摘要：针对给空调散热器自动化点胶时无法准确识别散热器V形槽位置的问题,基于PointNet网络的散热器V形槽语义分割方法,首先针对散热器点云V形槽区域与内部区域特征相似的问题,设计一种通过提取点云边缘将点云边缘区域的点云与内部区域的点云分别进行预处理的方法,实现突出点云边缘区域特征的目的。其次,在PointNet网络最大池化函数的基础上,引入平均池化函数,增加网络所提取的全局特征的特征信息,减少因最大池化引起的信息丢失,并去除T-Net变换网络,减少网络的复杂度。从实验室平台采集空调散热器样本进行实验,结果表明,改进算法的平均交并比(mean intersection over union, mIoU)达到78.17%,总体精度(overall accuracy, OA)达到了92.01%,相较于PointNet提高了9.73%和6.37%,验证了算法的有效性。

摘要：为了解决光时域反射仪(optical time domain reflectometer,OTDR)中背向散射信号受噪声干扰严重问题,本文提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和改进小波阈值的OTDR信号去噪算法,利用CEEMDAN分解算法具有的抗模态混叠现象和降低重构误差等优点,将信号分解为若干IMF分量,根据相关系数的分析方法,找到噪声占主导的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和信号占主导的IMF分量的临界点,去除噪声占主导的IMF分量,并将改进的小波阈值去噪方法对信号占主导的IMF分量进行去噪,最后重构信号。结果表明,本文提出的方法与传统的硬阈值方法、CEEMDAN-硬阈值方法和改进的小波阈值方法相比,能更好地抑制噪声,并达到更好的去噪效果,突显OTDR事件特征,更易于事件的检测。

摘要：本文探讨了利用计算机控制移动工作台工作的方法 ,包括 :移动工作台的组成 ,控制系统的构建 ,控制软件的编制。

摘要：为了检测供水管道是否出现泄漏,同时针对人工检测精度低、背景噪音难以去除和现有检测设备的实用性低等问题,研究了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的供水管道泄漏声音识别方法。首先设计水下机器人的供水管道内部声音实时采集系统,并利用用户数据报协议(user datagram protocol/internet protocol,UDP/IP)通信技术将该系统采集的声音信息上传至上位机,并对供水管道内的声音进行泄漏和不泄漏的划分且制作成数据集,提取泄漏音频和不泄漏音频样本的梅尔谱特征图,根据实时性选用轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2进行训练和识别;其次引入卷积注意力模块(convolution block attention module,CBAM)到网络模型中,并对ShuffleNet V2的Unit1单元进行改进,提出了Unit1_y单元;最后将改进后的网络与MobileNet V3、ResNet18等轻量级网络进行对比。试验结果表明,改进后的网络模型相较于其他的模型对供水管道漏泄声音识别效果最佳且参数量低,占用上位机运算资源少,测试集识别率达到92.14%,验证了算法的有效性。

摘要：探讨了利用PLC及其上位计算机实现工件自动分拣的方法 ,包括 :机械部分的组成 ,控制系统的构建 ,控制软件的编制。

摘要：绍了计算机实时测量软件的设计方法 。

摘要：本文论述了计算机顺序逻辑控制系统的原理。

摘要：本文介绍以PLC为核心的裹包机自动控制系统 ,讨论了它的系统构成、硬件设计、软件设计等 。

摘要：为了减少图像处理中特征匹配所需的时间和提高匹配的准确性,研究了以特征点组成形状特征且以此形状特征在被搜索的ROI区域内进行特征匹配的方法。从影响匹配精度和速度两个方面着手,利用双阈值法解决特征提取对噪声的敏感性,引入旋转和比例缩放系列模板解决模板与检测区域之间可能存在的一定角度旋转和大小比例不一致等问题。在低分辨率模板和被搜索区域进行特征粗定位,在高分辨率模板和被搜索区域上用粗定位的结果进行快速匹配和定位。

摘要：根据多SIM卡初始信息写入要求,研究了基于网络的计算机控制系统,计算机通过集线器构成的网络控制带有网络接口的ARM控制板,ARM控制板上的串口连接读卡器完成多SIM卡初始信息的写入。根据读卡器和SIM卡有关技术规范,设计了PC与嵌入式板之间的网络通信协议,编写了Linux操作系统下的读卡器接口函数(驱动)。控制系统可用作电信行业SIM卡相关设备上的计算机控制系统。