基于DaVinci平台的桶标在线双目识别系统设计

为解决工业生产线灌装桶标在线识别,避免人工检测的疏失、降低工作量,提出并实现基于DaVinci平台和嵌入式图像检测技术的桶标在线识别系统,该系统采用双核处理器OMAP3530对运动桶标图像进行处理,并采用双摄像头、双处理器的双目并行处理架构解决灌装桶在生产线上不规则旋转识别,提出的嵌入式图像识别及融合决策算法克服了工业现场光线变化大、不规则背景扰动等干扰影响,经过现场2 000次随机试验,无漏识和错识虚警,仅存在部分因桶标遮挡、污损导致未识别,总识别率达到99.81%,满足实际使用要求。     

复杂系统的智能故障诊断

对基于知识推理、人工神经网络、模糊逻辑、机器学习、模式识别诊断方法及其集成诊断技术进行了归纳和总结,提出了当前智能故障诊断技术的分类方法.针对复杂系统和过程的特点,指出了当前智能故障诊断技术所面临的主要问题,并对解决这些问题和未来的发展进行了探讨.􀁱􀁽     

基于局域网的自动测试设备组建技术

应用基于局域网的ATE组建技术能显著降低ATE的寿命周期成本,提高ATE的资源复用及可扩展能力,为实现下一代自动测试系统（ATS）结构NxTest提供支持;文章从局域网型ATE的发展沿革着手,介绍这类ATE的拓扑结构以及组建这类系统的一些关键技术,重点讨论网络环境下ATE系统仪器资源的同步、定时和触发技术,以及如何以合成仪器为基础来组建ATE。     

低能超声波检测技术在乳制品工业中的应用研究进展

低能超声波检测技术能无损测定多种食品的品质,如肉、鱼和乳制品等。在阐述低能超声波(LIU)检测技术原理的基础上,概括介绍了该检测技术在乳制品(牛奶和奶酪)成分的测定、质构特性(黏度和弹性等)的测定以及异物和添加剂检出等方面的应用研究进展。      

CompactPCI总线系统的设计

介绍了CompactPCI总线技术的特点，对其核心热插拔技术进行了分析，并重点对系统设计进行了较为全面的论述。     

支持视情维修的故障预测技术研究

详细介绍了故障预测技术的定义、研究内容、研究方法、研究难点及其研究趋势.结合分析设备健康退化过程提出了故障预测的研究内容,并且按照故障预测实现所采用的方法将现有的文献分类进行了详细综述.     

烤鸭中金黄色葡萄球菌生长模型的建立

选用修正的Gompertz（SGompertz）和修正的Logistic（Slogistic）作为一级生长模型,应用Origin 9.0软件分别拟合烤鸭中金黄色葡萄球菌在10、15、25、30、37 ℃的生长数据,并以此获得最大比生长速率（μmax）和迟滞期（λ）。在此基础上,采用平方根模型和二次多项式模型建立二级生长模型。结果表明,SGompertz模型拟合的R2值优于Slogistic模型。以SGompertz模型拟合得到的μmax建立平方根和二次多项式模型R2分别为0.942 3、0.947 1,偏差因子（Bf）分别为1.02和0.93,准确因子（Af）分别为1.18和1.37,表明采用μmax进行拟合时平方根模型的预测效果较好;以SGompertz模型拟合得到的λ建立的平方根和二次多项式模型R2分别为0.953 3、0.987 1,Bf分别为0.99和1.00,Af分别为1.11和1.06,表明采用λ进行拟合时二次多项式模型较好。     

食源性蛋白中免疫活性肽的研究进展

食物源免疫活性肽是从食源性蛋白水解物中获得的对人体免疫系统具有调节作用的肽段,常来源于酪蛋白、乳铁蛋白、鱼贝类蛋白、小麦蛋白、大米蛋白及大豆蛋白等食源性蛋白。到目前为止,国内外的研究者已对食物源免疫活性肽的结构、作用机制做了大量研究,并将其应用于动物实验或临床研究,取得了显著效果。因而,本文对食源性免疫活性肽的结构和机理进行了综述。     

基于直接信号注入的导引头仿真技术

提出在四元红外导引头半实物仿真系统中釆用“直接信号注入”技术,将仿真模型计算生成的具有目标、对抗和背景的动态红外场景,直接注入导引头电子舱,用于验证和调试导引头各种跟踪与抗干扰算法的有效性。讨论仿真系统的结构,目标运动、干扰弹投放和复杂背景的建摸。在分析四元红外导引头工作原理的基础上,讨论动态红外场景信号的生成技术。最后介绍四元红外导引头半实物仿真系统的工程实现。     

用于酶热传感器的酶标甲胺磷农药的低温贮存研究

采用加速实验中获得的较优保护剂配方(2.0mol/L氯化钠、4.0mol/L木糖醇、1.25mol/L甘油),对酶热传感器中酶标甲胺磷农药低温贮存过程中的酶活变化进行了研究。结果显示:加或未加复合保护剂时,酶标农药的贮存温度与酶活损失速率常数之间符合Arrhenius关系,且酶标农药-18℃条件下贮存6个月后,酶活保留率分别为77.13%(未加保护剂)和97.44%(加保护剂)。与化学动力学方法获得的理论预测值相比,相对标准偏差分别为3.10%(未加保护剂)和0.51%(加保护剂)。这一结果将为下一步的农残检测酶热传感器的开发奠定基础。