摘要：【目的】设计一款柑橘叶片氮磷含量高光谱检测系统。【方法】基于SR-GRU网络训练构建氮磷含量反演模型,获取柑橘叶片光谱数据和叶片氮磷含量。设计基于云边端架构的柑橘叶片氮磷含量检测系统,对易受户外光线干扰的光谱信号提出改进iForest-SAM算法进行异常光谱检验剔除,对波段多、体积大、传输慢的光谱数据提出基于过完备学习字典的稀疏LoRa报文进行快速传输。系统边缘端在柑橘园内作为LoRa网关,移动终端使用稀疏LoRa报文经边缘端发送至云端加载反演模型进行预测。【结果】SR-GRU反演模型对柑橘叶片氮磷元素含量的反演效果最佳,模型的决定系数分别为0.929和0.865,归一化均方根误差分别为0.083和0.079。系统单次柑橘叶片氮磷含量检测耗时均在1 s以内,LoRa节点连接稳定,基于互联网的Web程序运行稳定,页面平均加载时间在0.5 s以内。【结论】该系统满足对柑橘叶片氮磷含量及时检测的实际应用需求。

摘要：机织结构的导电液体传感织物能检测微量导电液体的泄漏,但不能反馈泄漏位置。因此,基于交叉扫描原理设计了导电液体微量泄漏定位检测织物。该织物布边设有2n根导电经纱,将他们平均分成两组,每组中的经纱通过重经组织与均匀布设的导电纬纱交叉地电气相连,形成n^(2)个检测组合,对应织物经向上n^(2)个定位分区。采用织样机试织了含有6根导电经纱、9个定位分区的织物,并对织物进行了切片观察、电气测试、功能验证试验和适配检测系统的开发。结果发现:重经组织结构可以实现织物中导电经纬纱在交汇时的可靠绝缘;重经组织结构重复性良好,可以适应规模化生产;交叉扫描方式能正确反馈泄漏所在分区;由自动选通电路和导通鉴别电路构成的检测系统与织物匹配良好。

摘要：针对金属双极板的质量缺陷目前主要依靠人工进行检测,这种方法存在检测效率低、误检率高及成本高等问题,研制一套基于机器视觉的金属双极板质量缺陷自动检测系统。给出检测系统的整体设计方案,并详细介绍检测系统的工序流程以及关键部件的结构组成和工作原理,最后给出检测系统的控制方式。检测系统相机采用16K线阵CMOS相机,成像方式采用垂直成像与侧边成像相组合的方式,检测工序分两步进行:先检测正面,再检测反面。此检测系统检测精度高,采样结果清晰,能为后续的视觉算法研究提供优质的缺陷图片。

摘要：轧辊长时间使用表面会出现很多缺陷,为在修复前进行轧辊的缺陷检测,这里提出一种基于机器视觉的轧辊表面缺陷检测方法。利用工业相机获取轧辊表面图像;使用中值滤波算法去除图像中的干扰信息并使用拉普拉斯方法对图像进行锐化处理,增强轧辊表面缺陷区域的边缘信息;然后采用Otsu最佳阈值分割算法对图像进行分割,使图像更容易被理解和分析;最后,使用模板匹配技术进行缺陷识别;对裂纹、腐蚀、辊印这三种缺陷的识别率分别为98.75%、92%、93.33%。该检测系统表明对于腐蚀、裂纹、辊印这3大类轧辊缺陷情况有较好的检测效果。

摘要：现阶段的电力产业发展速度不断加快,各类发电系统不断创新,给地方的电力资源供应提供了较多的保障。分布式光伏发电系统的建设、应用,加强了新能源的利用,不仅实现了发电的清洁目标,还可以提高电能的质量。但是,该系统的检测意识依然不能放松,越是精细化的检测,越是能够快速找出系统的问题和不足,还可以借此实现系统的阶段性革新,对系统优化具有较多的保障。分布式光伏发电检测系统的设计、实施,应考虑到光伏发电的特点,针对发电效率、发电质量、设备状态、线路情况、系统稳定性等开展全面的检测,获取详细的检测数据、信息,坚持在长期检测的过程中给出较多的参考,将光伏系统重的各类漏洞与风险快速的解决,推动国家电力产业的阶段性优化。

摘要：文章研究基于自动化技术的配电终端检测系统,旨在提高电力系统维护的效率与准确性。该系统采用先进的对象模型技术和三层架构设计,通过硬件和软件的协同工作,实现对配电终端的精确检测。系统主要包括误差测试、音响测试、开关信号测试和逻辑测试,覆盖电压、电流、功率等多个参数的测定。该系统支持灵活的测试配置和迅速的故障诊断,显著提升现场操作的便捷性和测试流程的自动化程度。

摘要：针对现有V2G直流充电桩现场检测装置功能不全面、检测方案单一、控制及管理困难等问题,依据国家相关标准,设计了V2G直流充电桩检测方案和检测系统。首先,根据需要设计了3种检测方案:现场检测方案、实验室检测方案以及动力电池检测方案。不同的检测方案对应V2G充电桩不同检测环境和检测项目。然后,依据3种检测方案给出了检测系统的硬件设计和软件设计,能够实现对V2G直流充电桩充放电功能、直流输出性能、并网性能及保护功能等进行检测。同时还可以对电动汽车动力电池状态进行评估,从而判断电池潜在风险。最后,通过对V2G直流充电桩和车辆动力电池进行不同项目检测。测试结果表明所设计的检测方案和检测系统能够准确实现对V2G直流充电桩的功能和性能检测。

摘要：基于表面增强拉曼光谱技术(surface enhanced Raman spectroscopy,SERS),研制出对食品中乌洛托品进行现场快速分析检测的系统。检测系统由多功能前处理模块、拉曼光学模块、嵌入式主控模块三部分组成,实现了待测样品的前处理,拉曼光谱数据的产生、收集、传输与处理。其中,多功能前处理模块将化学实验中经常用到的离心、超声、挥发三种功能集于一体,精简了前处理实验中需要用到的设备;拉曼光学模块采用探头光路与分光系统合为一体的整体式设计,并在探头光路中使用数值孔径为0.6的非球面透镜,同时利用交叉非对称Czerny-Turner结构对分光系统进行了设计;嵌入式主控模块采用自主研发的FPGA+ARM双核心主控电路,配合CCD的制冷电路与驱动电路,搭载μC/OS-Ⅲ操作系统,实现了对CCD上拉曼光谱数据的采集、传输与处理。利用柠檬酸钠制备纳米金(liquid colloidal gold nanoparticle,LCP-1)作为增强试剂对乌洛托品进行检测,将乌洛托品的拉曼特征峰选取在1 047cm^(-1)处,对乌洛托品标准品和含有乌洛托品的腐竹与米粉样品进行检测实验,实验结果表明所设计的检测系统可以实现对乌洛托品的准确识别,对乌洛托品标准品的检测限可达0.01 mg·L^(-1),对腐竹和米粉样品中乌洛托品的检出限可达0.5 mg·L^(-1),检测时间小于20min,实现了食品中乌洛托品的现场快速检测。

摘要：为了监控飞机液压系统的工作状况与液压油的性能,设计飞机液压含气量检测系统,介绍检测原理和组成.利用误差传播法,逐一分析影响测量精度的关键因素,得到系统的综合测量误差,满足设计要求;为了模拟含气量检测系统的工作条件,搭建测试试验台,通过Hypermesh仿真分析试验台结构的可靠性.通过密闭性能试验与气体状态试验,验证系统理论设计的正确性.重复性试验的数据表明,含气量检测系统的原理正确性、测试精度与理论分析相符,满足要求.通过温度实验,探究温度对航空液压油含气量的影响.完成应用在C919型号铁鸟台的飞机液压系统的试验,样机成功通过上海飞机设计研究院的验收.

摘要：经EM-MWD(electromagnetic method measurement while drilling)电磁通道传输至地表的信号很微弱并且极易受到白噪声、奇异噪声、工频噪声及其谐波等干扰,导致信号特征参数提取的准确度降低,为了解决这一难题,通过对电磁波传输信道的研究,根据接收初始信号强度以及自适应检测和相关检测的特点,研究并设计了相关自适应器,并基于此设计了电磁随钻地表信号检测系统。然后用Hilbert变换求信号包络,完成了数据拟合和残差分析,并计算了信噪比、均方根误差和误码率,最后做了实验。仿真和实验结果表明,利用该检测系统,能够提高信号特征参数的准确度,达到有效降噪目的,对后续分析和研究提供了保证。