选煤厂水泵闸板阀开度线激光辅助视觉监控

针对选煤厂水泵闸板阀开度需人工调节而无法实现集中控制的问题,提出了一种选煤厂水泵闸板阀开度线激光辅助视觉监控方法。采用线激光作为辅助检测手段来增加目标检测特征、避免光线变化对目标检测的影响,并利用视频监控系统采集闸板阀图像;采用模板匹配法对图像中目标进行定位,利用自适应阈值法检测出投射到闸板上的线激光,再经过腐蚀、膨胀等形态学操作使闸板上的线激光相邻断开区域连接,同时采用高斯滤波方法去除图像噪声,得到图像中线激光位置及长度,从而检测出闸板阀开度;PLC集中控制系统通过对比闸板阀开度检测值与设定值,实现闸板阀开度的闭环控制。实验结果表明,该方法在不同背景亮度条件下,均可准确定位闸板阀,提高了闸板阀开度检测准确性。     

红外热成像电缆竖井超早期火灾探测设备故障检测系统

超早期火灾探测设备实时监测着电缆竖井中线路的状态,以免发生火灾。在此背景下,保证超早期火灾探测设备正常运行具有十分重要的意义。设计一种红外热成像电缆竖井超早期火灾探测设备故障检测系统。借助B/S三层架构设计系统框架结构,包括采集层、通信层以及终端层。硬件部分,以红外热成像仪为采集设备,采集图像并通过无线传输设备发送到工控机,进行进一步运算;软件部分,设计三大模块,包括外热图像采集处理模块、通信传输模块以及故障检测模块。系统实现与测试部分,统计系统检测结果,计算AUC值,与准确性标准等级进行对比,在0.85～0.95之间,说明设计的系统检测准确性很好。     

基于双目视觉的选煤厂用胶带输送机表面异物检测

目前所采用的选煤厂用胶带输送机表面异物检测方法在实际应用时,由于选煤厂内外因素影响,导致对于不同类别的异物识别和分类精度低。针对该问题,提出一种基于双目视觉的选煤厂用胶带输送机表面异物检测方法。设计了基于双目视觉的输送带异物检测装置,将摄像机与工业相机组合成双目视觉系统,系统采集图像后,利用中值滤波算法对图像进行去噪,获取稳定的图像信息。采用YOLOv3进行异物识别预测,计算边界框和锚框数值信息,并根据上述数值信息调整计算定位准确度,实现异物检测。实验结果表明：与传统的基于Mask＿R-CN的检测方法相比,提出的方法对胶带输送机表面异物的识别筛选准确率超过96.2%,分类准确率超过97.6%。     

车载视频图像路牌检测与字符序列识别方法

视频图像定位方法可以解决GPS拒止环境下行车定位问题，该方法对公路路牌检测与字符序列识别，通过地理信息检索，得到路牌所在位置的地理信息。针对路牌检测类别少的问题，对YOLOv3进行轻量化改造，提出了简化的YOLOv3(simplified YOLOv3,S-YOLOv3)；为了提高字符分类精度，对YOLOv3进行特征融合策略改进，提出高精度的字符分类YOLOv3(high precision character classification YOLOv3,HPCC-YOLOv3)；分别对S-YOLOv3与HPCC-YOLOv3进行训练与测试；按照字符检测结果所处的位置进行字符聚类，实现字符序列识别；设计了由车载大恒水星相机、计算机组成的图像采集、车牌检测与字符识别系统；在复杂环境下进行跑车实验，结果表明了提出的方法能够有效提高视频图像路牌目标检测的速度和字符序列识别的精度。     

基于深度学习的电子交互绘本阅读信息自动化采集系统设计

电子交互绘本中信息繁杂,在进行信息采集时,易发生信息误采及采集延迟问题,给读者造成了阅读障碍和误导,阅读体验感较差。为此,设计一种基于深度学习的电子交互绘本阅读信息自动化采集系统。在框架部分,借助B/S三层架构设计,包括采集层、处理层、控制层以及显示层;硬件部分主要设计了采集设备、传输设备、存储设备、控制设备等四种关键硬件。软件部分,围绕系统运行主程序,主要设计了图像采集与预处理模块、阅读信息定位模块以及阅读信息提取模块。结果表明：所设计系统应用下,单字采集准确率大于90%,系统采集延迟小于2s,由此说明本系统采集性能较好,弥补了电子交互绘本阅读方面存在的缺陷,达到了研究目的。     

基于小波变换的汽车电子漏电信号检测系统设计

汽车电子漏电信号具有较强的微弱性和瞬时性。当前的漏电信号检测方法无法避免这种微弱性和瞬时性的特点,导致漏电信号检测准确性较低。设计并实现了一种新的汽车电子漏电信号检测系统。该检测系统由硬件部分和软件部分构成。在硬件设计方面重点介绍了基于PCI1712数据采集卡的漏电信号采集模块和滤波电路;软件部分由LADVIEM和MATLAB仿真软件共同编程完成,重点阐述了小波变换滤波器的设计方法,并给出部分漏电信号采集程序。实验结果表明,该系统能够有效提高汽车电子漏电信号检测的准确性和检测效率。     

飞行高度环境模拟试验系统设计

机载/伞降等设备都是在高程剧烈变化环境下工作,为了在地面测试该设备性能指标,需要建立一个高程环境模拟试验系统,该系统通过模拟高空环境,实现对机载/伞降设备的试验。该试验系统由真空发生器、试验箱、控制阀门管道回路以及控制系统组成。控制系统以GD32为主控芯片,以MS5611作为气压采集部分的核心器件,通过蓝牙和Wi-Fi实现数据传输,利用PID控制算法调节阀门开度,实现对系统的气压控制。该系统硬件部分设计精简,各部分之间通讯稳定,经测试满足设计需求,符合机载/伞降等设备工作环境的特性。     

基于ARM9的加速度计信号检测系统的设计

针对加速度计实现小型化、智能化、固体化的要求,设计了基于ARM9微处理器的液浮摆加速度计检测系统的方案。具体介绍了该系统的硬件组成部分和软件组成部分。硬件部分包括对加速度计信号传感器输出的信号进行调理,A/D转换与ARM9系列AT91RM9200的硬件接口等。软件部分包括系统初始化,加速度信号采集处理程序,脉宽调制器输出方波程序等。     

基于压缩采样的便携式心电信号采集系统的设计

针对现有便携式心电采集系统进行长时采集时,如何通过降低数据量来解决由电池供电引起的续航不足的问题,将压缩采样原理引入系统,并对其核心部分进行硬件设计,最终以采集重构信号的R波检测率作为系统的评价标准。在MATLAB中搭建整个系统,硬件中路在Simulink模块搭建。结果表明该设计在一定压缩比情况下重构信号的R波识别率与原始信号的R波识别率基本一致,可以应用于便携式心电信号采集系统,该系统与传统心电采集系统相比具有硬件实现简单、数据量低、功耗低等优点。     

配电网自动化遥测终端隐蔽故障检测系统

为解决当前遥测终端隐蔽故障检测系统存在的实时性差、能耗高及检测准确性低等问题,提出设计一种配电网自动化遥测终端隐蔽故障检测系统。通过分析遥测终端隐蔽故障检测系统硬件框架,对电参数测量单元、无线通讯单元、时钟单元、温度采集单元及电源单元等系统硬件部分进行改进,优化开发软件部分主程序、数据采集程序及故障检测程序,完成配电网自动化遥测终端隐蔽故障检测系统的设计。实验结果表明,该系统对隐蔽故障的检测准确性高,实时性好,检测能耗低。     

一个基于生理计算的羽毛球训练分析系统

通过在国家羽毛球队和北京体育大学的现场调研分析了当前羽毛球训练中存在的问题,针对这些问题设计实现了Physiological Plan系统。系统分为硬件层、数据处理层、算法层和界面层。硬件层采用Berkeley Tricorder平台,数据处理层通过适配器模式将各个传感器的数据统一;算法层包括滤波算法、峰值检测算法以及Outlier检测算法等,界面层与教练进行交互,并将结果呈现给教练。该系统能同时采集和分析运动员的心电图（ECG）、肌电图（EMG）和3D加速度等信息,并将数据分析处理结果反馈给教练,解决了当前羽毛球训练中无法实时采集分析运动员生理数据的问题。实验结果表明该系统可以有效辅助教练员监控和分析运动员训练和比赛时的状态。     

基于嵌入式Jetson TX2的高原鼠兔目标检测

高原鼠兔目标检测是对其进行种群数量统计及种群动态变化研究的基础,但传统的高原鼠兔智能监测系统的目标检测硬件设备大,在抽样采集数据时移动性较弱。针对此问题,提出一种可部署到便携式设备Jetson TX2上的基于改进YOLOv3模型的目标检测方法。该方法将YOLOv3的主干网络DarkNet53替换成MobileNet,并利用剪枝、微调等方法构建轻量级高原鼠兔目标检测模型,再将轻量化模型部署到Jetson TX2上。自然场景下高原鼠兔目标检测实验的结果表明：所提方法的检测平均精度（AP）、每秒检测帧数（FPS）和模型大小分别为97.36%、36和14.88 MB,优于主干网络替换后未裁剪的YOLOv3模型及原始YOLOv3模型,相较于原YOLOv3模型,AP在仅下降1.05个百分点的情况下,FPS提升了620%,模型大小压缩了93.67%,能够部署在便携设备上进行实时且准确的高原鼠兔目标检测。     

基于机器视觉的嵌入式工业在线检测系统

介绍以高速线阵电荷耦合器件(CCD)和数字信号处理器(DSP)为核心的基于机器视觉的工业在线检测系统。该系统由硬件和软件两部分组成,硬件部分包括光学成像模块、图像采集模块、数据处理模块及接口模块,软件部分包括各部分的驱动、系统配置程序、图像预处理和数据处理程序。实验表明,该系统是一套能够满足高速高精度工业在线视觉检测的嵌入式检测系统。     

基于Matrox Concord图像处理卡的图像处理系统

在研制基于机器视觉的在线检测系统的过程中,构建了一套实用的图像处理子系统;该系统完成了对运动物体图像的在线采集和实时处理;主要介绍了Matrox公司的处理卡等硬件部分以及连接在VC++环境下设计的图像处理软件的开发方法;通过自制的试验平台以及该图像处理系统,利用提出的一种基于运动视觉跟踪算法,对烟包PV带进行伺服跟踪;试验结果表明,该图像处理系统对运动目标的速度检测误差在3pixel/s以内,位置误差在4pixel以内,验证了该图像系统的实时性与准确性。     

英语机器翻译机器人文本信息自动上传系统设计

利用人工录入文本,不仅效率慢,还极易出现错误,针对上述问题,为方便英语机器翻译机器人工作,为其设计一种文本信息自动上传系统。该系统借助MVC架构设计系统框架,包括扫描层、传输层、存储层、控制层和界面层;硬件部分,通过主智能扫描仪扫描文本,并在PLC控制下,通过W5300芯片传输文本到云存储器;软件部分,设计了文本扫描采集、文本上传、文本分类存储三个功能模块。结果表明：针对5种类型的文本,平均单次上传延迟均控制在2 s之内,系统上传效率较高;平均系统扫描失败指数为0.256 2,平均分组丢失率为0.048 8,说明系统能够有效保证文本上传的完整性。     

基于传感器数据融合的实验中心安防配电系统

针对传统配电箱难以实现智能化控制管理的问题,设计了一种基于传感器数据融合的实验中心无线智能安防配电系统。系统主要由硬件部分和上位机部分组成,系统实时采集实验中心内各项数据,并将检测数据通过窄带物联网（NB-IoT）实时发送到服务器。经测试,传感器可以实时检测实验室环境状态数据,显示屏可以实时显示并上报数据且能够远程控制。实验结果表明：该系统运行稳定可靠,能够有效协助实验中心管理人员监控实验中心安全状况。     

基于步态检测算法的辅助行走系统设计

为了保证盲人和视障患者安全方便出行和减少误报警,设计一种基于步态检测算法的辅助行走系统。信号处理算法上利用小波包对信号进行降噪,提取三轴加速度的均值、标准差、方差与小波能量谱,并结合足底压力信息组成多维参数作为步态特征,选取基于遗传算法优化支持向量机进行步态识别。硬件部分主要包括三轴加速度信号和足底压力信号采集硬件设计。软件部分主要包括对足底压力信号和三轴加速度信号的采集和处理以及一款能够自动拨号安卓手机APP。实验结果表明,该系统基于多传感器融合的步态检测技术,步态检测识别率平均达90.48%。该系统便携性好、功耗低、测障效果好,在辅助行走领域具有一定的研究意义和实用价值。     

基于机器视觉的圆柱直齿轮齿距偏差检测技术研究

针对渐开线圆柱直齿轮齿距偏差的自动测量问题,研究了一种基于机器视觉的影像测量方法;该方法利用影像测量系统摄取被测圆柱直齿轮端面图像,根据齿距偏差的定义设计了齿距偏差自动测量程序;该程序能自动采集待测齿轮图像,并通过图像预处理、拟合圆算法、构造分度圆、提取测量点等一系列处理,最终计算出每个齿距偏差,从而计算出齿轮的单个齿距偏差、齿距累积偏差和齿距累积总偏差;搭建了影像测量系统对该方法进行了实验验证,对实验结果进行了比较分析,分析结果表明齿距偏差测量的重复性精度优于6 μm,所述方法和系统能够实现齿距偏差的有效检测.     

基于YOLOv5的行李运输系统轮对裂纹检测算法

为了检测机场行李运输系统中轮对存在的裂纹,提出了一种基于YOLOv5的机场行李运输系统轮对裂纹检测方法。该方法针对裂纹细小、密集等特点采取了以下措施：在YOLOv5网络的 Head 部分使用SIoU替换了原有的CIoU;在Backbone部分加入了SE注意力机制;在Neck部分引入了Swin-Transformer模块;在整个YOLOv5 网络中使用SPD-Conv替代了传统的Conv卷积模块;在图像的预处理方面,使用了图像分割与子图反向拼接技术。通过这些改进,有效地改善了YOLOv5对于细小、密集裂纹的特征提取能力,相较于传统的 YOLOv5 算法,裂纹检测的能力得到了有效提升。     

水轮发电机组全数字调速器的信号采集系统

介绍了水轮发电机组全数字调速器的信号采集系统的软、硬件设计。该信号采集系统可判别断路器的合闸情况，完成发电机电压与系统电压的有效值之差、两个电压的相角差、频率、水轮机导水叶开度等量的测量、计算以及数据的串行通讯等任务。