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1.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。 相似文献
2.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
3.
为了精确诊断出滚动轴承的故障,提出基于高斯函数的小波基构造方法.该方法采用叠加的高斯函数作为构造小波基函数的初始模型,使用该初始模型和滚动轴承振动信号进行数据拟合来确定小波基函数的各项系数.通过对6205滚动轴承的外圈、内圈、滚动体故障信号分析的结果表明:新构造的小波基能有效的抑制信号中的噪声成分,提取故障特征,实现精确的诊断滚动轴承的故障.在同样的分解条件下,新构造的小波基比高斯小波能更精确的诊断出滚动轴承的运行状态,具有较高的使用价值. 相似文献
4.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
5.
目前在集成电路测试中,测试时间长、测试效率低是影响测试成本的关键问题之一,针对此问题提出了一种基于测试性能估算的测试集重排序方法。首先针对不同的故障类型进行分类建模,然后对每种故障类型进行仿真,通过在每个逻辑门注入故障,统计测试向量命中故障门的面积之和来估算测试向量的测试性能,最后根据测试性能的优劣对测试集进行重新排序。实验表明,对于单固定故障使用排序后的测试集测试可以减少5329%的故障检测时间。该方法是通过对电路的逻辑结构进行分析和统计然后对测试集进行优化,对ISCAS 89标准电路进行试验,与其他测试集重排序对比,有着明显的优化。算法运行完全是基于软件的,不需要增加任何硬件开销,可以直接相容于传统的集成电路测试流程。 相似文献
6.
为了解决醇胺法燃烧后捕集二氧化碳再生能耗过高的问题,研究了一种向胺溶液中添加金属离子以降低其CO2解吸能耗的方法,称之为金属离子络合物热缓冲自热利用技术。以广泛商业化应用的单乙醇胺(MEA)溶液为研究载体,并在MEA溶液中分别添加金属离子铜或镍, 通过建立含有金属离子的MEA捕集CO2体系的化学反应模型,解释金属离子热缓冲剂效应的内在机理。机理显示在MEA-金属离子-CO2-H2O体系中,金属-MEA络合物作为一种有效的反应热缓冲剂,将有机胺吸收CO2过程中释放的反应热(放热反应)存储于金属络合物的解离键能中(吸热反应),在CO2高温解吸中通过其络合放热反应将储存的能量释放出来用于CO2解吸,形成自热再生低能耗CO2捕集技术,从而降低了MEA再生的能耗。本文进行了综合的实验测定来评价金属离子对MEA溶液捕集CO2过程的性能提升影响,包括CO2反应热、解吸速率、吸收-解吸循环负载、汽液平衡溶解度等。实验结果表明铜离子或镍离子作为添加剂,能增加MEA的CO2平衡循环负载14%~20%或7%~10%,同时能够降低MEA的CO2反应热值6.6%~24%或6.0%~20%。 相似文献
7.
8.
互联网的发展给人们的生活带来了极大的便利,但也带来了不容忽视的网络安全问题,黑客等不法分子通过攻击联网设备窃取隐私数据,严重者甚至威胁国家安全,产生了极大的危害.针对此类问题,使用Nmap探测工具进行网络资源的探测,包括网络中的主机存活状态、操作系统、开放的端口及端口上运行的服务等,再辅以Scrapy网络爬虫技术爬取目前成熟的网络资源搜索引擎Shodan和ZoomEye上的数据,完成网络资源的采集,之后将采集到的信息进行可视化呈现,使用户能够直观了解当前网络状态,及时发现网络威胁.同时结合目前软件行业内流行的微服务架构,使用Spring Cloud作为主要开发技术,提高网络资源探测系统的可扩展性和可维护性. 相似文献
9.
杨光 《电脑编程技巧与维护》2021,(7):102-103
在当前社会发展中,科技水平不断提高,并正迈向大数据时期,在大数据背景下,计算机信息技术成为了人们工作和生活中重要部分.并且,受到网络信息全球化影响,数据数量不断增多,这给计算机信息处理提出严格要求.结合大数据时代下计算机信息处理需要解决的技术问题,重点分析了大数据时代下计算机信息处理技术. 相似文献
10.
詹增荣 《电脑编程技巧与维护》2021,(3):75-77
为了更加客观且全面地了解区域企业对人才的需求,提出了利用当前主流的大数据技术构建了高职教育的人才需求分析平台的方案。平台由数据获取、数据存储与分析、数据应用3个部分构成,运用了主流的大数据技术与工具。方案为高职各专业进行人才需求分析提供了一种完整的新方法,为高职院校人才培养方案制定提供了全面的、客观的数据支撑工具。 相似文献