摘要：针对疫情常态化下用户复杂多变的情感状态,构建了基于模糊Kano模型的产品设计流程,有效识别了用户的模糊情感需求,以提升防疫产品的情感体验效能。根据情感化设计三层次理论模型将用户对防疫类产品的模糊情感需求进行分层分析。使用模糊Kano模型划分情感需求属性,并对情感需求进行重要度排序,根据重要需求,以穿戴式智能体温计为例进行目标产品的情感化设计,得到解决方案。运用李克特量表对设计结果的用户满意度进行评估,验证设计方案的可行性。结果表明:采用模糊Kano模型识别用户需求能有效指导防疫类产品的情感化设计,从而提升用户的满意度。

摘要：为了提高垃圾智能分拣的效率和准确度,该文设计了基于机器视觉的垃圾自动分拣装置。装置首先利用金属传感器识别金属类垃圾,然后采用YOLOv3算法对其余垃圾进行目标检测,并使用ResNet101卷积神经网络模型进行分类,训练得到的目标检测模型及图像分类模型部署在Intel i38145 UE平台。装置采用两个步进电机分别控制托盘和隔板,提高垃圾的投放效率。垃圾分类测试结果表明,该装置实现了垃圾的自动分类和投放,对4类垃圾的平均识别准确率为98.3%,平均投放时间为3.1 s,具有一定的推广应用价值。