基于双通道图像的电力设备智能监测技术研究

以目前变电站电力设备故障监测为背景,以变电站绝缘子为对象,利用机器视觉技术,重点开展了基于双通道的图像采集技术、电力设备目标识别以及红外感兴趣区域(ROI)自动定位测温技术的研究。通过硬件设计获取双通道(可见光、红外)图像信息,建立了绝缘子数据库,利用Mask R-CNN算法对绝缘子进行有效识别,利用红外测温技术对红外ROI区域进行自动测温,搭建了一套基于双通道图像的电力设备智能监测系统。实验结果表明:本文提出的算法可以实现精确的绝缘子目标识别,为电力设备的智能监测提供了可行的视觉监测技术途径。

基于Firefly-RK3288的纸杯污渍检测系统设计研究

针对在一次性纸杯的生产过程中存在不可预见性等因素而导致生产出缺陷纸杯的现象,提出一种基于Firefly-RK3288的低功耗嵌入式纸杯污渍检测系统,将视觉检测模块直接嵌入制杯机。该系统基于Open CV的边缘检测和形态学处理等算法实现纸杯的污渍缺陷检测。该方法可避免传统人工检测存在的主观性大和准确率低等缺点,有助于实现检测系统的小型化,低功耗和降低检测系统的成本。

一种改进面阵红外相机畸变校正方法研究

针对由黑色氧化铝与镀镍铝板制作的红外标定板标定程序复杂,以及红外标定板温度影响标定板成像效果问题。研究了红外辐射理论以及红外相机探测原理,并分析影响热红外相机标定的因素,利用Gamma算法对采集的红外靶标图像进行处理,得到了准确的靶标角点,提高了畸变校正的准确性。研究成果为热红外面阵相机畸变校正提供了重要参考,对利用红外与可见光图像融合的电力设备识别起到了一定的推进作用。

高光谱成像检测芒果早期损伤的可行性研究

为快速识别芒果早期损伤,本文提出了基于高光谱图像特征和光谱特征的芒果损伤检测方法。图像特征检测方法总体检测准确率为98.22%;光谱特征检测方法总体检测准确率为98.67%。实验表明,利用高光谱图像特征和光谱特征可以对芒果早期损伤进行识别。

不同产地稻米的二维相关近红外光谱鉴别

为了实现针对不同产地稻米样品的无损判别,提出一种基于同步二维相关近红外光谱的欧氏距离判别方法。在分别得到5种稻米样品的标准二维相关谱后,通过计算测试集样品与各个标准相关谱的欧氏距离,根据最小距离原则进行归类判别,经实际测试正确率达到95%。通过定义区分度系数还可以更精确判断对各类别样品的区分效果。为了比较二维相关方法与常用建模方法的实际效果,在同样的数据基础上进行偏最小二乘判别分析和支持向量机分类的尝试,其最高正确率分别为75%和70%,验证了二维相关方法的有效性。本研究为无损鉴别稻米样品提供了一种新的可能方法,并可为在线检测提供参考。

基于高光谱成像技术无损检测芒果轻微损伤

目的 使用高光谱成像技术实现对芒果轻微损伤的无损识别。方法 在可见光-近红外波长范围内采集完好芒果和损伤芒果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(regions of interest, ROI)获得样本高光谱数据。经过多种预处理方法比较,选择光谱预处理方法。使用竞争性自适应重加权算法(competitiveadaptivereweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)分别对预处理后的光谱提取特征波长,并分别建立了多元线型回归(multiplelinearregression,MLR)模型和偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLSR)模型。结果 选择多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)作为光谱预处理方法。针对芒果轻微损伤识别,CARS-MLR模型识别效果最好,其校正集相关系数为0.881,预测集相关系数为0.821,校正集均方根误差(calibration set root mean square error, RMSEC)为0.146,预测集均方根误差(prediction set root mean square error,RMSEP)为0.236,准确率为97.14%。结论 利用高光谱成像技术可以实现对芒果表面轻微损伤进行有效鉴别。

一种锂电池电压检测的拟合方法

该设计给出一种电路实现简单、精度高、微功耗的隔离锂电池电压检测方法。该锂电池电压检测方法是采用电池电压镜像检测原理,基于电磁开关技术,得到原始数据并对其进行拟合,数据的拟合方法决定了该电路的优势。实践表明该方法电路简单实用、检测精度高、适用范围广,具有很高的实用价值。

基于S曲线的包装码垛机器人轨迹优化

目的为了提高包装搬运机器人的码放效率,提升机器人运动轨迹的平滑性,降低机器人运动过程中因加速度突变出现的振动。方法针对包装码垛机器人的运动轨迹特点,在机器人最大运动速度恒定的前提下,提出一种以时间和冲击为优化指标的五阶S曲线优化方法,将可变化参数引入优化冲击力中,在保证冲击力最小的情况下大大缩短机器人加速时间。结果仿真结果表明,经过五阶S曲线优化的机器人加减速时间明显缩短,机器人的加速度曲线更加平滑。结论该优化方法大大降低了机器人因速度突变出现的振动,有效提升了包装码垛机器人的工作效率。

老化房恒温PLC控制系统设计

分析了一种基于PLC控制的老化房恒温系统,研究上位机与下位机间的信号传输,利用S7-200SMART进行模拟量温度的采集,结合传感器和显示单元将16路温度传感器输入的信号进行分析和处理。该控制系统适用于电子产品的高温老化试验的新型装置,是提高产品稳定性、可靠性的重要实验设备。

基于ZYNQ的微型光谱仪高速数据采集系统设计

介绍一种基于ZYNQ的微型光谱仪高速数据采集系统,以ZYNQ7010为核心微处理器,搭配ILX511CCD线列探测器与高速模/数转换器AD7621构成高速光谱数据采集系统,最高采样率可达3 MS/s。ZYNQ7010集成了双核ARM CortexA9 MPCore处理器、FPGA逻辑和DSP单元,可以使光谱数据采集系统空间更小,扩展性更高,并为后期的光谱数据处理提供了丰富的资源。

基于S7-200 PLC的气体预处理系统的设计

在工业控制领域中,工业气体、高纯气体以及特种气体在冶金、石油、化工等各个行业中得到了广泛应用。气体分析仪是气体检测的眼睛,基于PLC的气体预处理系统可以为气体分析仪表提供符合要求的采样气体。采样气体经预处理装置后,可以很好地滤除气体中的杂质、油分和粉尘。不仅为气体分析仪表提供高纯、洁净的气体,同时大大降低了仪表的故障率,保证了气体分析系统的安全稳定运行。

傅里叶变换拉曼光谱在食品行业的应用

人们对于食品行业历来有着很高的关注度,食品检测、食品安全等各方面都成为了企业和社会关注的焦点问题。随着检测技术的不断发展,傅里叶变换拉曼(Fourier transform Raman,FT-Raman)光谱技术作为一种能够快速、无损、准确的光谱分析方法,已经在农业、医学、考古学等领域证明了其价值,在食品行业也得到了越来越多的应用。各种研究报告表明,除了仅通过光谱的视觉差异信息进行物质判别之外,FT-Raman光谱结合化学计量工具或与其他光谱手段进行联合分析,提供了更多可以应用在食品行业的高效检测、判别手段。本文简述了有关FT-Raman光谱技术的一些基本原理,综述了近10年(2010~2019)中FT-Raman光谱在食品行业中的应用,并对其未来的发展趋势进行了展望。

基于超宽带技术测距的室内定位系统

超宽带具有时间分辨精度高、抗多径等优点,因此利用其测量参考点与定位点之间的距离。本文采用基于测距值校正的卡尔曼滤波定位算法,首先利用双边双向测距方法测量超宽带信号在参考点与定位点之间的飞行时间,得以光速得到距离信息。利用距离拟合公式对测距值进行校正,然后运用卡尔曼滤波算法对校正值优化,降低非视距引起的干扰。最后将优化的测距值和参考点信息带入定位算法求解定位目标的坐标值。

一种板材激光切割柔性生产线系统的设计与实现

为了替代人工在激光切割加工过程中的上下料劳动,针对木质板材尺寸误差较大,易形变的特性,文章设计了一种适用于激光切割设备的柔性生产线上下料系统,实现了板材激光切割过程的自动化、无人化生产,能够实现较好的加工定位效果,提升产品的一致性和良品率,为企业实现降本增效。

基于视觉引导的自动搪锡系统设计

为提高自动搪锡机的灵活性以及桌面型机械臂的柔性生产能力,以视觉引导技术为核心,设计了一套基于视觉引导的桌面型机械臂自动搪锡系统,本系统具有良好的灵活性,对提高桌面型机械臂的柔性生产能力有重要作用。

电控离合器自动化生产线设计与实现

本文将工业机器人技术、视觉传感器技术、PLC控制技术、工业网络技术有效结合,实现成品瑕疵检验、装配、自动存储、自动打标等电控离合器智能化的自动生产系统。其加工精度和生产率较高,占地面积小,有效缩短生产周期和降低成本浪费,对改进企业生产技术,减轻工人体力劳动具有重大意义。

半导体器件的翻转机器视觉系统设计

阐述将视觉传感器技术、PLC控制技术、工业网络技术相结合,设计半导体器件翻转的自动视觉检测系统,从而实现成品姿态、瑕疵检验、翻转调整、排列装盒的功能。

基于CCD的双色比色测温系统设计

本文基于彩色电荷耦合器件(CCD)的双色比色测温方法可以通过对被测物体不同波长下辐射能量的比值来确定其温度,本文针对该项技术进行研究,并设计了一套针对炉内火焰进行温度测量的系统,经过测试后证明其能够精确地完成测温工作。

基于机器视觉的纸杯缺陷检测系统设计

对一次性纸杯的缺陷检测系统及检测算法进行研究,设计了基于机器视觉技术的纸杯缺陷检测系统。按照实际生产线的需求,对该系统进行了硬件设计与选型,采用MFC+OPENCV类库编写控制与算法程序。系统实现了对月牙底破洞、杯口变形和杯底污渍的缺陷检测。该系统经实际现场测试,已达到企业检测需求。