PIC16C73在包装机缺包,缺纸检测系统中的应用

本文介绍了以ＰＩＣ１６Ｃ７３单片机作为中心智能部件对ＧＤＸ１、ＧＤＸ２包装机上存在的缺包、缺纸进行在线检测及跟踪剔出的小型实时控制系统。     

AT89C2051在包装机小包张口检测系统中的应用

本文以自行开发的检测系统为例,介绍以AT89C2051单片机为中央处理器,在GD1、GD2包装机生产过 程中出现的翘边、张口、破包、白包等破损单包香烟进行在线检测、跟踪剔除及统计损包数量的应用。     

基于可编程序控制器的烟条缺包检测系统改造

以低成本改造烟条缺包检测系统为背景,详细阐述了以欧姆龙PLC可编程序控制器和西门子SIMATIC S5可编程序控制器作为主控制元件,以FOCKE机烟条剔除机构为系统的剔除机构,通过PLC程序处理的方式,对输入的烟条外部检测信号和剔除机构原有的控制信号进行处理,进而产生新的控制信号来控制剔除机构的动作,达到剔除缺包烟条的目的,而且不影响剔除机构原有的剔除功能.因此,应用PLC可编程序拉制器能完美地改造烟条缺包检测系统,并能降低成本.     

动态包过滤防火墙规则优化研究

传统的静态防火墙是根据预先规定的特定的过滤规则对访问网络的数据包进行简单过滤,难以防范越来越复杂动态的网络攻击,同时随着静态过滤规则数目的不断增大,规则的管理也越来越复杂。而动态包过滤防火墙具有传统防火墙的功能,更能提供对运输层完整的控制能力,简化了对规则集的匹配工作,提高了网络通信速率。文章对动态包过滤防火墙的工作原理和过滤规则的优化进行了研究,能在不影响网络安全访问的前提下,提高过滤规则表的管理效率。     

称重式烟箱缺条检测与自动剔除控制系统

为了防止缺条烟箱流入市场给烟草企业造成不良影响,对烟厂条烟装箱时出现缺条的现象进行了研究.详细介绍了如何利用滑动平均值的方法来实现称重式烟箱缺条检测与自动剔除控制,并介绍了系统的数据采集方式和数据处理过程以及系统软件所能实现的功能.通过引入烟箱的条形码信息,增加了系统的缺码检测功能.在数据处理上使用滑动平均值,能够根据生产的实际情况动态调整烟箱的标准重量,保证了整个系统准确、快速、稳定的运行.     

基于小波包变换的Robust-M检测器

利用小波包分析将信号变换到其小波包系数域上，通过研究平稳随机噪声在各子空间上小波包系数的统计特性，结合Robust检测理论的相关结论，对非高斯噪声下的信号检测问题建立了统一的框架，并提出了一种新的检测算法。仿真实验表明，此算法不仅具有良好的鲁棒性和广泛的适用性，而且能够更为充分地利用噪声统计分布信息，从而有效地提高检测效率。     

防火墙包过滤技术发展研究

防火墙技术主要分为包过滤和应用代理两类。从数据包结构出发,分析包过滤技术,首先提出包过滤技术的核心问题;然后在分析传统包过滤技术缺陷的基础上,详细论述了包过滤技术的两种发展趋势;最后以技术实例说明了这两种趋势的融合。     

C600转烟器烟包缺陷在线图像检测装置的设计

为解决某烟厂C600包装机存在缺陷烟包漏检导致流入市场等问题,利用图像在线分析技术,设计了一套烟包在线图像检测装置.该装置主要由一体化工业摄像机和光源、图像采集控制器、上位机、人机交互界面、多维调节支架等部件组成,可以对烟包容易产生缺陷的前端面、侧端面进行在线图像识别分析,避免缺陷烟包进入下道关键工序.实验结果表明:C...     

基于OPN的指控能力包服务动态组合方法研究

服务组合方法对于分布式网络环境下基于SOA的军事应用系统的综合性能影响很大.提出了一种基于OPN的服务动态组合方法的解决方案.首先定义了基于对象Petri网的指控能力包服务描述和组合模型,对服务组合的数学算子进行了分析和证明,而后给出了基于OPN的服务动态组合流程,最后使用国防科大对象Petri网建模仿真环境工具对提出的服务组合模型进行建模仿真,并对实验数据进行了分析.     

一种PE文件加壳检测规则

在恶意代码自动分析系统中,对恶意样本进行文件格式检查,并判断其是否被加壳是对其进行自动分析的第一步。为了对加壳PE可执行文件实现更加准确的识别,提出一个基于文件头和部分文件内容的PE文件加壳检测规则(NFPS)。通过提取PE文件中5个方面的特征值,并按照NFPS规则进行计算,即可判定PE文件是否被加壳。经测试,其检测率高达95%以上,并支持多层壳的循环检测。     

锂电池组关键参数模块化在线检测方法研究

锂电池是一种新兴的绿色清洁能源。与其他的化学电池相比,锂电池具有寿命长、能量密度高的优点。由于电池组电压、电流、温度等关键参数至关重要,采用模块化设计思路,结合芯片采集与高可靠数字通信基础,研究了一基于LTC6804的锂电池组关键参数检测的硬件系统。对锂电池组的关键参数进行了研究。采用STM32作为控制中心,LTC6804作为电压采集芯片,INA219作为负载电流检测模块,DS18B20作为温度检测器件。系统的电路板尺寸为110 mm×84 mm。其具有高集成度、空间利用率高的特点。试验结果表明,系统下单体电压值采集绝对误差低于2 mV、电流值采集绝对误差为10 mA、温度采集绝对误差为0.5℃,整个系统具有较高的精确度和可靠性。该系统可为锂电池组提供关键参数的精确检测,对锂电池组的安全运行有着重要意义。     

INTERBUS总线在GD包装机控制系统中的应用

通过对INTERBUS现场总线技术的研究,根据GD包装机的工艺特点,设计了以SIEMENS S7-400 PLC为核心,加上INTERBUS现场总线的一套全新的PLC控制系统.3年多的运行结果表明,提出的系统设计方案是成功的,同时按照该方案进行的GD PLC的工程改造也很成功.     

基于小波包能量特征及LVQ的目标检测方法研究

基于常规雷达的目标检测方法不能很好地适应冲击雷达目标的检测,提出了一种基于小波包能量特征与LVQ神经网络相结合的新颖目标检测方法;首先利用小波包对目标回波信号进行分解,以得到目标的能量特征量,该特征量能明显区分目标和噪声;然后将能量特征量送入学习向量量化(LVQ)神经网络进行训练与仿真,以实现对超宽带目标信号的检测;仿真结果表明,该方法能获得较高的检测概率,较低的虚警概率.     

串联锂离子电池组均衡充电方法研究

目前,制约电动汽车发展的关键难题就是串联锂离子电池组电压不均衡问题,为了提高串联锂离子电池组在充电过程中的电压一致性,设计了一种基于Buck斩波电路的串联锂离子电池组均衡充电电路.基于锂离子电池的特点对系统总体设计进行阐述,提出一种改进的能量转移型均衡电路.阐明了该电路的工作原理,给出了均衡充电电路的控制策略.实验结果表明,该均衡电路可以使单体电池电压在充电过程中得到均衡,改善电池组的充电特性,实现较好的均衡效果.     

一种基于动态自适应数据窗口的模糊k-均值聚类缺失数据估算算法

完整性是数据质量的一个重要维度,由于数据本身固有的不确定性、采集的随机性及不准确性,导致现实应用中产生了大量具有如下特点的数据集:1)数据规模庞大;2)数据往往是不完整、不准确的.因此将大规模数据集分段到不同的数据窗口中处理是数据处理的重要方法,但缺失数据估算的相关研究大都忽视了数据集的特点和窗口的应用,而且回定大小的数据窗17容易造成算法的准确性和性能受窗口大小及窗口内数据值分布的影响.假设数据满足一定的领域相关的约束,首先提出了一种新的基于时间的动态自适应数据窗口检测算法,并基于此窗口提出了一种改进的模糊k-均值聚类算法来进行不完整数据的缺失数据估算.实验表明较之其他算法,不仅能更适应数据集的特点,具有较好的性能,而且能够保证准确性.     

Automatic Detection and Repair Recommendation for Missing Checks

Missing checks for untrusted inputs used in security-sensitive operations is one of the major causes of various vulnerabilities. Efficiently detecting and repairing missing checks are essential for prognosticating potential vulnerabilities and improving code reliability. We propose a systematic static analysis approach to detect missing checks for manipulable data used in security-sensitive operations of C/C++ programs and recommend repair references. First, customized securitysensitive operations are located by lightweight static analysis. Then, the assailability of sensitive data used in securitysensitive operations is determined via taint analysis. And, the existence and the risk degree of missing checks are assessed. Finally, the repair references for high-risk missing checks are recommended. We implemented the approach into an automated and cross-platform tool named Vanguard based on Clang/LLVM 3.6.0. Large-scale experimental evaluation on open-source projects has shown its effectiveness and efficiency. Furthermore, Vanguard has helped us uncover five known vulnerabilities and 12 new bugs.     

Imputation of Missing Data in Industrial Databases

A limiting factor for the application of IDA methods in many domains is the incompleteness of data repositories. Many records have fields that are not filled in, especially, when data entry is manual. In addition, a significant fraction of the entries can be erroneous and there may be no alternative but to discard these records. But every cell in a database is not an independent datum. Statistical relationships will constrain and, often determine, missing values. Data imputation, the filling in of missing values for partially missing data, can thus be an invaluable first step in many IDA projects. New imputation methods that can handle the large-scale problems and large-scale sparsity of industrial databases are needed. To illustrate the incomplete database problem, we analyze one database with instrumentation maintenance and test records for an industrial process. Despite regulatory requirements for process data collection, this database is less than 50% complete. Next, we discuss possible solutions to the missing data problem. Several approaches to imputation are noted and classified into two categories: data-driven and model-based. We then describe two machine-learning-based approaches that we have worked with. These build upon well-known algorithms: AutoClass and C4.5. Several experiments are designed, all using the maintenance database as a common test-bed but with various data splits and algorithmic variations. Results are generally positive with up to 80% accuracies of imputation. We conclude the paper by outlining some considerations in selecting imputation methods, and by discussing applications of data imputation for intelligent data analysis.     

基于机器视觉的烟包传送带异物检测系统研究

在烟草工业企业中,开包作为制丝生产过程中的第一道工序为后续工序的连续正常生产起到了基本保障作用。烟包的外包装包括PV带、硬纸板、牛皮纸和塑料袋等,种类比较复杂。岗位可能存在残留的杂物会对下游工序生产诸多不良影响。研究基于机器视觉,采用阈值分割、拉普拉斯算子等方法,实现了对传送带上异物的自动检测,达到了90.24%的召回率。基于该方法,研究进一步设计了传送带异物检测报警系统,并制作了软件界面,提高了烟包开包工序的自动化水平,达到了预防下游工序堵料、提升物料纯净度、降低物料消耗的目的。