针对传统织物检测算法存在严重的误检、漏检现象且微小缺陷不易检测等问题,提出一种基于稀疏优化的织物缺陷检测方法。对织物图像进行预处理,加强图像的对比度;将一些无缺陷织物样本图像分块,采用K-means算法将图像块聚类成簇,每个类簇训练一个子字典,选择合适的子字典并利用优化的稀疏表示模型对待测图像进行重构;最后生成残差图像,利用最大熵阈值法对残差图像进行分割,从而检测出织物的疵点。实验结果表明:该方法可以有效检测织物的各种缺陷以及微小缺陷,与其他算法相比,该算法也具有较高的检测精度。

文中提出了一种基于脉冲驱动磁耦合共振的电能无线输送系统,通过对其工作状态进行分析,构建输送效率与负载功率的数学模型,揭示了电能输送效率与驱动信号频率、占空比及输送距离之间的关系。该系统实现了当直流电压为12V,驱动信号频率为94 k Hz,占空比为15%,负载阻值为15Ω时,负载功率为1.17W,输送效率为76.13%的电能无线输送。

为确定驾驶员生理信号特征与疲劳驾驶状态间的相关度,通过模拟驾驶实验,采集驾驶员清醒、疲劳时的生理特征信息,以脑电信号为基准,分析脉搏、呼吸、心率与脑电信号之间的相关性,确定了脉搏、呼吸、心率信号的变化均与驾驶状态相关,为疲劳驾驶监测提供了检测依据,对疲劳驾驶建立预警系统具有一定的参考依据。

对多系统数控机床的设计进行了详细介绍。研究了一种基于V B和数控面板实现多系统数控机床的方法,利用VB语言编写多系统切换的工控机软件,实现多系统的界面切换和功能对应,利用各机床系统的相通性,实现多个数控系统共用同一台机床,只切换面板就可以更换不同的机床系统。大大提高了数控机床的利用率,特别是对于学校实训教学来说,采用这种多系统的数控机床,可以在很大程度上节约实训设备经费,节约场地。并给出了关键的程序代码。编制的程序代码具有通用性和可移植性,已在自主研发的基于PMAC的数控加工中心系统VNCZT-545上得到成功应用。

称重系统的主要作用是检测液体分布器喷出液体的均匀性,综合变送器与数据采集卡以1000次/s收集模拟量数据,通过计算机串口读取采集的模拟量数据,再通过串口发送指令给S7-200PLC,来控制称重系统的运动,为此开发了一套基于S7-200PLC与C#架构下的称重系统,此系统已在湖北长江石化得到了应用,且取得了很好的效果。

对自行研制的PM2.5采样器及数据处理软件进行了详细介绍。研究了一种基于VB的PM2.5采样器数据处理软件。利用VB编写PM2.5采样器数据处理软件,实现了PM2.5采样器数据的存储和管理。编制的程序代码具有通用性和可移植性,并已在自行研制的PM2.5采样器上成功应用。

高智能的水族箱清洗、消毒和灭菌很复杂,机械化的清洗会破坏水族箱的生态环境,并且容易出现重复清洗和漏洗的现象,为使不破坏生态环境,有效、快速地完成清洗,利用低成本、高效率的STM32作为控制芯片,具有低DNL误差、低比例温度系数和快速设定时间优点的MCP4921作为超声波的主控芯片,配合一定温度的水流清洗.结果表明,该方案成功解决了机械清洗所带来的问题.保护了高智能水族箱的生态环境,减小了不必要的损失.

以天津市智能制造科技重大专项（15ZXZNGX00260）- 混凝土智能布料机器人系统研发项目为背景,分析了混凝土智能布料机器人的工作空间.采用D- H参数法建立混凝土智能布料机器人的运动学模型;基于蒙特卡洛法,并利用Matlab软件编程,进行了该机器人工作空间的分析与仿真.仿真与分析结果为该机器人机械结构优化、工作站搭建及路径规划奠定了基础.

超弹性软管失稳实验控制系统通过软管膨胀过程模拟生物工程脑肿瘤生长机理。该实验控制系统选用S7-200PLC为控制器,采用STEP7-Micro/WIN编程软件和MCGS组态软件混合编程,前者进行程序监控,后者进行实验状态监控。文中主要研究超弹性软管失稳实验控制系统中一路多位同步控制和实时温度监控的控制方法。超弹性软管失稳实验控制系统中的一路多位同步控制方法,是根据PLC数据地址的储存特点进行设计,即在试验中8个零点同时控制8个电磁阀组合成多路控制;实验室环境温度通过温度传感器进行数据采集,将采集数据通过扩展模块传输到PLC的CPU中进行矢量运算,计算后的结果为下步动作的实现提供依据。超弹性软管失稳实验控制系统控制逻辑严谨、易于操作、设计成本低、性价比高、拥有良好的人机界面,其功能在生物工程学、医学等多个学科上的研究具有重...

对钢丝绳拉力计算机自动测量系统进行了研究,该系统采用多个液压千斤顶同步顶升来实现大吨位长整钢丝绳的实际承载力检测。其控制系统以工控机为核心,基于现场总线技术,对压力传感器、位移传感器、状态设置开关、油泵换向阀和油管超高压电磁阀等设备进行网络监控,并对多个支点进行同步协调控制,实现了钢丝绳拉力的精确测量。解决了大吨位长整钢丝绳的实际承载力和钢丝绳压扣质量无法检测的问题。