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1.
为了使电机机械部件按照标准要求运行、满足自动化生产需求,提出一种应用红外图像识别技术的电机滑模变结构同步控制方法。利用光学系统、扫描器、探测器和制冷机等设备,组成热成像系统,采集目标具体信息,通过空间域增强和灰度均衡操作,增强图像整体画质和均匀灰度值,利用 Laplacian 算子锐化图像边缘,丰富细节信息,保护图像背景,将静止坐标系变换为旋转坐标系,结合电机的电压、定子磁链与转矩方程,构建电机运动数学模型;针对滑膜同步控制器,预留图像传输接口,将图像信息转变为电信号,选取切换函数,设置函数切换、状态变量和等效 3 种控制规律,结合不同目标实际情况,完成滑膜变结构同步控制。仿真结果表明,该算法能够获得更多目标信息,提供丰富的控制依据,提高了电机滑模变结构同步控制过程的精准度和稳定性。  相似文献   
2.
焊接质量直接影响天然气运输安全,为此研究了红外图像的长输天然气管道焊接裂纹检测系统,提升了裂纹检测效果。该系统利用超声波激发电路发送超声波至长输天然气管道,产生热量;通过红外图像采集卡采集由热量形成的红外图像,传输至计算机;计算机通过红外图像分析模块处理获取的信息,得到焊接裂纹检测结果,若属于焊接裂纹实施现场警报,在日志内存储焊接裂纹相关信息;红外图像分析模块利用热响应差分法增强红外图像,通过自适应区域生长方法分割增强的红外图像,得到异常温度区域,通过数学形态学提取原始红外图像的焊缝轮廓信息,中级融合异常温度区域与焊缝轮廓信息,提取裂纹。实验证明,该系统可精准检测管道焊接裂纹,裂纹提取的完整性与质量较高;在检测微小裂纹时,依旧具备较优的检测效果;该系统分割红外图像时的敏感性与特异度均较高,分割效果较佳。  相似文献   
3.
针对采用典型舰船实测分析与理论计算相结合的方法,通过对舰船烟囱和动力舱等关键部位红外辐射特 性进行研究,构建典型舰船红外辐射分布几何模型。利用水平投影和网格划分方法,对典型舰船目标红外辐射面积 和辐射温度空间分布特性进行量化提取,完成模拟典型舰船目标形状和红外特性靶体的设计。与实船对比测试结果 表明,该设计实现了对模拟靶船逼真程度评估。  相似文献   
4.
《Journal of dairy science》2022,105(12):9496-9508
Cheese whey addition to milk is a type of fraud with high prevalence and severe economic effects, resulting in low yield for dairy products, nutritional reduction of milk and milk-derived products, and even some safety concerns. Nevertheless, methods to detect fraudulent addition of cheese whey to milk are expensive and time consuming, and are thus ineffective as screening methods. The Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy technique is a promising alternative to identify this type of fraud because a large number of data are generated, and useful information might be extracted to be used by machine learning models. The objective of this work was to evaluate the use of FTIR with machine learning methods, such as classification tree and multilayer perceptron neural networks to detect the addition of cheese whey to milk. A total of 520 samples of raw milk were added with cheese whey in concentrations of 1, 2, 5, 10, 15, 20, 25, and 30%; and 65 samples were used as control. The samples were stored at 7, 20, and 30°C for 0, 24, 48, 72, and 168 h, and analyzed using FTIR equipment. Complementary results of 520 samples of authentic raw milk were used. Selected components (fat, protein, casein, lactose, total solids, and solids nonfat) and freezing point (°C) were predicted using FTIR and then used as input features for the machine learning algorithms. Performance metrics included accuracy as high as 96.2% for CART (classification and regression trees) and 97.8% for multilayer perceptron neural networks, with precision, sensitivity, and specificity above 95% for both methods. The use of milk composition and freezing point predicted using FTIR, associated with machine learning techniques, was highly efficient to differentiate authentic milk from samples added with cheese whey. The results indicate that this is a potential method to be used as a high-performance screening process to detected milk adulterated with cheese whey in milk quality laboratories.  相似文献   
5.
首先研究不同红外辐射温度(100,110,120℃)及辐射时间(2.5,5,10 min)对胡萝卜粉微生物及品质的影响,然后根据栅栏效应原理研究红外辐射-回火、红外辐射-冷激联合杀菌对胡萝卜粉微生物、色调值、类胡萝卜素含量等品质的影响。结果表明:100℃、10 min的红外辐射处理使细菌和真菌分别降低了1.9 lg(CFU/g)和2.32 lg(CFU/g),110℃、5 min的红外辐射处使细菌和真菌分别降低了1.58 lg(CFU/g)和2.57 lg(CFU/g)。在上述两种处理条件下胡萝卜粉的水分活度从0.238分别降至0.123和0.147,胡萝卜粉中总类胡萝卜素含量从308.8μg/g降至227.8μg/g和238.8μg/g,色差值(ΔE)为9.11和7.89。与红外辐射单独作用相比,联合回火后的处理没有显著影响细菌数目,处理后保持在5.40~5.80 CFU/g,霉菌、酵母数却在处理过程中显著减少,然而减少量较低,总数仍不低于4.5 lg(CFU/g)。红外辐射-冷激联合处理相比红外辐射单独处理,100℃、10 min联合冷激7 d处理可将细菌数量降低0.25 lg(CFU/g),可将霉菌与酵母数量降低0.28 lg(CFU/g),110℃、5 min联合冷激7 d处可将细菌数量降低0.26 lg(CFU/g),可将霉菌、酵母数量降低0.40 lg(CFU/g),且这些处理下胡萝卜粉的色调值、水分活度、类胡萝卜素含量变化不显著。本试验结果表明,红外辐射-冷激处理具有协同效应,且处理过程中胡萝卜粉的色调值及总类胡萝卜素含量不受影响,这为低水分粉体食品红外辐射联合杀菌提供了参考。  相似文献   
6.
7.
目的 采用不同的光谱成像方法对玉米粉中的微塑料进行原位无损表征,并通过化学计量学优化其成像效果。方法 本研究尝试利用光热共振红外光谱成像和共聚焦拉曼光谱成像两种分子光谱技术,结合化学计量学方法对玉米粉中微塑料的存在进行深入表征。结果 采用光热共振红外成像 方法能够快速获取样品中污染物存在信息,但数据完整性和可视化方面受到一定限制。通过对拉曼光谱图像数据降解,应用独立成分分析可以得到玉米粉中微塑料清晰的分布轮廓。此外,光热红外成像能够在低浓度水平上得到污染物的分布图像,但检出率不高(10%),具有快捷检测特点。拉曼光谱成像受到扫描速度的影响,在低浓度污染样品中检出较少,但在中浓度污染样品得到了30%的检出率,以及中得到了较好的可视化效果。结论 通过分子光谱成像技术串联数据挖掘方法可以实现对粉状食品中微塑料的可视化检测,为食品中微塑料的无损便捷检测提供方法参考。  相似文献   
8.
为解决大型钢铁企业对连续重型H型热坯切断的生产需求,设计一种基于可编程逻辑控制器的重型H型钢连铸坯火焰切割生产系统。该系统以西门子S7-1500PLC为控制核心,火焰切割机为执行机构,采用红外摄像定尺技术测量切割长度,使用Wincc7.4设计上位机画面对整条生产线进行实时的监测和控制,实现了对连续异形坯的自动切割,具有较高的切割控制水平和尺寸测量精度。  相似文献   
9.
This review examines the application, limitations, and potential alternatives to the Hagberg–Perten falling number (FN) method used in the global wheat industry for detecting the risk of poor end-product quality mainly due to starch degradation by the enzyme α-amylase. By viscometry, the FN test indirectly detects the presence of α-amylase, the primary enzyme that digests starch. Elevated α-amylase results in low FN and damages wheat product quality resulting in cakes that fall, and sticky bread and noodles. Low FN can occur from preharvest sprouting (PHS) and late maturity α-amylase (LMA). Moist or rainy conditions before harvest cause PHS on the mother plant. Continuously cool or fluctuating temperatures during the grain filling stage cause LMA. Due to the expression of additional hydrolytic enzymes, PHS has a stronger negative impact than LMA. Wheat grain with low FN/high α-amylase results in serious losses for farmers, traders, millers, and bakers worldwide. Although blending of low FN grain with sound wheat may be used as a means of moving affected grain through the marketplace, care must be taken to avoid grain lots from falling below contract-specified FN. A large amount of sound wheat can be ruined if mixed with a small amount of sprouted wheat. The FN method is widely employed to detect α-amylase after harvest. However, it has several limitations, including sampling variability, high cost, labor intensiveness, the destructive nature of the test, and an inability to differentiate between LMA and PHS. Faster, cheaper, and more accurate alternatives could improve breeding for resistance to PHS and LMA and could preserve the value of wheat grain by avoiding inadvertent mixing of high- and low-FN grain by enabling testing at more stages of the value stream including at harvest, delivery, transport, storage, and milling. Alternatives to the FN method explored here include the Rapid Visco Analyzer, enzyme assays, immunoassays, near-infrared spectroscopy, and hyperspectral imaging.  相似文献   
10.
为保证在摘酒过程中基酒分段的准确,研究通过利用傅里叶变换近红外设备对整个摘酒过程中的基酒样品进行光谱采集,使用支持向量机(SVM)对最优预处理的基酒光谱建立基酒分段模型,其模型训练集的正确率为93.02%,测试集判别率为90.08%。为减少建模时间和提高模型的可靠性,使用核主成分分析(KPCA)对基酒光谱数据降维,并对此建立基酒分段模型。其训练集正确率为94.81%,测试集判别率为90.75%,相比无KPCA分析时的分段模型训练集高1.79%,测试集高0.67%。为进一步提高模型的判别能力,使用马氏距离(MD)剔除了降维后的异常数据样品,创建的基酒分段模型训练集对基酒段数的正确率为98.72%,测试集正确率为98.75%。剔除异常样品后的分段模型的训练集正确率提高了3.91%,测试集判别率提高了8%。以上研究表明了KPCA+MD+ SVM基酒分段模型能对基酒进行快速判别,为近红外光谱在自动化摘酒方面提供了一种理论可能。  相似文献   
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