恩智浦为非常快的数据线推出最小的静电保护器件

Toshiba Electronics Europe（TEE）推出很多微型数字输出磁传感器,结合了高级别灵敏度和低功耗工作。TCS10XXX系列在非接触式开关应用中非常理想,包括家用电器、数码相机以及手机的开／关传感。     

基于一种改进NMF算法的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计是人脸识别领域的一个重要研究方向,同时也是一个难点。对此,提出了一种改进的NMF算法来实现人脸年龄估计,该算法首先对NMF分解的基图像进行判别分析,保留最具判别力的基图像来构造子空间,然后将整体训练集图像向得到的子空间进行投影,并用RBF(radial basis function)神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计,实验结果表明,该算法获得了较好的测试结果。     

12000：1＋广色域优派VLED221wm

优派VLED221wm是首个采用RGB三色LED背光的产品,RGB三色LED的优势在于可以提供更好的色彩纯度和亮度均匀性,同时降低功耗。优派的VLED221wm经过精心打造,采用黑色烤漆外壳,银黑双色边框搭配,按键采用弧形设计,排列在集成音箱上方。VLED221wm通过优派独有的OptiColor技术的应用,能够为用户提供高质量的色彩再现功能,色域可达118％。分辨率为1680×1050,具有5ms的响应时间和高达12000：1的超高对比度,是目前最为强悍的22英寸显示器。     

基于数字图像处理测量直线度的方法研究

近年来.数字图像处理与计算机视觉领域中诸多研究成果被用于测量,进而发展成为一类新兴的测量方法--计算机视觉检测技术.本文主要研究基于数字图像处理技术进行非接触测量的方法.针对轴类零件直线度的测量,首先对CCD摄像机采集到的图像进行图像处理,然后利用Canny算子对处理后的图像进行边缘检测,最后运用轴线拟合法测量直线度,该方法具有很好的实时性,可以实现在线式非接触测量.通过实验证明,使用轴线拟合法测量轴类直线度,可以进一步提高测量精度.     

亚微米碳化硅粉末的制备

采用硅酸乙脂和酚醛树脂为原料,合成了具有高混合度的Ｃ／ＳｉＯ２混合物。高温碳热反应后,得到亚微米级的球状粉末,并且粉末粒度分布范围小。本文对碳热反应中一氧化硅的损失作了定量分析。结果表明,较高Ｃ／ＳｉＯ２比导致较低一氧化硅损失和较高的碳化硅产量。在１５００℃反应后,Ｃ／ＳｉＯ２＝３时,一氧化硅的损失达约２０％。而当Ｃ／ＳｉＯ２＝５时,损失＜５％。较高的Ｃ／ＳｉＯ２比对碳化硅的形成速度有明显的促进作     

煤矸石混凝土的强度

本文对非自燃煤矸石混凝土的不同龄期强度进行了试验研究,对其强度和破坏机理进行了讨论,并提出了在工程上应用的建议。     

断路器分合闸线圈烧毁的原因分析及改进方法研究

针对断路器分合闸操作过程中线圈烧毁现象,从断路器操作机构以及控制回路工作原理着手,分析得出分合闸线圈烧毁的根本原因为线圈长时间带电。对此提出了多种改进方法,经过比对确定非接触测量为最优方法。该方法可以在不拆卸操作机构器件、不更改控制回路的条件下完成对分合闸线圈运行情况的监测与评估,实现实时保护及提前预测。     

陆上风力发电机塔架振动监测研究进展

塔架作为陆上风力发电机的支撑结构关键部件,其服役质量直接影响到风力发电机的运行安全性。开展塔架振动监测,对其进行服役质量评估和损伤早期预警,是提高风力发电机运行安全性的重要手段。首先,简要介绍陆上风力发电机塔架类型,塔架载荷及动力学理论研究。其次,归纳总结塔架接触式与非接触式振动监测的方法及特点,对不同监测方法进行了对比,提出现有塔架振动监测方案的局限性。最后,分析塔架振动监测数据在状态识别、故障诊断及故障预警等方面研究现状与目前存在的难点,展望塔架振动监测的未来发展趋势。     

基于电动汽车驱动电机振动噪声优化的转子结构设计

为降低电动汽车驱动电机的振动噪声,提升电动汽车的振动噪声性能,本文以一台电动汽车驱动用永磁同步电机为研究对象,推导出转子分段错极情况下径向电磁力的解析表达式,并分析错极角度、分段数对径向电磁力的影响。为进一步削弱电磁振动噪声,采用有限元法对比研究了未优化、转子分段错极优化,以及在分段错极基础上采用非均匀气隙这3种情况下径向电磁力和电磁振动噪声的大小;结果表明,同时采用转子分段错极和非均匀气隙的优化方式对电机径向电磁力和振动噪声削弱效果最佳。样机实验验证了仿真结果的准确性,为电动汽车驱动电机减振降噪的设计提供参考。     

基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测

提出一种基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测系统,阐述了系统各个组成模块及非标准化作业检测的具体流程,通过人工智能图像分析和高精度定位手段实现对现场人员的位置、行为的定位和分析,以及现场作业和违章管控的智能化,大幅度提升了人员的安全意识和安全管理效率,提升了电厂安全风险管控的信息化、智能化水平。