基于小波神经网络和证据理论的零件图像识别的研究

从零件图像的小波分解系数和相对图像边缘像素系数作为零件特征的方法出发,提出了基本概率分配构造和多源零件图像特征识别的方法。首先,对多源零件图像分别进行小波分解,获取零件图像的小波分解系数。对零件图像进行小波多尺度边缘检测,将被检测的零件边缘轮廓图像分成若干个区域并分别统计各区域的相对边缘像素系数。然后,多源零件图像的小波分解系数和零件边缘轮廓图像的相时像素系数作为零件图像的特征并作为神经网络的输入,获取多源零件图像识别的基本概率分配。最后,依据证据理论的合成规则得到零件的识别结果。实验结果表明,基本概率分配构造和多源零件图像特征识别的方法是有效的。     

基于证据理论的零件图像识别

从零件图像的小波分解系数和图像相对边缘像素系数作为零件特征的方法出发,提出了基本概率分配构造和多源零件图像特征识别的方法。首先,对多源零件图像分别进行小波分解和多尺度边缘检测,获取零件图像的小波分解系数和相对边缘像素系数。然后,将它们作为神经网络的输入,获取多源零件图像识别的基本概率分配。最后,依据证据理论的合成规则得到零件的识别结果。实验结果表明,所提出的方法是有效的。     

基于证据理论的零件图像识别

从零件图像的小波分解系数和图像相对边缘像素系数作为零件特征的方法出发，提出了基本概率分配构造和多源零件图像特征识别的方法。首先，对多源零件图像分别进行小波分解和多尺度边缘检测，获取零件图像的小波分解系数和相对边缘像素系数。然后，将它们作为神经网络的输入，获取多源零件图像识别的基本概率分配。最后，依据证据理论的合成规则得到零件的识别结果。实验结果表明，所提出的方法是有效的。     

基于小波神经网络和证据理论的零件图像识别

提出基本概率分配构造和多源零件图像特征识别的方法。首先,获取零件图像的小波分解系数和零件图像的相对边缘像素系数。然后,以零件图像的小波分解系数和零件图像的相对边缘像素系数作为零件图像的特征,并作为神经网络的输入,得到多源零件图像识别的基本概率分配。最后,依据证据理论的合成规则得到零件的识别结果。实验结果表明,文中提出的方法是有效的。     

零件多源图像特征提取和识别的研究

提出了基于小波变换的零件多源图像融合和提取零件图像特征的方法。首先,应用小波变换对多源图像进行多尺度分解,利用小波分解系数融合零件多源图像。然后,对融合图像进行多尺度边缘检测,被检测的图像分成若干个子区域并分别统计其中的边缘像素量,各区域中的相对边缘像素系数作为零件图像特征。最后,应用神经网络和网络技术,进行远程零件多源图像识别。实验结果表明,文中提出的方法是有效的。     

基于自组织特征映射神经网络的零件图像的识别

提出了基于小波变换提取零件图像特征和用自组织特征映射神经网络实现识别的方法,首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓;然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由自组织特征映射神经网络实现识别.实验结果表明该方法是有效的.     

基于自组织特征映射神经网络的零件图像的识别

提出了基于小波变换提取零件图像特征和用自组织特征映射神经网络实现识别的方法，首先，对零件图像进行小波多尺度边缘检测，提取零件图像的边缘轮廓；然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量，各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征，将这些特征作为神经网络的输入样本，由自组织特征映射神经网络实现识别。实验结果表明该方法是有效的。     

零件图像特征提取和识别的研究

提出了基于小波变换提取零件图像特征和用神经网络实现识别的方法。首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓,然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由神经网络实现识别。3种子区域的不同数量样本的实验结果证明了提出的方法是有效的。     

基于小波神经网络的零件图像特征提取和识别

提出了基于小波提取零件图像特征的方法,该方法是应用小波变换对零件图像进行多尺度边缘检测,将被检测的边缘图像分成若干个子区域,分别统计其中的边缘像素量,各区域中的相对边缘像素系数作为零件图像特征,利用神经网络实现识别.文中给出样本的实验结果,结果表明文中提出的方法是有效的.     

基于MATLAB GUI的零件图像识别

零件图像识别有多种方法,其关键是零件图像的特征提取,为此提出了基于图像边缘检测提取零件图像特征和用径向基神经网络实现识别的方法.首先对零件图像进行边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓;然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由径向基神经网络实现识别;最后由GUI完成零件图像的识别,实验结果证明是有效的.     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

单片机应用系统研究——轮式移动机器人控制系统设计与研究

机器人的移动方式有很多种,但大致就分为两种:车轮式和足步式两种.本文从轮式移动机器人(WMR)的体系结构出发,重点设计了机器人移动控制系统的硬件、软件平台.首先,通过对非完整轮式移动结构和直流伺服电机模型的分析,建立了移动机器人的控制系统模型.其次,设计了基于AVR微控制器(AT90S8515)的移动控制系统,其中主要包括PWM功率驱动、测速单元和串行通讯模块等;对机器人速度、位置控制采用模糊PID算法,较好地克服了移动机器人模型的不确定性、转速位置控制要求的多变和环境改变等因素的影响.程序使用ICCAVR C语言编写,在AVR SUDIO调试软件中用ICE200仿真.