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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.
为了改善生产大豆蛋白质粉的原料高温脱脂豆粕的品质,提高工艺控制的稳定性,可靠性。本文分析了在微波功率20 kW,风速2.5 m/s,物料厚度20 mm情况下,微波处理4~6 min的过程对高温脱脂豆粕的含水率、温度、菌落总数、溶水后的颜色及其大豆蛋白的二级结构的影响,进而指导用于大豆蛋白粉生产的高温脱脂豆粕的生产及应用。结果表明:微波处理时间4~6 min时,含水率降低速度为1.51%/min;微波处理5.45 min时,温度能够控制在103 ℃,微生物的杀灭率达到96.8%,菌落总数达到100 CFU/g;微波处理时间在4.62~5.45 min之间时,水溶液红色值比较稳定,亮度和黄色值略有变化,色泽较好;微波时间≥5 min时,脲酶活性达到阴性,满足婴幼儿食品的要求;微波处理对蛋白二级结构有显著的影响,在4.29~5.45 min之间时,α螺旋向β转角转化,进而消失,β转角量快速增加;微波时间在5.45~6 min之间时,β转角迅速向α螺旋转化;整个微波处理过程中,β折叠只有小幅度的变化,相对稳定。通过微波处理可有效地控制高温脱脂豆粕的水分、颜色、菌落总数、脲酶活性、改善大豆蛋白的二级结构,对提高大豆高温脱脂豆粕的品质,扩大应用领域具有积极意义。  相似文献   
3.
本研究采用手持积分球式分光光度计X-Rite Ci64及台式积分球式分光光度计Ci7800对7种镭射纸张进行多次颜色测量,寻找最合适的孔径值。结果表明,在Ci7800 3.5 mm和X-Rite Ci64 6 mm的孔径下,获取的纸张颜色更准确。多次测量后谱差约0.6,最小谱差仅0.15,光谱拟合度均可达99%,平均色差0.5左右。在后续的光柱镭射纸颜色测量过程中,选择较小孔径的仪器进行颜色测量,所获取的颜色更准确。  相似文献   
4.
将进化计算(EC A)与阈值准则相结合,利用能量曲线参数执行多级阈值分割.进化计算的正余弦算法(SCA)应用于图像分割中的多阈值分割问题,对所提出的方法进行了质量方面的深入评估,并且使用统计分析方法进行比较.进行了数值实验和分析.  相似文献   
5.
自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。  相似文献   
6.
7.
8.
卢喜东  段哲民  钱叶魁  周巍 《软件学报》2020,31(5):1454-1464
针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题,将恶意代码映射为无压缩的灰度图像,然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像,使用方向梯度直方图提取图像的特征,最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类,验证了该方法的有效性,并且实验结果优于近期提出的SPAM-GIST方法.  相似文献   
9.
针对传统的人脸检测方法存在算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等不足,提出一种基于肤色分割与几何特征的人脸检测算法。首先,将人脸彩色图像进行光照补偿预处理与非线性转换,建立YCb Cr颜色空间肤色模型同时融合人脸几何特征进行粗定位;然后,在人脸区域内,依据眼睛与嘴巴的色度特性分割出眼睛与嘴巴的特征区域并确定各自特征点的中心位置;最后利用眼睛,嘴巴的几何关系构建三角形精确定位人脸。实验结果表明,该算法简单,在速度与准确性方面具有良好的性能。  相似文献   
10.
基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题,因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成,即利用火焰颜色约束锚的生成区域,从而减少了初始锚的数量,提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率,将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果,采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明,该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%,BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87,Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率,并能够准确检测图像中的火焰。  相似文献   
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