定量金相及显微硬度分析系统

定量金相及显微硬度分析系统把光机电一体化、定量金相、数字图像处理技术、计算机网络等领域的技术结合在一起,对显微硬度计及硬度测量过程进行全自动智能控制,实现了对金相组织晶粒大小、渗层深度、第二相、孔隙、夹杂等金相参量的自动分析,实现了金相检验资料的智能管理和网络传输.系统应用小波理论、基于数学形态学的区域生长法等方法对采样图像进行分析,实现了对金相图像特征的有效提取,从而实现了定量金相分析自动化.     

高速SDRAM控制器的嵌入式设计

为适应高数据吞吐速率的应用场合,在分析同步动态随机存储器(SDRAM)控制器工作原理的基础上,研究支持高数据处理效率可连续读写操作的存储控制算法。利用现场可编程门阵列设计SDRAM嵌入式存储控制器,采用CMD命令形式,根据猝发长度分配连续读写延时,通过数据通道控制与读写操作协同工作提高数据处理效率。测试结果表明,该控制器运行频率高于100 MHz,数据处理效率大于95%,适用于视频采集数据缓存及大型LED显示控制中。     

基于自动调焦的微机控制显微硬度计

传统显微硬度计自动化程序不高,难以满足现代信息处理与分析要求,本文提出的基于自动调焦的微机控制技术应用传统显微硬度计中,能对各种金相试样进行自动测试,实践中取得了很好的效果。     

基于控制网关的环境舒适性检测系统

随着互联网信息技术的发展,智能家居得到普及应用,如何检测并评价家居环境的舒适性非常重要。建立一个系统将环境检测模块和无线传感节点加载到控制网关上,实现方便、快捷的网络信息交互,用户可以随时随地了解家庭环境状况,并能通过该检测系统及时采取自调节措施,使偏离的环境状况趋向设定值。该检测系统能够保证内部网络通讯实时可靠,实现环境参数的有效采集和控制,为后续环境舒适性指标的平衡评测提供可靠的载体。     

基于FPGA的实时视频处理平台设计

为了能够实时地采集、处理、显示视频,设计并实现了一种基于双PowerPC硬核架构的实时视频处理平台;用硬件实现视频的预处理算法,并以用户IP核的形式添加到硬件系统中,上层的视频处理软件程序则直接从存储器中调用预处理后的图像数据;重点介绍了在FPGA上构建双PowerPC硬核架构的硬件系统;采用乒乓控制算法缓存一行图像数据;用DMA的方式将图像数据保存在存储器中;以边缘检测作为视频预处理算法的一个实例,在平台上实现,实验结果表明,用本平台实现仅需40ms;本平台能够实时处理视频,具有较高的实用价值。     

燃煤电厂湿式电除尘器减排及能效特性研究

在工况及负荷稳定的情况下,对122台燃煤电厂配套湿式电除尘器(金属板式35台、导电玻璃钢87台)开展多污染物的减排特性和能耗测试分析,结果表明,湿式电除尘器对各类污染物均具有较高的脱除效率,绝大部分湿式电除尘器出口颗粒物、PM2.5、雾滴和SO3可分别控制在5、2.5、25和10 mg/m3以下,出口PM2.5/PM占...     

电台技术网安全建设

随着电台信息化水平的逐步提高，网络的安全与否，直接关系到电台安全播出。网络安全是一个系统的、全面的管理问题。如果不进行有效的安全防护，网络信息系统将会受到破坏性的攻击和危害。本文针对电台技术网网络安全建设，做了详细分析，提出并制定相关防范措施。     

基于VxWorks的嵌入式气门电镦机控制系统研制

以气门镦粗加工工艺为研究对象,分析了加工过程中的加热电流、镦粗压力、镦粗缸和砧子缸运动速度、加工材料这几个重要参数的过程控制对气门成形的具体影响,提出了每个参数的控制环的设计,以消除折叠、过热、过烧和"失肉"等缺陷.针对传统加工工艺重要参数过程不可调节,参数值不能保存等缺陷和不足,以及工艺参数较多,部分参数之间相关性强,调整一个参数,另外的参数也须改变的难以匹配问题,采用了迭代学习的算法实现控制模块.开发了基于VxWorks嵌入式的控制系统硬件和软件.改变了传统的依靠现场工人操作水平和经验的控制模式,提高了气门镦件的质量和生产效率.系统具有较强鲁棒性,符合工业综合控制向智能化发展的方向.     

一种新型的金相显微硬度自动分析测试方法

针对目前计算机数字图像分析技术对维氏硬度进行分析的自动化程度较低的现状,提出了一种将小波多分辨率理论用于金属表面维氏硬度实验压痕进行自动分析的方法.对压痕采样信号进行小波分解,分别对db7小波基分解的细节和逼近进行分析判断,从而得出在压痕边缘上与采样线的所有交点,应用最小二乘法拟合出压痕的边缘直线,对提取压痕进行尺寸标定,得到压痕的对角线实际几何尺寸,最终计算出试验点的维氏硬度值.系统采用上下位机微机控制方式,显微镜载物台数控系统采用嵌入式技术开发,保证了控制系统的稳定性和实时响应性.     

中红外光谱结合线性判别分析快速鉴别蜂蜜品种

研究以椴树、槐花、葵花、苕子、油菜、枣花6种蜜源蜂蜜样品为研究对象,利用中红外光谱检测器对样品进行光谱扫描,结合线性判别分析方法(Linear discrimination analysis,LDA)建立蜂蜜品种鉴别模型。结果表明,在经过光谱预处理及主成分分析后,用LDA方法建立的蜂蜜品种鉴别模型,对训练集和测试集样品的预测识别准确率分别为97.59%和96.30%。上述参与训练与测试的全部样品作为训练集建立的模型对完全未参与建模的槐花蜜、油菜蜜样品预测其正确判别率分别为80.00%和94.87%。表明该方法在快速、准确鉴别蜂蜜品种具有可行性、实用性。