型创新人才培养有重要意义。

人头区域的提取与人员跟踪的实现

在危险作业场所中,采用机器视觉技术对进入工作现场人员进行实时统计。文章首先使用颜色特征并结合区域生长的方法对人的头部区域进行初步定位,接着基于圆轮廓对人头区域实现确定。在提取连续帧人头区域的基础上进行目标跟踪,建立预测函数辅助人头运动轨迹的获取,最终根据运动轨迹线判断目标是否进入或离开生产作业场所。实验表明,本文提出的方法准确率在90%以上,具有良好的实用性与学术价值,对于确保安全生产具有重大现实意义。

一种基于平稳小波域的红外图像增强方法

针对红外图像对比度和分辩率低、噪声大的特点,提出一种基于平稳小波域的红外图像增强新方法。对高频子带中幅值较小的噪声系数进行衰减,幅值较大的边缘细节系数进行放大;对低频子带系数的幅值采用所提出的正弦函数进行伸缩处理。实验结果表明,本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度及边缘细节的同时,又能很好地抑制背景噪声,综合性能明显优于传统的直方图均衡化和反锐化掩膜增强方法。

基于轮廓方向特征的柚子果形检测研究

果形是实现柚子质量检测与分级的重要特征,针对柚子果形自动检测的迫切需求,采用图像处理技术,提出了基于轮廓方向特征的柚子果形检测方法。文章首先引入纹理梯度算子,定义方向熵函数获取柚子轮廓点上的方向角度并对柚子的轮廓进行编码;建立轮廓方向角度直方图以反应轮廓像素点在不同角度级的分布情况,并作为描述柚子果形特征的方法;在检测工作中,通过计算柚子图像之间的轮廓方向角度直方图相关系数实现对柚子果形优劣的判别。经实验证明:本文算法不仅具有较高的准确率,达到95.4%,而且具有检测效率高(每幅柚子图像的平均检测时间为100 ms),操作简便,算法通用性强的优点,满足实际的生产检测要求。

基于加权直方图均衡的红外图像增强方法

针对红外图像特点和传统直方图均衡增强方法的不足,提出了一种改进的直方图均衡增强方法。先采用所提出的加权函数对红外图像各灰度级直方图进行调整,其中对背景区低灰度级的直方图进行缩小,对目标区高灰度级的直方图保持不变,然后进行均衡化处理。实验结果表明,本文提出的方法有效地压制了背景噪声,提高了目标对比度,综合性能优于传统直方图均衡和双平台直方图均衡方法。

基于正弦灰度变换的红外图像增强算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于正弦灰度变换的红外图像增强算法。采用二个拐点,将整个图像按灰度的大小分为三个区:背景区、目标区和过渡区,针对不同区域采取不同的灰度映射变换。灰度伸缩采用正弦函数,其导数是光滑的,灰度伸缩性能好。伸缩的拐点及伸缩强度参数独立可调,通用性强,计算简单。实验结果验证了算法的有效性。

基于线性插值和正弦灰度变换的红外图像放大

将线性插值与正弦灰度变换增强二者有机结合,提出一种新的红外图像插值放大方法。先采用双线性插值法计算插值点的初步插值,然后采用S形正弦灰度变换曲线进行增强处理作为最终插值。充分利用线性插值具有的算法简单、计算量小优势,同时又克服了线性插值带来的图像边缘模糊缺限。实验结果表明,本文方法的插值效果优于传统的双线性插值法。