简介：针对目前圆形煤场煤堆测量效率差、测量精度低等不足,提出了一种应用于圆形煤场煤堆体积快速测量的系统.该系统利用多线结构光扫描得到煤堆的几何信息,通过提取算法得到待测物的三维点云数据,利用点云计算待测煤堆的体积.文中利用条纹中心算法提取出三维坐标信息,并针对圆形煤场的几何特征提出煤堆提取算法来消除扫描时墙体点云带来的影响;在得到纯净的煤堆点云数据后利用Delaunay三角剖分对煤堆点云进行三角可视化重构,并利用累加法完成煤堆体积计算.实验表明,利用本文提出的多线结构光测量系统可在500ms内对体积为1000cm^3的圆形沙堆模型完成点云重构和体积计算,相对误差可缩小至0.17%且重复误差仅为0.17%.

简介：医学影像是癌症早期检测的一个重要方式.现提出一种基于更快速区域卷积神经网络（FasterRCNN）的癌症影像检测方法,通过添加拉普拉斯卷积层锐化结节边缘、突出结节轮廓,修改锚框大小,调试超参数提高了检测效果.该方法在保证精度的情况下,提高了诊断效率,为计算机辅助诊断提供了参考.

简介：针对圆柱表面缺陷检测时,缺陷处于不同曲面位置具有不同的像素和实际物理尺寸的对应关系,提出一种圆柱工件表面缺陷视觉检测的标定和补偿方法.设计了圆柱工件表面缺陷测量系统,并利用小孔成像模型,根据系统设计参数,对圆柱上点像素和实际物理尺寸的对应关系进行了理论分析和计算,获得关系曲线,搭建测量系统.利用棋盘格模板对实际的关系曲线进行测量,并与理论曲线进行对比标定,在此基础上对不同曲面位置的缺陷进行测量实验研究,结果表明,该补偿方法把测量平均相对误差从14.58%降低到0.91%,大大提高了缺陷的定量和定性检测精度.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：为解决工业机器人标定中存在的成本昂贵、专业性强等问题，提出了一种基于几何约束的工业机器人运动学参数闭环标定法．首先采用D—H模型与MDH模型相结合的方法建立运动学模型．解决D-H模型的奇异性问题．其次，用Matlab对该方法进行仿真，机器人末端执行器上模拟安装一个激光器，将激光瞄准观测平面上一正方形的四个顶点，得到较精确的关节角．最后，根据正方形的几何性质建立标定方程，利用最小二乘法求解参数误差．此方法操作简单，成本低，易于测量，可避免机器人基座标系的校准工作．根据仿真结果。工业机器人绝对定位精度提高了77．87％，从而验证了该方法的有效性．

简介：针对传统窃电检测算法辨识度低、数据处理复杂度高以及不能为现场排查提供准确依据的问题,在深入分析窃电原理和窃电手段的基础上,提出一种用于疑似窃电判别的离群点算法优化模型,该模型结合电量波动率和改进的基于距离的离群点挖掘算法完成窃电用户辨识.最后利用实际采集的数据,通过MATLAB计算分析验证表明,该模型不仅提高了窃电嫌疑点挖掘的准确度,还在很大程度上提高了反窃电工作的效率.

简介：为提高双色法测温的精度,我们设计了一种使用中心波长为637nm和541nm的窄带通单色滤波片的双光路光学结构,并通过补偿算法,消除CCD图像传感器在采样中RGB三色宽采样峰交叠对测量的影响.分析了双色测温的原理和补偿算法,设计和搭建了双光路采样光学结构,通过黑体炉对温度进行标定并优化了CCD相机的白平衡和曝光时间设置.对黑体炉的温度测量结果表明,使用本设计的双光路光学结构以及补偿算法后温度最大相对误差为0.48%,而传统双色测温实验的最大相对误差为2.18%,本设计和改进对温度测量的准确度提高了一个数量级.

简介：绝热量热仪测试过程中，速率阈值检测方法存在抗干扰能力差及反应起始温度检测值波动较大的问题．文章在绝热量热仪（ARC）的“加热-等待-搜寻”模式下，提出运用温差变化量检测样品反应起始温度的策略．即通过对经典速率阈值检测方法存在的问题以及炉体控温热电偶与样品温度之间参比差值的分析，以参比差值与样品温度的关系构建温差基线并以此修正参比差值，修正后的参比差值的变化量用于衡量样品反应进程．实验结果表明，此动态温差检测方法相比于速率阈值检测方法，其抗干扰能力强，重复性良好，在同等控温精度的实验条件下，能够提前检测到样品的反应起始温度．

简介：同步带是普通FDM3D打印设备普遍采用的传动定位部件,同步带失效会直接对打印产品质量造成影响.利用声发射（AE）传感器监测3D打印过程中同步带不同健康状态下的声发射信号,利用集合经验模态分解（EEMD）方法提取其信号特征,并通过隐半马尔可夫模型（HSMM）方法构建针对同步带健康状态的识别模型,进而对同步带正常、磨损和裂纹等三种健康状态进行识别,通过实验表明该方法是可行的.

简介：海上石油平台铁磁性构件表面涂层造成探头提离导致磁信号减弱,会导致应力集中误判.我们对不同提离值下应力集中的磁记忆分析方法展开研究.首先,分别在提离0、0.5、1、2、3、4、5mm时采集试件的磁信号;其次,采用小波自适应阈值消噪提高磁信号的信噪比,对重复采集的磁信号进行相似度判别,消除其相异性;最后,分析不同提离值下磁信号的梯度和相轨迹.结果表明:提离值过大可能导致无法根据磁信号梯度识别应力集中,可用梯度值与梯度平均值的比值m或相轨迹辅助识别.基于此提出了不同提离值下的磁记忆分析方法,并在渤海某平台进行现场应用验证了其可行性.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：建立了一种将叠氮溴化丙锭(PMA)与实时荧光定量PCR(qPCR)技术相结合的检测方法,用于定量检测畜禽肉类中活的沙门氏菌.通过优化光反应时间、PMA浓度等PMA作用条件,建立最优PMA-qPCR方法;同时构建重组质粒,并通过建立标准曲线考察该方法的灵敏度和特异性,然后将该方法用于定量检测未经增菌培养的畜禽肉类样品中的沙门氏菌.结果表明:在浓度12μg/mL、曝光时间6min的条件下,PMA的添加既不影响活菌的扩增,又能有效抑制死菌的扩增;采用PMA-qPCR检测人工染菌猪肉样品,最低可检出10CFU/mL沙门氏菌.该方法可快速、定量地检测畜禽肉类样品中的沙门氏菌.