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天然气站场中的仪表是工人和设备交互的窗口,可以反映工厂的运行状况;但是站场很多老式仪表不能远程读取示数,采用人工方法读取则浪费人力,需要对其进行智能化的读数研究;针对上述问题,采用了一种基于四足机器人作为载体运动控制,并通过深度强化学习(DQN)进行目标追踪任务和图像处理来读取仪表示数的新方法;首先通过改进的DQN算法的深度网络模型,根据仿真的环境中机器人学习效果,设计并调整动作奖励函数,设计机器人顶层决策控制系统;实现一维与二维状态参数输入下的仪表目标追踪任务;其次在仪表定位和仪表配准的基础上,通过K-means聚类二值化处理得到刻度分明的表盘;将图像进行内切圆处理,再在图像中间添加一根指针进行旋转,旋转过程中精确计算指针与表盘重合度最高的角度来得到对应刻度;经过实验表明,此算法可实现运动过程中仪表目标的精准追踪和降低计算时间,并大大提高了仪表追踪与识别的精度和效率,为天然气站场的仪表安全监控提供了有效保障。 相似文献
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介绍了超临界流体诱导相分离过程制备有机膜的工艺流程、原理及特点,并与传统的沉浸凝胶相转化制膜方法进行了比较。同时介绍了超临界流体过程在有机膜的制备和改性方面的研究现状及其研究前景,并对其进一步的研究提出了一些建议。 相似文献
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大型油品储罐壁板由多种材质构成,施工复杂,焊接过程要跨越整个冬季,必须采取行之有效的措施进行施工。为确保原油储罐的焊接质量,并针对高强钢的焊接特点,本文采取如下的焊接工艺措施:从焊前预热、焊接线能量、层间温度和焊后保温缓冷等几方面加以控制,从而有效保证油罐的冬季焊接施工质量。实践证明,这些方式行之有效,取得了预期效果。 相似文献
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