熔渣泡沫图像的边界提取算法

本文通过大量的实验,综合运用图像处理和模式识别技术,深入、系统的研究了自动识别的理论和技术.针对目前研究现状,本文提出一种基于数字图像处理技术的高炉泡沫渣图像边界检测方法.该方法由x射线穿透高炉到影像增强器,CCD摄像头将采集到的溶渣泡沫影像经图像采集卡转换成数字图像,由计算机经图像处理后得到溶渣泡沫的轮廓线,并由轮廓线背景的刻度线直接看出溶渣泡沫各处的实际高度.实验结果表明,该检测方法在原理上是可行的,对于在现场实现溶渣泡沫高度的在线检测具有指导意义.     

电动汽车大容量锂电池管理系统设计

设计了一套大容量锂电池管理系统,使用AT89C52单片机作为控制核心,通过控制电能质量管理芯片DS2438及外围电路,对锂电池的电压、电流以及荷电状态进行精确的测量。采用数字化温度传感器DS18B20在单片机的控制下能完成锂电池温度的检测,利用AT24C02存储器能够使电量信息在系统掉电时不丢失,通过RS232通信串口与上位机进行通信,给出了管理系统的主程序和子程序流程图。大容量锂电池管理系统测量精确、可靠性高,易于模块化生产,具有较高的应用价值。     

一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制

针对离散时间非线性系统,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数,以克服模型失配对系统性能的影响。根据辨识得到的模型参数直接递推计算模型的预测输出,而不需要求解Diophantine方程,进而直接递推求解预测控制律,而不需要求解矩阵逆。仿真结果表明,该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

一种改进的梯度算法在高炉泡沫渣边缘检测中的应用

提出了一种改进的梯度边缘检测算法。该算法对目标与背景灰度值不同差值的泡沫渣图像均能容易而准确地进行边界提取，通过与传统的边缘检测算法的实验结果比较表明，利用该梯度算子提取泡沫渣边缘具有更好的抗干扰性和适应性，对在工业现场实现计算机自动检测泡沫渣高度具有指导意义。     

初探闭环的最优控制

一、什么是闭环的最优控制化工自动化一书上写得明白:“数字计算机计算出最优工艺条件后,把信号输出到自动整定给定机构,由这一机构来执行调整各常规仪表的给定值。这种方式称为闭环的最优控制。     

基于数字图像处理技术的溶渣泡沫高度检测方法

提出一种基于数字图像处理技术的溶渣泡沫高度检测方法。该方法由CCD摄像头将采集到的溶渣泡沫影像经图像采集卡转换成数字图像,然后由计算机经图像处理后得到溶渣泡沫的轮廓线,并由轮廓线背景的刻度线直接得出溶渣泡沫各处的实际高度。实验结果表明,该检测原理可行,对实现溶渣泡沫高度的在线检测具有指导意义。     

基于计算机视觉的高炉泡沫渣高度检测方法

提出一种基于计算机视觉的高炉泡沫渣高度检测方法。在实验室对自制的高温炉内的泡沫渣图像进行了多次采集,并由计算机对该数字图像进行处理,由CRT监示器以黑白图像的形式实时显示泡沫渣的轮廓线,并由轮廓线背景的刻度线,即可以直接看出高炉泡沫渣各处的实际高度。通过与几种传统边缘检测方法的实验结果比较,充分论证了该检测方法具有更好的抗干扰性和适应性。     

高炉泡沫渣图像界面的提取算法

本文提出一种基于数字图像处理技术的溶渣泡沫图像界面检测方法。用图像采集卡将CCD摄像头采集到的溶渣泡沫影像转换成数字图像,然后通过计算机图像处理得到溶渣泡沫的轮廓线。实验结果表明,该检测方法在原理上是可行的,对于在现场实现溶渣泡沫高度的在线检测具有指导意义。     

基于智能电网模式的配网调控一体化研究

基于智能电网模式的配网调控一体化具有系统性、开放性、实时性等特征,而在实施配网调控一体化过程中,还存在诸多问题,需要各地结合配网调控实际情况,及时分析现存不足,基于智能电网模式不断优化配网调控一体化建设策略,并重点对GIS等技术加以利用,促进配网调控的智能化升级。文章对基于智能电网模式的配网调控一体化进行了研究,介绍了配网调控一体化的主要内容,结合具体的案例,分析了该城市配网调控现存不足,重点提出基于智能电网模式的配网调控一体化策略,以期探索更好的配网管理方式。     

基于DSP的瓶装啤酒体积在线检测系统

给出一种新开发的瓶装啤酒在线检测系统,通过实时检测瓶内啤酒的高度来判断体积,主要用于在线检测生产线啤酒瓶内体积是否达到要求。该系统由具有开窗功能的高速图像传感器和DSP等组成,软件上提出了一种专门用于检测液位的边界检测算法。该系统特点在于具有很高的检测速度,每瓶检测时间小于50ms;对外部光线和瓶内泡沫不敏感;利用图象处理技术定位啤酒瓶位置,节省了用于定位的光电传感器;体积小,便于现场安装。