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基于Intel SoC的羽毛球撿拾機器人設計與實現[人工智能][物聯(lián)網]

針對羽毛球難以實現自動化撿拾問題，研究了多傳感器數據融合技術和路徑規(guī)劃，設計了一款對羽毛球損傷率低的羽毛球撿拾機器人。該撿球機器人以激光雷達和攝像頭為感知單元，提高了定位與識別羽毛球的準確率；以直流電機、機械部件等為機器人的動作執(zhí)行單元，實現了機器人的位移動作與撿球動作。測試結果表明，該羽毛球撿拾機器人對球損傷率小于5%、平均撿球速度為20～30個/min、拾球時間小于0.4 s，整個機器人系統(tǒng)具有一定的實用性。

發(fā)表于：9/28/2020 9:29:00 AM

一種高效無感AC/DC開關電源拓撲結構[電源技術][其他]

提出一種高效率無電感的AC/DC開關電源拓撲結構。通過對中間儲能電容放電電壓(放電時間)最終值的控制，實現對該儲能電容充電電壓(充電時間)的控制，進而實現AC周期內的輸出端穩(wěn)壓恒流。在中間儲能電容充放電過程中，AC輸入能量通過中間儲能電容直接傳輸給負載端；同時中間儲能電容充電階段存儲的能量在中間儲能電容放電階段也全部傳輸給負載端，從而提高了AC能量傳輸效率，進而提高了整個電路的效率。在中間儲能電容充放電過程中，AC輸入電壓的時間變化率決定中間儲能電容的充放電電流瞬時值，進而決定了輸入電流瞬時值。

發(fā)表于：9/28/2020 9:19:00 AM

基于FPGA的通用光纖通信系統(tǒng)設計[通信與網絡][通信網絡]

光纖通信系統(tǒng)在工業(yè)現場應用日益廣泛，針對現有光纖通信系統(tǒng)通用性、靈活性不足等問題，設計了一套通用性強、結構輕便的光纖通信系統(tǒng)。采用FPGA作為主控制器，通過USB3.0總線從上位機接收指令及數據，然后在光纖通信鏈路上完成數據發(fā)送與接收，并控制串化-解串器芯片和光電轉換模塊完成信號形式的轉換與傳遞。實驗結果表明，系統(tǒng)在1.6 Gb/s的有效速率下長時間通信無誤碼出現，能夠正確可靠地執(zhí)行數據傳輸任務。

發(fā)表于：9/25/2020 9:34:00 AM

一種氣體發(fā)動機ECU下線檢測系統(tǒng)設計[測試測量][其他]

以一種氣體發(fā)動機的ECU作為測試對象，基于STM32F103系列主控芯片設計了一種ECU下線檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)由上位機、測試板卡層、被測對象ECU三部分組成，可以實現ECU輸入所需的開關量、模擬量、頻率量等檢測及ECU輸出量的檢測。檢測系統(tǒng)基于CAN通信網絡由PC上位機下發(fā)數據指令，測試板卡層執(zhí)行，可以完成ECU硬件及功能的檢測。實際應用表明，所設計的系統(tǒng)具有耗時短、效率高、工作穩(wěn)定、體積小等優(yōu)點。

發(fā)表于：9/25/2020 9:26:00 AM

基于FPGA的虛擬放射源系統(tǒng)[其他][其他]

核物理實驗、放射醫(yī)學等領域都離不開放射源及其探測。利用DAC、FPGA以及直接數字合成技術構建虛擬放射源系統(tǒng)，能夠靈活選擇放射源和探測器的種類，也能設置放射源與探測器的相對距離和角度。根據某種放射源的實驗譜線按照一定的頻率發(fā)射幅度信號，通過網口傳輸進入FPGA數字處理平臺。FPGA接收幅度信號并進行處理，從而得到具有特定探測器特征的脈沖信號。采用14位數模轉換芯片LTC1667將FPGA得到的數字信號轉化為模擬信號。使用脈沖幅度分析儀對該脈沖信號進行采集和分析，并通過相應軟件獲得能譜。結果表明，虛擬化的放射源代替實物放射源和探測器不僅可以達到相似的效果，而且更加具有靈活性、方便性和安全性。

發(fā)表于：9/24/2020 11:35:00 AM

基于DSP的磨機物料監(jiān)測系統(tǒng)設計[其他][工業(yè)自動化]

為了解決球磨機在運行過程中的工作負荷監(jiān)測問題，設計了一款基于數字信號處理器(DSP)的磨機物料監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件主要由電源電路、磨音采集電路、信號處理電路和液晶(LCD)數據顯示電路組成。系統(tǒng)通過拾音器采集磨音信號，利用離散傅里葉變換(DFT)將磨音時域信號變換到頻域，根據Parseval定理計算磨音能量，最后通過多項式擬合的方式得出磨音能量與磨機物料的關系。系統(tǒng)在DSP中進行磨音信號的實時處理，將處理的頻譜、聲音強度(分貝值)和物料比實時顯示在LCD觸摸屏上，以便監(jiān)控人員優(yōu)化生產工藝。實驗結果表明，系統(tǒng)可有效地監(jiān)測磨機工況，計算磨機的負荷比，在實際的球磨機作業(yè)中得到了應用。

發(fā)表于：9/24/2020 8:55:00 AM

一種用于可編程序控制器的自動化測試方法及實現[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對可編程序控制器測試過程中重復操作量大、人工手動測試易引入誤操作等問題，設計實現了一種自動化測試方法。該方法包括測試用例的批量自動編譯、自動執(zhí)行、自動顯示和存儲測試結果以及自動生成測試報表的過程，涵蓋基本功能測試以及壓力測試兩方面。經實際驗證，使用基于該方法實現的軟件進行測試，提高了測試的準確性及其效率。

發(fā)表于：9/23/2020 9:07:00 AM

運動恢復結構生成點云的密度調控方法[其他][其他]

針對序列圖像生成點云與激光掃描點云密度不一致問題，提出了一種基于運動恢復結構生成點云的密度調控方法。該方法首先比較序列圖像生成的點云與目標點云的密度以確定密度增大減小方向；其次提取圖像特征點，根據圖像特征點與對應生成點云的空間映射關系設定單元格大小，對圖像特征點區(qū)域均勻網格劃分，以距各單元格中心距離最近的特征點來表示其所屬單元格中的所有點，實現密度減小，最小二乘擬合插值各單元格中的特征點實現密度增大；然后采用KLT特征點跟蹤算法得到匹配點；最后根據匹配點對生成圖像點云。實驗結果表明，該方法通過調整單元格大小或插值步長來控制圖像生成點云密度，并取得了較好的調控效果。

發(fā)表于：9/23/2020 8:50:00 AM

基于優(yōu)化BP神經網絡的水稻病害識別算法研究[其他][其他]

結合圖像處理技術和機器學習算法，對水稻的3種最常見病害(即稻瘟病、白葉枯病和細菌性條斑病)進行識別和分類。首先，分割出水稻病害圖像中的病斑部分并建立圖像集，然后針對病理外在表現提取和優(yōu)化病斑特征。接著，建立BP神經網絡模型來根據優(yōu)化后的特征來識別不同種類的水稻病害。最后，利用模擬退火算法結合自適應遺傳算法，為BP算法選擇合適的初始參數，以尋求最優(yōu)解，改進分類模型。結果表明，改進后的NAGSA-BP算法具有較高的水稻病害識別準確率，具有可行性，且與傳統(tǒng)的人工檢測方法相比更加準確和高效。

發(fā)表于：9/22/2020 9:52:00 AM

基于RFID和區(qū)塊鏈的預制構件管理系統(tǒng)[其他][其他]

針對預制構件從生產、運輸到施工過程中數據割裂和易被篡改等問題，提出一種基于RFID和區(qū)塊鏈的預制構件管理系統(tǒng)。首先，對系統(tǒng)的設計思路和系統(tǒng)架構進行詳細介紹；其次，結合生產、運輸和施工的業(yè)務流程設計App，并分析數據存儲和查詢的實現思路；最后，實現了管理系統(tǒng)并進行測試部署。該系統(tǒng)利用RFID技術為每個構件進行唯一標識，并將App采集的數據存儲在區(qū)塊鏈中。利用區(qū)塊鏈的去中心化、不可篡改等特點，為管理者提供真實可信的溯源數據，進而提高施工效率。

發(fā)表于：9/22/2020 9:43:00 AM