一种基于触发器的数据管理方法的设计与实现

为了方便、高效地管理RT21-ISCS综合监控系统的各项数据,保证数据的一致性和完整性,针对轨道交通综合监控系统的特点,通过对oracle触发器的合理设计,实现了一种基于模型的数据管理方式.触发器不但处理了各等级模型数据间的复杂逻辑,同时通过定义同步机制,实现了系统内实时数据库与历史数据库的同步,使客户端可以直接访问实时数据库,以提高系统的响应速度和处理能力.     

实时Web工业控制系统原型的设计与实现

传统的工业控制系统多采用C/S架构,Web技术难以发力的主要原因在于HTTP技术无法实现实时全双工通信.基于HTML5中Web Socket技术,设计并实现了基于B/S架构且能够满足工业控制应用实时性要求的Web系统原型,同时在此基础上给出了一种现有工业控制系统Web化升级的解决方案.     

基于深度学习框架的装配机器人零件实时检测方法

针对工业生产线上装配机器人在粘连、堆叠、光照变化及环境因素干扰等复杂条件下零件检测率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于改进YOLOv3深度学习框架的零件实时检测方法。在基础特征提取网络Darknet-53的每个残差网络后嵌入CFE模块,构建融合CFE模块和Darknet-53的深度特征提取网络CFE-Darknet53,建立YOLOv3深度学习框架下基于CFE-Darknet53的零件实时检测模型,提升检测网络在复杂环境下特征提取能力;设计一种改进K-means算法来预测边界框,通过对零件数据集进行聚类分析,选取最优的锚框个数和尺寸,进一步提高检测准确性。实验结果表明：在复杂条件下,改进算法对相似度很高的多类零件检测准确率能达到91.6%以上,相比YOLOv3算法提升了近10%以上;检测时间为43 ms,在视频传输帧率（24帧/s）下实现了零件实时准确检测。