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1.
介绍了用于角度测量的绝对式光电旋转编码器的编码理论研究概况,具体包括反射式格雷码、矩阵码、m序列码和单码道格雷码的绝对位置编码方法和编码特征。绝对位置编码的发展过程是以唯一性和单变性为基础特性,以单码道性为最终目标进行编码矩阵列数的缩减。目前,编码类型的发展经历了n条码道的反射式格雷码、n/3条码道矩阵码、2条码道的m序列码以及1条码道的单码道格雷码,已经达到单码道的最终目标。由于单码道格雷码编码理论尚不完善,仍依赖搜索获得编码,因此其快速构造方法是未来绝对位置编码理论的发展方向。最后,对近几年发展起来的基于图像传感器的非编码测量方法进行了介绍和展望,该方法是对传统测量方法的颠覆,有望成为光电式旋转编码器的另一个发展方向。 相似文献
2.
为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率. 相似文献
3.
《河北工程技术高等专科学校学报》2021,(4)
针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。 相似文献
4.
为了解决机器人辅助在线检测系统示教过程中效率低、人为干预多的问题,针对孔类特征,提出一种通过处理光刀图像获取机器人位姿纠正参数的方法。在该方法中,纠偏过程按照将图像光刀线调整为水平方向、将被测特征调整至图像中央、根据不同特征调整最优扫描方向3个步骤进行。根据光刀图像可以求出测量坐标系与被测特征的位姿关系,并得到该位姿与理想测量位姿的偏差。经过坐标变换即可得到在机器人基坐标系下的调整参数。另外,可利用电脑控制机器人运动,从而实现了纠偏过程的自动化。实验结果表明,该方法可将初始的示教位姿修正为理想位姿,且比传统方式效率更高。 相似文献
5.
生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势. 相似文献
6.
7.
刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献
8.
采用在线汞测试方法,以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象,利用实验室小型流化床,研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素,以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明,同一种煤泥,相同气氛,800、900、1 000 ℃下,燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化;相同温度,汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下,汞的释放特征相似,元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关,释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。 相似文献
10.