浅谈机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

机械制造自动化领域随着科学的进步发展过程引人注目,很多研究者将机械制造自动化和独特的技术手段相结合,为该领域的发展提供有利的条件。本文通过在机械制造自动化过程当中应用机器视觉技术,并且探讨其应用的效果。首先阐述了机器视觉技术的概念,并且分析和列举了机械制造自动化过程当中机器视觉自动化的几方面应用,以此来为机械制造自动化的发展和研究提供参考。

浅谈人工智能在汽车驾驶技术领域发展

在社会经济蓬勃发展下汽车行业逐渐走进人的生活中,并成为人的代步工具、为人们上班、出行、提供了很多便利,汽车的增多同样也带来了很多弊端、汽车事故频频发生、尾气的大量排放影响空气质量下降、等众多问题出现,人们通过智能科技在人工智能领域探究、车载物联网技术的成熟为人工智能技术提供了技术支撑,使人们对人工智能汽车前景有了更美好期望。

计算机视觉技术及其在工业中应用的研究

计算机视觉技术在工业领域中的应用,可以在很大程度上,提升零部件生产、组装的精准度,实现可视化的运营管理机制。为稳步提升计算机视觉技术的实用属性,拓展其应用场景,丰富应用手段,文章在分析计算机视觉技术基本原理的基础上,结合相关案例,深入探讨计算机视觉技术的应用方式与应用方法,旨在为推动其应用优势的有效呈现,实现工业生产的现代化升级。

计算机智能化图像识别技术的探讨

目前计算机应用当中一个重要的方面就是计算机图像识别智能化处理技术,这对于我国的各行各业的发展具有非常重要的作用。 所谓计算机图像识别智能化处理技术,是从智能化的方向将图像通过不同的类型进行数字化的转变,从而在计算机上进行处理的一种先进 的技术。这一项技术目前被广泛应用在生活的方方面面,但是从实际的利用效果可以得知用这项技术来处理信图像,是具有比较高的保真 性,编存性也很好,传送也很方便,所以是受到很多行业的热捧。除此之外,它对于一些已经被处理过的信息而言,抗干扰的能力也是比 较强的,所以整体来说实际的效果非常明显,因此针对这种优势明显的处理技术,在目前的检测、航天或者是医疗机械当中都被广泛地使 用。尽管这项技术获得的成就非常明显,但是存在的问题也是有的,需要通过进一步的完善和突破,才能够解决众多企业的所有问题。

大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用

随着科学技术的发展,我国的计算机网络技术有了很大进展,推动了我国各行各业的发展。本文在大数据时代背景下论述计算机网络技术中人工智能技术的应用策略。

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。

采用多方向插值融合的快速铁路货运图像修复

由于非目标前景的出现,高分辨率的线阵相机采集到的图像常因表面原始信息被遮挡而产生数据缺失.针对单张图像提出一种基于多方向插值融合的图像修复方法,并成功应用于铁路装载状态检测系统中,实现了监控图像中高压线的去除.在获得图像中待修复区域的位置后,将待修复区域分为平滑区和边缘区.对平滑区域,在3个不同角度方向上选择梯度变化最小方向上的邻域像素,用三次插值算法对待修复像素进行估计;对边缘区域,结合3个方向的三次插值结果进行数据融合,设计融合规则以获得更准确的插值结果.以HSI色彩空间代替RGB色彩空间对彩色图像进行修复.与BSCB、FMM等算法进行对比,表明所提出的算法能获得更好的修复效果,并能有效修复色彩复杂的图像,同时还降低了计算复杂度,提高了运行效率,使处理时间达到毫秒级,可满足实时处理要求.

基于线阵CCD图像纹理特征的铁路货车货物分割算法研究

利用线阵CCD摄像头采集到的货车货物装载图像,提出一种经过改进的货车货物分割方法。首先,利用优化后的多尺度Retinex(MSR)算法对图像进行增强预处理,然后使用自适应单通道种子选取算法(APSS)获得图像中灰度Gabor纹理特征分布中心点的初始值,并用K-Means算法进行图像兴趣区域的分割,在此基础上利用邻域特征对图像中的兴趣区域进行重新合并,得到最终的分割结果。实验表明,该方法能提高图像中不同区域的分割精度,有较强的抗噪性,还减少了图像分割中的迭代次数,降低了计算复杂度,可以广泛应用到自然环境中车辆图像的分割。在基于线阵CCD铁路货运安全监控系统中货物检查的实际应用中,该方法的货物分割错误率较低,保证了检测系统的问题识别准确率。

基于车联网的3G远程车载尾气监测系统的设计与实现

针对汽车尾气传统检测方法周期长、操控繁杂、精确度低的问题,构建了基于车联网的3G远程车载尾气监测系统.该系统引入电化学传感器与尾气进行化学反应,以获取相应气体浓度的电极信号值;采用CAN总线实时采集传感器节点的电信号值,进而通过中控软件计算相应气体浓度值;设计3G远程通信系统实时监测区域内相关车辆的尾气浓度值,为大气污染的防控提供有效参考数据.实验结果表明,该系统提升了传统监测系统的智能性、实时性和精确性,解决了传统尾气监测系统发展的瓶颈问题.

嵌入式系统在物联网领域中的应用

本文通过对嵌入式系统和物联网概念的阐述,结合当前的互联网环境,详细分析了嵌入式系统在物联网中的具体应用。

基于机器视觉的运动目标跟踪方法研究

本文主要对视觉序列中单个运动目标的检测方法和跟踪方法进行研究。人类可以通过大脑和眼睛实现各种信息的获取,了解身边的事物,从而对世界形成自己独特的认识。近年来,我国科学技术在不断发展和进步,在我们的生活中计算机得到普遍应用,并且能够代替我们的眼睛和大脑完成对世界的认识和理解。现阶段,机器视觉的重要研究方向就是运动目标跟踪技术,此技术包含多种科学领域的内容,比如应用数学、图像处理等。

基于信息安全环境下计算机软件开发解析

文章结合实际,对信息安全环境背景下计算机软件开发的要点进行分析。首先论述了计算机软件开发的意义,然后再分析软件开发过程中存在的安全技术问题,信息安全环境下软件技术开发的利用以及要点进行深入探究。希望论述之后,可以给相关工作人员提供参考。

基于智能机器视觉的工业大数据预警分析系统

智能机器视觉是工业大数据预警分析的基础,其能实现诸多数据的高速、智能与高精度检测,保证工业生产的效率与安全。本文在阐述智能机器视觉识别技术应用特征的基础上,构建基于智能机器视觉的工业大数据预警分析系统模型,并指出智能机器视觉在工业大数据预警分析中的具体应用情况,期望能实现智能机器视觉与工业大数据预警工作的有效衔接,继而进一步提高现代工业的智能化水平。

基于大数据云计算背景下数据安全分析

当今社会信息技术深入发展,大数据云计算技术被广泛运用各个领域当中之中,给人们带来了便利的同时数据安全也迎来问题。在大数据云计算背景下,数据处理的质量以及效率明显提升,与传统信息技术不同,化繁为简,节省信息数据处理的时间节能资源的消耗,在一定程度上符合我国当前社会发展的理念。但是,在大数据云计算技术运行过程中存在一定的数据安全问题,在一定程度上影响大数据云计算技术的发展,数据丢失、数据泄露等现象较为严重,影响我国社会的稳定进步。因此,重视大数据云计算技术的数据安全问题,完善大数据云计算系统,加强安全防范技术措施是当先发展的关键。基于此,本文以新时代信息技术发展为背景,以大数据云计算技术的含义特点为导入点,分析现阶段大数据云计算技术数据安全风险,探究强化大数据云计算数据安全的有效措施,最大限度的倍增用户数据安全,为了我国社会的稳定发展奠定基础。

结合软件开发过程的软件缺陷预测方法

软件缺陷是导致各种大型系统失效的重要因素,尤其是在复杂系统中,软件所占的比重越来越大,相对应的软件缺陷也大幅度增加。随着大数据时代的到来,复杂系统对软件质量的要求越来越高,软件质量是软件的生命线,是保证经济效益的重要标准。近年来,由于软件质量问题而导致严重后果、造成经济损失的事例屡见不鲜,软件的微小瑕疵(缺陷)就可能造成天文数字的巨额财产损失,甚至对国家安全造成严重威胁。正因如此,对软件质量尤其是可靠性、可维护性和功能性的要求也越来越高。软件质量,成为影响系统工程质量的重要因素。

软件自动化测试方法的应用

目前社会上出现各种各样的网络软件,致使软件用户对软件品质的要求提高了许多,为了满足当代大众的需求,我们对软件测 试方式也逐渐改革、更新,通过对软件品质和功能的全面化测试,来对已做完的软件进行有效的改善。软件自动化测试已渐渐成为当代软 件测试新的钻研问题,传统老式的人为测试方式,效率与正确性都无法满足当代社会要求,因此软件自动化测试方式已成为当代软件测试 中不可缺少的话题。

计算机软件测试方法及应用分析

在信息化时代,计算机被广泛应用于人们的生活和工作中,给人们生活和社会生产带来了极大便利。软件是计算机的重要组成 部分,软件的质量高低将直接影响人们的生活效率和工作效率。计算机软件测试技术是一种具有前瞻性的计算机使用方法,能够从根本上 降低计算机软件的故障频率。因此必须重视计算机软件测试工作,科学应用测试方法加强对计算机软件的测试,保证测试的可行性,进而 避免软件在运行过程中出现各种故障问题。