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基于嵌入式WinCE的远程数据采集系统 总被引:3,自引:0,他引:3
设计了一种基于嵌入式WinCE的远程数据采集系统.利用分层技术在PB(Platform Builder)集成开发环境中定制基于WinCE的开发平台,分别采用Host Link协议和自定义协议设计了采集器与PLC和单片机的数据采集模块,并实现采集器与Linux服务器的数据交换.与传统数据采集系统相比,以EVOC 104-1541CLDN为核心的嵌入式WinCE数据采集系统具有高实时性、多参数和高稳定性的特点,特别适合于多点、多参数的远程数据采集,具有重要的使用价值和良好的应用前景. 相似文献
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为解决缺陷检测中缺陷样本数量少、种类多、难以提供足够的数据来进行有监督深度学习模型训练的问题,本文利用工业生产中大量易获取没有缺陷的正样本数据,建立Encoder-Decoder结构的卷积自编码网络缺陷检测模型,将空间和通道注意力的卷积注意力模块嵌入编码器中增强网络特征提取能力。在编码阶段加入上下文信息模块,获得更大的感受野,减小计算量。同时,结合多尺度结构相似性MS-SSIM和L1损失来改善图像重构效果,使用峰值信噪比PSNR衡量重构误差并判别异常。实验结果表明,提出的医用玻璃瓶口缺陷检测方法能够准确检出缺陷数据和分割缺陷区域,精确度为99.45%、召回率为97.63%、漏检率为0.55%、误检率为2.93%。该方法能够准确检出玻璃瓶口缺陷,定位缺陷区域,同时图像重构耗时短,仅需10.37 ms左右,能够实现准确、高效的自动化产品质量检测。 相似文献
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基于小波包变换和径向基神经网络技术的汽车后桥总成故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现代汽车工业中,汽车故障有近20%是由汽车后桥引起。后桥故障诊断的难度大并且技术落后,导致后桥总成故障率居高不下,给厂家带来了巨大的经济和名誉损失。为了替代落后的诊断方法,实现后桥总成故障诊断的囱动化和智能化,降低后桥总成故障率,本文基于小波包变换和径向基神经网络技术提出了一种新型的汽车后桥总成故障诊断算法。首先,介绍了小波包和径向基神经网络的基础知识并对常见后桥故障类型进行了分类,得到后桥总成故障模式;然后,实现了对重构后桥振动信号进行四层小波包重构,得到了各频率段能量特征向量,继而与重构信号的方差、偏度和峰度构成了特征输入向量;接着,使用适量的后桥振动样本数据进行建立并训练了用于故障诊断的径向基神经网络;最后,利用50套后桥验证数据验证了所建立的神经网络在故障诊断中的实际效果,网络的故障诊断率迭到了92%。 相似文献
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为探究磁流变弹性体在磁场作用下的表面特性,制备体积分数为5%,10%,15%,20%,25%和30%的磁流变弹性体(MRE)样本,分别在施加磁场前后进行金相显微镜、白光干涉仪表面观察实验以及滑动摩擦验证实验。表面观察实验表明:样本的表面磁性颗粒随组分体积分数的增加而增加,并且各组分样本表面在磁场下粗糙度均降低,5%MRE的样本降低最多,约20%;摩擦实验结果表明:摩擦因数随着体积分数增加和在磁场作用下均出现降低趋势,30%MRE的摩擦因数相比于5%的摩擦因数约减小了38%, MRE表面铁磁颗粒含量是影响其摩擦特性的主要因素。 相似文献
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介绍了水印标记在线实时检测系统的结构原理、工作过程以及传感器的选择、硬件和软件的设计与实现。水印标民检测是钞票纸生产过程中保证质量的重要环节,系统选择了能够分辨微弱色差、抗干扰性能好的光纤传感器对水印标记进行实时检测,下位机采用MCS5l单片机系统,数据通过串行口传送给上位机,上位机为工控机系统,从而提高了水印标记实时检测的精度和稳定性以及设备的有效运转率和钞票纸的产品成品率。 相似文献
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客流量是零售业的基础指标,因其与销售量有直接的正相关。基于商场实时、动态、准确长期的客流变化数据,并与其它经营管理相关的数据和信息进行综合分析,能得到许多有价值的信息:准确把握成交率、准确把握当天营业时间内客流量的高峰时间,并针对该高峰期采取有效的销售手段,更进一步提高成交率、实时了解客流动态,根据其变化即可合理的安排工作人员,节约人工成本的同时又可以有效的利用资源等。这一数据的意义非常重要,基于Linux的OpenCV视觉开源平台,具有强大的功能,在其基础上添加人脸识别等热门的图像处理技术,实现商场客流量的统计。 相似文献
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