反光和深色物体三维测量的改进方法

传统的基于结构光的三维测量方法,由于采用投射一定频率的黑白条纹式结构光栅进行测量,所以这种方法对光照和物体本身的颜色要有一定的要求。很多反光或者深色的物体均需要喷涂一定的显影剂才能完成三维形貌的测量,但对于一些特定的物体不能采用喷涂的方式。本文采用一种多次曝光的方法,在多频外差的三维测量方法基础上改进了对反光或者深色物体的三维测量,并将多次曝光和摄像机双目测量系统相结合起来进行测量。在对物体进行多次曝光之后,将多次曝光的图像融合后成为一次曝光图像。使用双目结构测量系统只对左右相机可视区域进行测量,该方法精度高、并最大程度地保留了物体上细节信息,同时提高了测量结果的完整性。     

基于多源信息融合的农作物生长信息监测系统

由于现行系统在农作物生长信息监测中应用效果不佳,不仅监测误差比较大,而且系统响应时间比较长,无法达到预期的监测效果,提出基于多传感器信息融合的农作物生长信息监测系统。在系统硬件方面对无线传感器与主控制器选型与设计,利用主控制器控制多种传感器采集到农作物生长温度、湿度、光照强度以及二氧化碳浓度信息;在系统软件方面,利用Allan方差法识别信息误差,并对其修正处理,通过对多传感器信息融合,提取到农作物生长特征,对农作物生长质量量化,生成生长信息监测报告,以此完成基于多传感器信息融合的农作物生长信息监测系统设计。经实验证明,设计系统监测误差小于1%,响应时间在1000ms以内,可以实现对农作物生长信息快速精准监测。     

基于光子晶体结构色传感器的软体机器人运动检测方法

为了解决软体机器人难以实现基于实时反馈信号的精确运动控制的问题,提出了一种基于光子晶体结构色传感器色相的软体机器人运动检测方法。该方法的工作机理在于,当软体机器人活动时,集成在其上的光子晶体结构色传感器颜色会发生变化,通过图像处理技术检测这些色相变化,并根据色相信号和运动状态之间的映射关系,实现对软体机器人运动状态的跟踪监测。色相检测稳定性测试结果表明,不同亮度和饱和度下的平均色相值分别为179.97°、179.67°,标准差分别为0.51、0.36。     

钢铁企业电子商务营销的模糊评价

运用电子商务营销的基本理论,分析了钢铁企业电子商务营销的内涵.从成本效益、营销效率、竞争效果、服务质量和网站推广五个方面设计了钢铁企业电子商务营销的绩效评价指标体系,并建立了模糊综合评价模型.以上海宝钢益昌薄板有限公司为研究对象进行了绩效分析和评价.     

基于动态特征融合的监控视频图像小目标检测研究

在实际监控场景中,监控视频图像往往会受到复杂的背景干扰和光照变化的影响,使得小目标的检测变得非常困难且准确性较差。因此,文章提出基于动态特征融合的监控视频图像小目标检测方法。首先对监控视频图像进行预处理,主要是对不同类型的噪声进行噪声滤除操作,以提高图像质量并突出小目标;其次融合数学形态学处理技术,提取预处理后图像的小目标相关特征;最后采用动态特征融合方式进行小目标检测,将多个特征融合在一起,以更全面地描述图像中的小目标。通过这种动态特征融合方法完成了监控视频图像小目标检测方法设计。实验结果表明：新方法在检测不同类型的小目标中具有明显优势,能够实现对小目标的准确监测,说明其在监控视频图像小目标检测中具有应用价值。     

水泥粉磨系统智能化建设新方案

基于水泥行业粉磨系统智能化建设现状和存在的问题,结合智能粉磨攻关成果,提出了“专家诊断+智能控制+智能操作”的智能化建设新方案,并以“辊压机+球磨机”联合粉磨系统为例,详细介绍了水泥粉磨系统智能化建设方案实施的具体内容及注意事项,试点企业应用效果表明,智能化建设新方案可有效提升水泥粉磨系统智能化水平,改善水泥粉磨系统生产经济指标,提高产品质量稳定性。     

基于TMD的多层基准建筑地震响应控制对比研究

国内外开展了很多基于TMD的减震控制研究,但大部分针对不同类型的结构形式,TMD的减震效果也差别较大,这对统一评价TMD装置的减震效果造成了困扰。基于此,研究了基于调谐质量阻尼器(TMD)的建筑结构减震控制问题。首先构建了TMD的力学模型,随后建立了设置TMD的结构的动力分析方法和减震控制方法。以Benchmark模型为工程背景,研究了TMD阻尼器的减震控制效果。结果表明：TMD性能可靠,可以有效减小多层建筑的地震响应。     

佛山水道支涌曝气复氧介绍

提出了适用于佛山水道各支涌水体的多种曝气复氧布置方式,介绍了各种方式所适用的支涌水体范围及其优缺点,并以支涌中污染最为严重的军桥涌为例,介绍了其所采用的曝气复氧布置方式J的具体布置情况。     

基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余使用寿命概率密度预测

通过预测锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)，可以对电池实现管理和维护，提升电池的耐用性和安全性。由于锂离子电池在使用过程中，不同的工况条件会增加锂离子电池RUL预测的不确定性，传统的点预测不能对电池的不确定性进行表达，因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)的混合神经网络分位数回归的概率密度预测。该方法通过预测不同分位数条件下的电池容量，不仅可以利用中位数和众数对剩余寿命进行点估计，还可以利用核密度估计得到每个循环周期下电池的容量和剩余使用寿命的概率密度分布，为使用者提供更多有效的决策信息。     

浅谈大厂断裂与大厂背斜的新认识

大厂断裂与大厂背斜在几何学上具有相关性,在成因上具有统一性,两者组合成有机联系的整体,是铜坑矿区重要的控矿构造。通过构造地质调查,查明了大厂断裂宽度、产状、断距、扩展方式与大厂背斜的几何关系。还原了大厂断裂带和大厂背斜的形成过程,重新总结了大厂断裂与大厂背斜对铜坑矿床的控制作用。