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以超声波法为检测方法,提出了一种基于三星S3C2410处理器和嵌入式uClinux操作系统的解决方案。详细介绍了硬件结构的设计并对系统的软件设计进行了描述。探讨了小波变换和人工神经网络技术在检测变压器局部放电中的应用。 相似文献
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当前稻米等级的判定多依赖于人工挑拣称重计算,具有人工主观性强、检测效率低等缺陷,因此实现快速自动判定稻米
等级是稻米行业的必然趋势。 本文基于机器视觉技术设计并开发了稻米等级快速自动判定系统。 通过成像技术获取稻米籽粒
高分辨率图像,利用 Watershed 算法和自适应阈值函数对图像进行处理,对不同籽粒进行标记并运用卷积神经网络训练,选取
最优训练模型对糙米分类,利用线性回归分析数据,实现对稻米等级的判定。 本系统与人工对同一批稻米等级的判定结果相似
度可达 91. 4%,采用本方法设计的系统在对稻米等级判定的过程中不仅排除了人为的主观性,还在检测速度上有了显著提升,
从而提高了稻米分级判定效率。 相似文献
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双目相机标定的精确与否很大程度上决定了立体匹配三维重构的完成质量。提出一种基于相机基础矩阵的一维标定方法。该方法较之传统的张正友一维标定法,无需对标定杆进行任何的运动约束即可完成。并提出一种基于变量含异质噪声(heteroscedastic error in variables,HEIV)模型的优化方法对测量数据与标定参数均进行优化,该模型利用测量数据的估计值与测量值之间的误差和构造代价函数,通过迭代最小化代价函数进行求解,实验表明本文算法较之传统优化算法精度更高,且在测量数据较少的情况下优化数据更接近真实值。 相似文献