数据库技术在车身在线测量系统中的应用

为了提高汽车生产质量 ,逐步实现零废品生产过程 ,需对车身的加工情况进行在线质量控制。要使得整个测控过程更全面、更准确、更具有智能性 ,需要寻求一种合适的数据存储及提取方式 ,以快速、方便地存储和处理在线检测站的大量数据。从这个角度出发 ,研究数据库技术在车身在线测量过程中的作用。研究的侧重点是如何应用最新数据库技术 ,结合Matlab和其它先进的数据处理方法 ,使数据库系统更具方便性、智能性和系统性     

油田储罐污泥无害化处理技术

联合站油、水储罐内沉积的污泥降低了油、水储罐的利用率，影响了原油的处理和污水水质。清出的罐内污泥未经处理，无处排放，对环境造成污染。针对这一问题，采用离心脱水、流化床焚烧处理油污泥工艺技术，使处理后的泥渣达到无毒、无害、无茵标准，处理后的烟气达到国家对烟气的排放标准。实践证明这条工艺路线是可行的，是解决油田油污泥污染的有效途径之一。     

基于UML和CPN的列控系统等级转换建模与分析

针对列控系统的安全性和实时性要求,基于CTCS-3级列控系统需求规范中等级转换场景建立C2级向C3级转换的UML(统一建模语言)模型和有色Petri网(CPN)模型,分析了影响列车安全运行和行车效率的因素,即转换时长和转换成功率,验证了该建模方法的有效性。验证结果表明,UML和CPN模型相结合的方法适合于列控系统需求规范的验证。搭建的等级转换模型能够满足系统实时性要求。在保证切换成功率的前提下,列车运行速度与切换时间成反比,速度越高,切换时间越短;列车速度越高,对系统实时性要求也越高。     

电容传感器与LabView在内镶式滴灌管在线监控系统中的应用

在线监控系统可以有效的控制加工生产线的误差趋势，提高产品质量，并减少废品的产生。内镶式滴灌管是干旱地区的节水灌溉设备，其加工和打孔精度都有很高的要求。采用非接触式高精度电容测微仪和LabView对滴灌管生产线进行在线检测和控制。高精度电容测微仪通过A／D采集板将电压信号的微变传入计算机，然后利用LabView软件中的虚拟仪器、虚拟信号处理等模决进行实时数据采集、数据处理、误差超差报警及打孔控制等功能。详细论述了测控系统的原理、强噪声的排除及并口控制等关键技术。     

油水密度测量仪现场应用

本文阐述了油田油井计量仪在串联井、高回压计量站、分区计量的应用效果,解决了油田计量难题,具有一定推广价值.     

一种实用的眼睛睁合判断方法

根据实际应用提出一种判别眼睛睁合的方法。克服用积分投影方法判断眼睛时受头发、眉的影响,通过先确定鼻或嘴,再利用优化的灰度面积增长方法进行人眼粗定位,然后改进能量函数的快速贪婪算法找到人眼的精确位置,最终使得人眼睁合两种状态均能够准确判别。在ORL数据库实验表明,此方法识别率较高、速度快、对光照、姿态具有一定的鲁棒性。     

300MW级供热机组高压厂用电压等级选择

针对目前国内300MW双抽供热机组高压厂用负荷的特点,通过对6kV／50kA及10kV／40kA两种高压厂用电压进行分析和比较,得出采用6kV／50kA方案在技术经济性上更优的结论。     

上部结构—地下隧道—土相互作用分析

本文用样条有限元和半解析无限元分析结构－土相互作用，并分析了上部结构－地下隧道－土相互作用地震反应，该方法具有降低维数，减少自由度，避免人为处理地基边界条件等特点，并可考虑复杂成层地基的情况。     

基于灰度形态学的红细胞图像边缘检测

边缘包含了图像很多重要的信息,边缘检测的好坏也直接决定了后续处理的效果。在利用数学形态学进行边缘检测后,会出现不需要的边缘,形成噪声。针对这种情况,提出一种计算中心像素与邻域像素均方差的方法对形态学边缘检测算子进行改进,该方法可以有效减少噪声,为以后对红细胞图像进行特征提取和分类打下良好的基础。     

3D defect detection of connectors based on structured light

In order to realize the rapid detection of three-dimensional defects of connectors, this paper proposes a method for detecting connector defects based on structured light. This method combines structured light with binocular stereo vision to obtain three-dimensional data for the connector. Point cloud registration is used to identify defects and decision trees are used to classify defects. The accuracy of the 3D reconstruction results in this paper is 0.01 mm, the registration accuracy of the point cloud reaches the sub-millimeter level, and the final defect classification accuracy is 94%. The experimental results prove the effectiveness of the proposed three-dimensional connector defect detection method in connector defect detection and classification.