一种硬币鉴别系统的设计与实现

介绍了一种可用于我国现行流通硬币的鉴别系统.该系统以电涡流传感器、光电传感器为检测手段,以LM3S1138微控制器为控制核心,设计并实现了对硬币面值的快速识别及实时显示、对假币的辨伪和清退,系统鉴别精度高,成本低,具有一定的应用价值.     

基于二级互补算法的硬币鉴别系统

电涡流式传感器在硬币识别中的应用,提出了一种基于单片机控制的互补型鉴别、识伪新算法。     

基于神经网络的硬币识别与分拣系统

提出基于神经网络的硬币识别与分拣系统的设计方法。硬币传输过程中,根据金属特性的不同利用电涡流技术完成真伪识别;硬币原始图像采集后经灰度变换、中值滤波降噪,由胡氏几何不变矩提取硬币图像特征,将该特征作为三层BP神经网络的输入,实现硬币面值识别。实验表明该设计的硬币识别与分拣系统,能够完成对硬币真伪及币值的分辨,识别速度快,识别精度高,具有应用价值。     

基于涡流式传感器检测的连铸结晶器液位控制研究

本文主要运用涡流式传感器检测的连铸结晶器液位控制问题研究,文章简要叙述了电涡流传感器的工作原理、电涡流式传感器等效电路,通过电涡流传感器采集钢水液位的信号,构建了液位检测连铸结晶器系统控制系统的数学模型,分别构建了电涡流传感器模型、伺服电动机系统模型、塞棒流量特性模型、连铸结晶器模型,并用MATLAB软件下的组态Simulink进行仿真,经仿真表明,该算法可以很好地对结晶器实施控制,经过实际运行该算法是完全正确的、可行的、有效的。实验结果表明,该控制算法连铸结晶器液位控制效果良好。     

基于PC/104总线的硬币清分机研制

本文提出了一种基于PC／104总线工控机的硬币清分装置，实现硬币的快速鉴伪、面值清分、金额累计等功能。该装置采用ICOP 6052V作为控制核心，传感器采用电涡流传感器，数据采集卡采用AX10424。该清分机带有LCD显示和微型打印机，全中文菜单提示，操作界面方便友好，应用前景广阔。样机的实现验证了设计方案的有效性和实用性。     

电涡流传感器的有限元仿真研究与分析

电磁场的分布情况是影响电涡流传感器灵敏度和线性度的主要原因.从电涡流传感器的基本原理出发,采用有限元方法,利用ANSYS语言,通过建模、定义材料特性、划分网格、设置边界条件、加载及求解等,对电涡流传感器的电磁场进行仿真研究,并由理论公式验证模型的正确性.通过计算3种尺寸参数不同的线圈,研究分析了线圈的形状结构对传感器灵敏度和线性度的影响,对于电涡流传感器线圈的设计具有指导意义.     

一种新型ACM检测系统设计与实现

介绍了一种采用电涡流传感器测量涡轮轴径向振动和转速并进行电涡流传感器安装定位的,基于FPGA和PCI总线接口的新型ACM检测系统。该系统能够软件控制阀门开度,同时采集多路不同类型传感器信号进行时域和频域分析和实时处理。该检测系统工作稳定、操作简单方便,完全达到ACM测试手册的功能和精度要求,已成功应用于波音737等机型ACM检测。     

基于双涡流传感器的金属材质动态检测系统设计

从电涡流传感器的基本原理出发,提出了利用双路电涡流传感器检测金属材质的方法和多CPU的工作模式,对组成检测系统的各功能单元进行了分析,设计了适合于检测金属材质的双路电涡流传感器以及相应的测量电路、接口电路和配套软件,从而实现对金属材质的动态实时综合检测。该系统主要用于对金属的材质、厚度等参数进行动态、实时综合检测。由于采用了双路传感器和多CPU处理结构,系统具有较高的检测准确性和工作可靠性,实用价值较高。     

基于串联反向三线圈电涡流传感器的材料识别方法研究

为了进一步提高涡流传感器的信号灵敏度,应用于不同材料的识别,提出了采用串联反向三线圈电涡流传感器的研究方法;详细分析了采用PCB制造工艺设计的串联反向三线圈电涡流传感器并给出了相应的电路设计;通过与普通电涡流传感器的对比试验,论证了采用这种三线圈电涡流传感器具有更高的灵敏度,不仅能有效识别具有高电导率的金属材料,并且对于电导率与金属相差3个数量级的石墨也能获取微弱的检测信号。     

在实际测量中被测体对CZF1涡流传感器的影响

在实际测量中,被测导体对电涡流传感器输出信号的影响一般不被考虑.对涡流传感器的工作原理进行了定性的探讨;在此基础上对不同材料的导体在不同厚度进行实验测量,分析实验数据,研究不同被测导体对电涡流传感器性能的影响.     

高阶统计与局部几何特征结合的货币图像识别

由于硬币具有多样性特点及现代假币手段的隐蔽性,这给硬币鉴伪带来了很大的困难,为此提出了一种基于高阶统计量与局部几何特征相结合的硬币图像识别方法。利用图像边缘纹理和图像面积的比值不变性,给出了一种变阈值的Robert边缘检测算法。将边缘图像的不变矩、纹理特征以及区域占有率等高阶统计量,以及不同版本硬币的局部几何特征量作为硬币图像的特征向量,采用模糊C均值聚类方法对其进行聚类分析,从而实现硬币的分类识别。实验结果表明该方法的识别率可以达到98．5％以上,并对环境光照的变化有很强的适应性。     

从逻辑系统到知识系统

当前的模态或非模态逻辑系统的概念都是狭义的，它们关心的主要是一些重言式或永真式。而对人来说，事实真或假的知识同样是非常重要的，但这样的知识却超出了它们的定义范围。当它们(通常是模态逻辑系统)被用于意识系统研究时，这就不合适了。为此，本文提出了一种知识系统的观点，其中不仅包括了通常逻辑系统的内容，而且也包括了事实真或假的知识等相关内容，从而解决了这一问题。     

搜索三个不同坏硬币的测试次数

§1.简介 设S={c_1,c_2,…,c_n}是由n个外观相同的硬币组成的集合,其中恰有m个稍重的坏硬币,试用最少的测试次数找出这m个坏硬币.以μ_m(n)表示最少测试次数,由信息论可知     

博物馆智能投币控制系统设计

主要介绍了博物馆智能投币系统设计的具体方案。其适用于无人操作以投币方式触发控制周边设备。主要通过涡流传感器对投入硬币币值的检测及真假币判断,并由此产生相关控制信号来模拟开关动作或控制周边强电设备,使游客能够自主参与各种互动环节。     

The effect of rounding on payment efficiency

Theory predicts that dismissing the 1 and 2 euro cent coins from the denominational range of the euro facilitates payment efficiency. To examine whether this theory holds true in practice, data were collected for the Netherlands before and after September 2004, which marks the day that retail stores were allowed to round all amounts at 5 euro cents. The data consist of wallet contents for three cross sections of individuals. As the amounts of various coins in wallets are correlated, a multivariate Poisson-log Normal model is proposed to analyze these data. It is found that rounding leads to less 1 and 2 cent coins in wallets, but that still other coins are over or underrepresented, thereby suggesting that the euro range does not yet lead to fully efficient payment behavior.     

天文瞬变源快速自动识别系统的研究与实现

大视场和高时间采样率是现代天文光学瞬变源巡天项目的两个主要发展方向,相对传统的巡天项目将会产生更大的数据量和要求更快的瞬变源识别处理速度.为满足新技术下的瞬变源识别处理要求,本文提出用基于等光度测量星像轮廓等13个新的特征参量取代原有的轮廓拟合参量;使用实际星像轮廓仿真和构建较真实的训练样本算法;加入基于实测数据分析的噪声过滤判据等方法.实现了基于随机林森算法的天文光学瞬变源自动快速识别系统.通过仿真和实测数据的测试表明:本识别系统较国际主流的同类识别算法提速约10倍,样本识别的总体正确检出率和错误检出率都基本相同,而在低信噪比处,本文的识别算法有较良好的表现.本识别系统已成功应用于我国的迷你地基广角相机阵（地基广角相机阵的先导项目）,同时,本系统对于其他天文光学瞬变源巡天项目也有着重要的应用价值.     

B2L: A hot data identification algorithm by fusing bloom filter and temporal locality for NAND flash based solid-state drives

Aiming at improving the firmware performance of NAND flash based solid-state drives, this paper proposes a hot data identification algorithm by fusing bloom filter and temporal locality, briefly as B2L, whose main contribution of B2L is to use cascade structure to make it have both advantages. Specifically. Firstly, the bloom filter is used to filter the real cold data, so that the probability of the remaining data being hot data becomes higher. Secondly, a temporal locality based two-level least recently used (T-LRU) lists is used to identify the true hot data. That is to say, the data hit in the hot list of T-LRU are identified as the true hot data. B2L can avoid the high false positive ratio problem of the bloom filter and effectively reduce the false positive ratio of T-LRU and the false negative ratio caused by false positives. Hence, B2L can improve the accuracy of hot data identification. The experimental result shows that in the case of using the direct address method as the baseline, compared with the state-of-the- art identification algorithms, B2L improves the accuracy of hot data identification by 60.4% on average.     

自适应参数分析结果的航空发动机孔探图像损伤检测

目的 航空发动机孔探图像的损伤检测关系到航空发动机是否要非例行更换,直接影响飞机的飞行安全和利用率。现有的孔探图像损伤检测方法直接使用目标检测方法训练一个多类别损伤检测器,使用相同的参数在不同位置检测损伤。由于没有考虑同类型损伤在发动机不同区域发生概率的不同,导致现有方法的检测准确率较低。为了提高损伤检测的准确率,提出了一种自适应参数的航空发动机孔探图像损伤检测方法。方法 通过识别孔探图像所属的发动机区域,针对不同区域孔探图像设置不同的参数用于检测发动机损伤。同时为了避免单检测器上不同类型损伤之间相互干扰,采用独立检测器检测单一类型的损伤,并对误检率高的损伤进行真假识别。通过合并检测到的不同类型的损伤,得到最终的损伤检测结果。此外,为了改进水平的矩形检测框,使用分割结果产生旋转的检测框,有效地减少了框中的背景区域。结果 在13个航空发动机区域的2 654幅孔探图像上针对烧蚀、裂缝、材料丢失、涂层脱落、刻痕和凹坑等6种典型的发动机损伤进行检测实验。提出的损伤检测方法在准确率和召回率两方面分别达到了90.4%和90.7%,相较于目标检测方法YOLOv5 （you only look once version 5）的准确率和召回率高24.8%和25.1%。实验结果表明,本文方法在航空发动机损伤检测方面优于其他对比方法。结论 本文所提出的自适应参数的航空发动机损伤检测模型通过识别发动机图像所属的部位,针对同种类型的损伤检测器设定不同的参数,有效地提高了检测器的检测性能。同时,针对容易误检的裂缝、刻痕和凹坑增加了真假损伤判别器,有效地减少了误检的情况。