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题名图像检测技术在工件在线分选中的应用
被引量:5
- 1
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作者
焦圣喜
张利辉
江绛
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机构
东北电力大学自动化工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2010年第5期71-72,97,共3页
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基金
<基于计算机视觉技术的活塞识别系统研究>[吉教科合字(2004)第22号]
东北电力大学博士基金资助项目(BSJXM-200803)
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文摘
基于某活塞生产厂的活塞在线检测与分选需求,将计算机视觉检测技术应用于活塞在线视觉检测与分选中,开发出一套计算机视觉检测与分选系统。实践表明该计算机视觉检测与分选系统满足了生产实际的需求,实现了活塞的在线计算机视觉检测与自动化分选。
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关键词
图像检测
自动化分选
模板匹配
混合中心矩函数
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Keywords
Image inspection
Auto selection
Template matching
Mixed central moment funcion
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名智能图像检测在活塞在线分选中的应用
被引量:2
- 2
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作者
焦圣喜
韩立强
岳晓峰
王平凯
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机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
长春工业大学
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出处
《微计算机信息》
北大核心
2008年第10期19-20,10,共3页
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基金
吉教科合字(2004)第22号
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文摘
基于某活塞生产厂的活塞在线检测需求,本文将机器视觉检测技术应用于活塞在线视觉检测分选中,开发出一套智能图像检测系统。该系统将VB与图像传感器相结合,充分利用VB和智能图像传感器的特点,使检测系统操作简单、高效精确。在检测中,主要应用了模板匹配原理对图像进行识别。该图像检测系统满足了生产实际的需求,提高了生产效率,减轻了工人的劳动强度,实现了活塞的在线检测与分选。
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关键词
机器视觉
智能图像检测
在线分选
模板匹配
混合中心矩函数
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Keywords
Machine vision
Intelligent image detection
Online selection
Template match
Mixed central moment function
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名高超声速飞行器前体/进气道参数重要性测度
- 3
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作者
田宪科
唐硕
田宪长
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机构
西北工业大学航天学院
航天飞行动力学技术重点实验室
中国航天科工集团第四总体设计部
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出处
《航空计算技术》
2014年第3期76-80,共5页
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基金
航天技术支撑基金项目资助(2013-HT-XGD-014)
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文摘
针对机体推进高度一体化的吸气式高超声速飞行器前体/进气道相关参数对其性能指标的独立和交互作用问题,基于回归模型和二阶混合中心矩理论,以总压恢复系数为性能指标,提出了参数重要性测度新方法。设计了二维混压楔形前体/进气道变几何构型方案并给出重要性测度模型,定量和定性地对参数重要性进行了对比和分析。研究结果表明:前体/进气道相关参数间具有强的非线性作用,交互作用非常显著,独立作用可以忽略不计,且重要性测度模型易于扩展。
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关键词
吸气式高超声速飞行器
二阶混合中心矩
前体进气道
重要性测度
回归模型
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Keywords
airbreathing hypersonic vehicle
second-order moment around mean
forehead/inlet
important measure
regression model
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分类号
V211
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名基于二重积分换元法的概率问题研究
- 4
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作者
马醒花
岳凤桐
李野默
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机构
华北理工大学理学院
唐山学院
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出处
《华北理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第1期119-123,共5页
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基金
华北理工大学教学改革重点项目(Z1613-13)
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文摘
高等数学与概率统计是大学本科非数学专业的2门重要基础课,高等数学是基础课程,而概率统计更加注重应用。该项研究通过对一些实例的解答,重点阐述二重积分换元法在概率问题研究中所起的作用,如利用二重积分换元法求二维随机变量的联合概率密度及某一事件的概率;求二维正态随机变量X、Y的高阶混合中心矩等,一方面揭示概率统计与高等数学的联系密切,另一方面拓宽解题思路,为进一步研究相关概率问题打下坚实基础。
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关键词
二维随机变量
联合概率密度
混合中心矩
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Keywords
two-dimensional random variable
joint probability density
mixed central moment
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分类号
O211.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名计算机图像检测技术在工件分选中的应用
被引量:2
- 5
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作者
焦圣喜
张利辉
江绛
陈丹丹
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机构
东北电力大学自动化工程学院
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出处
《武汉理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期110-113,共4页
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基金
吉林省教育厅项目[吉教科合字(2004)第22号]
东北电力大学博士基金(BSJXM-200803)
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文摘
基于某活塞生产厂的活塞在线检测与分选需求,将计算机视觉检测技术应用于活塞在线视觉检测与分选中,开发出一套计算机视觉检测与分选系统。该计算机视觉检测与分选系统满足了生产实际的需求,实现了活塞的在线计算机视觉检测与自动化分选。
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关键词
计算机视觉检测
自动化分选
模板匹配
混合中心矩函数
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Keywords
computer vision inspection
auto selection
template matching
mixed central moment funcion
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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