排序方式: 共有24条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
传统PCB字符喷印通常采用丝网印刷技术,该技术的精度取决于员工本身的对位能力,其合格产品数量较低、材料浪费多、成本高且有较大的不确定性。喷墨印刷技术是一种新型的工艺生产方式,有精度高、对环境友好、成本低、浪费少等特点。把机器视觉技术引入该工艺生产过程中,根据待定位的PCB图像上的标志点特征,对图像先预处理,再利用Hough检测算法来识别标志点,并根据喷墨系统中X、Y两轴向伺服电机驱动和光栅反馈测量,进行定位。算法实现后可以达到27μm的定位精度,定量解决了原生产工艺中的不确定性问题。 相似文献
6.
7.
建立高精度、计算简单的等效模型,对电力系统中非线性负载谐波情况进行准确分析,一直是国内外研究人员的关注重点。而Norton等效电路模型具有表达式及参数简单易于计算的优点,使其在非线性负载等效模型分析中广泛应用。但现有Norton等效模型没有考虑非线性负载谐波电流与谐波电压间的相互影响,分析结果存在较大误差。因此,为了提高Norton等效模型的精度,需要对其进行适当的改进。在传统Norton等效模型的基础上,对非线性负载存在影响的谐波进行分类,将得到的附加电流谐波分别用受控源表示,提出含有受控源的Norton改进等效模型。最后通过采用两种模型对电力系统非线性负载实测电压和电流计算对比,发现在不同的电压条件下,传统Norton模型等效阻抗计算结果差异达到2个数量级,而含有受控源的改进Norton等效电路模型计算得到的等效阻抗大小变化不大,基本可以近似相等。可见,相较于传统不含受控源的Norton等效模型,提出的含有受控源的Norton等效模型的精度与稳定性显著提升。 相似文献
8.
卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和循环神经网络(Recurrent NeuralNetworks,RNN)在图像分类、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、语义分析等领域取得了迅速的发展,引起了研究者对计算机自动生成图像描述的广泛关注。目前图像描述存在的主要问题有输入文本数据稀疏、模型存在过拟合、模型损失函数震荡难以收敛等问题。文中使用NIC作为基线模型,针对数据稀疏问题,改变了基线模型中的文本one-hot表示,使用word2vec对文本进行映射,为了防止过拟合,在模型中加入了正则项和使用Dropout技术,并在词序记忆方面取得创新,引入联想记忆单元GRU,用于文本生成。在试验中使用AdamOptimizer优化器进行参数迭代更新。实验结果表明:改进后的模型参数减少且收敛速度大幅加快,损失函数曲线更加平滑,损失最大降至2.91,模型的准确率比NIC提高了接近15%。实验有效地验证了在模型当中使用word2vec对文本进行映射可明显缓解数据稀疏问题,加入正则项和使用Dropout技术可有效防止模型过拟合,引入联想记忆单元GRU能够大幅减少模型训练参数,加快算法收敛速度,进而提高整个模型的准确率。 相似文献
9.
Premiere是一门操作性强、实践性强、培养学生创造性思维的课程。根据中职学生的文化基础和学习态度等特点,以项目为导向,以任务驱动模式组织《Premiere》课程的教学,精讲多动,注重提高学生动手能力、创造和创新能力,提高教学质量。 相似文献
10.
针对可变形仿人机器人建模难,本文提出了一种基于传统PID控制、通过神经网络进行函数拟合和利用模糊控制进行尺寸分解的可变形仿人机器人的尺寸变形控制策略.在Slmulink/SimMechanics环境下,调试末端执行机构PID控制器,训练BP神经网络进行函数拟合和设计模糊控制器,实现了对可变形机器人腰部关节的尺寸变形控制.通过实验证明了本文所提出的控制策略的正确性和可靠性,为进一步的实际应用提供了可靠的理论依据. 相似文献