摘要：文章在分析我国城镇垃圾基本特征、处理办法及发展趋势基础上,提出了基于重力学的风选垃圾分类方法.文章详细介绍了垃圾风选原理、垃圾分拣模型结构及智能控制系统设计,对垃圾分拣模型进行了试验,试验数据达到了预期的目标.本设计为垃圾分类提出了一种新的思路,对城市垃圾综合处理具有借鉴价值.

摘要：无纺布生产过程中产生的疵点会严重影响产品质量并限制生产效率.提高疵点检测的自动化程度对于无纺布的生产效率和质量管控至关重要.传统疵点检测方法难以应对纹理、疵点类型以及环境变化等问题,限制了其应用范围.近年来基于卷积神经网络的方法在疵点检测领域得到了广泛应用,具有泛化性强、准确度高的特点.但是在无纺布生产过程中,布匹宽度大、速度快的特点会产生大量图像数据,基于卷积神经网络的方法难以实现实时检测.针对上述难题,本文提出了一种基于最大稳定极值区域分析与卷积神经网络协同的疵点实时检测方法,并设计了分布式计算处理架构应对数据流过大的问题.在实际生产部署应用中,本文所设计的系统与算法无需使用专用计算硬件(GPU、FPGA等),通过8台工控机与16路工业摄像头对复卷机上布宽2.8 m、速度30 m/min的无纺布进行分布式实时在线检测,大幅度提高无纺布生产中疵点检测的自动化程度与效率.本文所提出的系统能够实现对0.3 mm以上疵点召回率100%,对0.1 mm丝状疵点召回率98.8%.

摘要：不同时相土地利用/覆被数据间的空间配准误差,是产生土地利用/覆被伪变化图斑的一个主要原因。本文从土地利用/覆被原始图斑与其相邻的变化图斑间的空间关系角度,提出了由同一原始图斑产生的土地利用/覆被伪变化图斑的面积对称理论,设计和实现了针对因空间配准误差而导致的土地利用/覆被伪变化图斑自动化检测模型,并以内蒙古自治区通辽市奈曼旗1980年和2000年两期土地利用/覆被图对该模型进行了实验模拟。结果表明:当两期数据的空间配准误差不超过原始影像1个像元时,总体检测精度达到90%以上;误差不超过5个像元时,总体检测精度达到80%以上;误差不超过原始影像10个像元时,总体检测精度达到70%以上。同时,由于运行时唯一需设定的面积对称系数阈值可设为0.2-0.4(默认设为0.3),该检测模型可适用于由空间配准误差引起的伪变化图斑的自动检查,可满足由于空间配准误差所引起土地利用/覆被伪变化图斑剔除的需求。