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1.
光学显微镜自动聚焦的技术研究   总被引:5,自引:5,他引:22  
在对普通光学显微镜进行一定改装的基础之上 ,设计了一套显微镜自动聚焦系统 ,并且给出了图像的灰度差分绝对值之和算子 ,解决了自动聚焦过程中是否正确聚焦的判断问题。最后还给出了一套基于启发式搜索算法的聚焦搜索策略 ,以加快焦平面的搜索。  相似文献
2.
增强现实维修诱导系统关键技术研究   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
在分析增强现实维修诱导系统与虚拟维修系统区别的基础上,依据提出的增强现实维修诱导系统基本原理在实验室构建了原型系统,并对增强现实、人机自然交互、交互式电子手册和虚拟样机等维修诱导的关键技术进行了研究;以航空发动机外场典型维修工作为例,将可穿戴式辅助维修基本理论和增强现实技术相结合,开发了一种以维修人员为中心的人性化、智能化的维修辅助系统,实例证实增强现实维修诱导系统在航空器维修中具有良好的应用效果。  相似文献
3.
显微观测技术的新进展及其应用   总被引:1,自引:1,他引:10  
依据显微观测技术的发展过程 ,介绍了普通的光学显微镜和 2 0世纪流行的电子显微镜 ,详细阐述了以扫描隧道显微镜和激光扫描共焦显微镜为代表的新型显微镜系列的发展 ,以及各类显微镜的基本工作原理和应用情况  相似文献
4.
针对机械设备磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统.根据系统的光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标.基于最小二乘支持向量机设计了两类磨粒分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取.在此基础上,根据磨粒识别体系,设计了磨粒综合分类器.最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明,系统的识别精度达到95%以上,满足磨粒在线监测要求.  相似文献
5.
针对磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统。根据系统光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标。基于最小二乘支持向量机设计了磨粒两类分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取;根据磨粒识别体系,设计了基于最小二乘支持向量机的磨粒综合分类器。最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明本系统具有较高的检测精度和识别效果。  相似文献
6.
将静电传感器技术运用到油液在线监测系统中去,对机械设备的磨损情况进行分析;研究了油液磨粒荷电机制,以及磨粒荷电量的影响因素;提出了一种改进的静电传感器测量模型,利用大型有限元分析软件ANSYS,对影响静电传感器性能的主要因素进行了仿真分析,并对传感器的结构进行了优化设计;研究了磨粒浓度与传感器测量电压之间的关系,运用静电传感器在线监测机械设备润滑油中磨损颗粒的荷电情况,得到设备磨损的监测结果,验证了静电监测方法的有效性.  相似文献
7.
针对油液磨粒检测需要,基于彩色空间变换和小波分析理论,研究磨粒多聚焦图像融合方法。该方法采用邻域梯度特征因子取大法来选取多聚焦图像清晰区域的低频系数,以进行低频融合系数的确定;采用建立新系数带以及系数取大法来进行高频融合小波系数的选取。分析小波基和分解层数对磨粒多聚焦图像融合效果的影响,结果表明,在分解层数为5时,采用db4、sym4、bior2.4小波基进行磨粒多聚焦图像融合均可获得较好的融合效果。  相似文献
8.
以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论和贝叶斯更新方法,对发动机的剩余寿命进行了研究。首先通过分析发动机性能退化过程,利用贝叶斯更新方法得到了基于性能衰退信息的航空发动机剩余寿命分布;然后利用免疫粒子群优化算法建立了航空发动机剩余寿命组合预测模型。实例证明:该方法预测精度明显高于各个参与组合的预测模型,可操作性强且易于工程实现。  相似文献
9.
针对航空发动机性能衰退预测问题,采用基于过程神经网络的优化算法来对发动机的燃气温度裕度(EGTM)进行预测。为克服过程神经网络学习速度慢的缺点,提出一种基于Tent映射的混沌粒子群优化算法对网络进行训练,建立预测模型。采用某航空公司的EGTM监测数据进行验证,分析结果表明,基于Tent映射的混沌粒子群优化算法具有较高的收敛速度和预测精度,可为航空发动机视情维修决策提供支持。  相似文献
10.
提出了利用工业对象表面共面圆进行相机位姿跟踪的解决方案。首先,利用共面圆构建对象坐标系;用扩展卡尔曼滤波器预测相机位姿限定椭圆轮廓点搜索的位置及范围,计算梯度归一化互相关系数来形成轮廓点候选数据集;然后,剔除候选数据集中的野值,用最大似然估计法进行高精度椭圆拟合;最后,根据二次曲线的射影理论计算相机位姿并更新滤波器的状态。实验表明,本文方法跟踪相机位姿的最大误差角度为1.4°,平移为3.5mm,跟踪速度为10~12frame/s,满足工业增强现实中相机位姿跟踪的应用需求。  相似文献
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