DSP芯片与触摸屏的接口控制

简述了液晶触摸屏控制产品的工作原理以及用于触摸屏控制的专用芯片ADS7843的工作原理。无线数字扩频通信平台是无线扩频通信的一种开放式平台,在此基础上增加液晶触摸屏控制,可实现文字和图形的编辑和无线传送,使该产品用途更加广泛。     

彩色图像去噪方法的研究

通过将彩色图像转化成数字图像,应用二值图像的腐蚀和膨胀运算,实现了彩色图像的去噪。数值实验的结果令人满意。此外,给出了不同结构填充元素对同一幅彩色图片进行去噪得到的不同结果。通过实测证明这种方法是有效、可行的。     

移印机单片微机控制系统

利用单片机８０３１对移印机的运动进行电气控制,给出了硬件电路和软件程序流程图。     

用于变电站保护压板状态识别的增强YOLO网络

为解决变电站保护压板识别环境复杂、前景与背景难以分割和小目标检测困难等问题,提出了增强YOLO算法用于变电站保护压板的状态识别。首先,提出了局部残差聚合模块,对堆叠的残差模块的局部残差特征进行聚合,加强复杂环境下的识别能力。然后,将空域注意力机制嵌入到残差模块中,利用空间信息解决前景与背景难以分割的问题。最后,提出交叉空间金字塔模块用于提取全局上下文信息。利用标注的数据集进行验证,实验结果表明,增强YOLO算法相较于改进前算法,保护压板的状态识别效果显著提高。     

基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络的光伏阵列故障诊断

针对传统BP神经网络在光伏阵列故障诊断时受初始权值阈值的影响,易导致全局搜索过程陷入局部最优这一问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络（ISSA-RBF）的光伏故障诊断方法。首先,利用Matlab建立光伏阵列故障仿真模型,提取出故障诊断模型的特征参数;其次,融入Levy飞行和自适应权重φ对麻雀搜索算法进行改进,用优化后的算法建立ISSA-RBF故障诊断模型;最后,与传统BP和SSA-RBF模型进行对比验证,实验结果表明,ISSA-RBF模型在故障诊断精度上达到94.8%,可以有效诊断光伏阵列的故障类型。     

基于KPCA-ISSA-KELM的光伏阵列故障诊断方法

为提高光伏阵列故障诊断的精度,提出一种基于核主成分分析（KPCA）和改进麻雀搜索算法（ISSA）优化核极限学习机（KELM）的光伏故障诊断方法。利用KPCA降维提取故障数据的非线性特征,减少外界条件产生的冗余数据,有效提高复杂故障识别准确率。通过融入Levy飞行和自适应权重t对麻雀搜索算法进行改进,并利用ISSA对KELM中的核参数γ和正则化系数C进行优化,建立了基于KPCA-ISSA-KELM的光伏阵列故障诊断模型。实验结果表明,经ISSA优化KELM的光伏阵列故障诊断模型与其他光伏阵列诊断模型相比,在故障诊断精度上达到97%,验证了该模型的准确性和有效性。     

简述大豆两病两虫的危害及防治

本文综述了大豆霜霉病、花叶病毒病及大豆食心虫、大豆蚜虫等两种主要病害和两种主要虫害的危害症状、损失情况及防治技术，其主要目的是提高大豆的产量和质量。     

基于Profibus-DP通信原理的船舶控制系统的研究

结合实际工程给出了船舶控制系统与现场总线的拓扑结构，揭示了Profibus-DP的通讯机理和链接方式。并阐述了该技术在某3000吨级旅游船舶控制系统中应用的功能特点及优势，其灵活、方便、可靠的控制方式为船舶控制现代化和工业控制现代化提供了有力的帮助。     

基于LabVIEW的圆锯片平面度检测系统

介绍了圆锯片平面度检测系统的研究与开发。以电涡流传感器、数据采集卡、步进电机、PC机作为硬件配置,以Lab-VIEW为开发平台,设计了圆锯片平面度检测系统。该系统可以高效地检测圆锯片平面度,适合于实际生产过程的质量控制。     

基于智能机器视觉的针剂生产线安瓶检测识别系统

1概述 在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成。人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息．来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。