基于STM32与NB-IOT网络的新型倾角传感器研究设计

倾角传感器在农业、工业、铁路、航空航天等领域有重要的应用。本文基于STM32微处理器和高精度倾角传感器SCA103T并结合NB-IoT网络实现了一种低功耗、高精度和无线传输的新型倾角传感器。系统待机电流仅1.3mA,精度可达0.001°,无线传输速率为200Kbps。通过设计相关的外围电路并结合Keil环境编程实现倾角传感器信息的读取、分析和处理,以及实现在Windows上利用C#编程从NB-IoT服务器端获取数据并进行数据的可视化。设计结果表明该倾角传感器具有测量方便、传输稳定、高精度、成本低等特点,能够广泛应用到各个相关领域。     

试论移动通信定位技术

导航与位置服务关系国家安全、经济发展和社会民生，是战略性产业，其技术基础是移动定位技术。为了对移动定位技术进行全面清晰的阐述。针对移动定位技术发展状况，分析目前主流定位技术的优劣，并对取得的突破作简单的总结归纳。     

清理是高品质成品的基础

谷物加工行业有句金科玉律:研磨过程中谷物清理一旦出现问题,再做任何补救也是无济于事。若要在谷物加工行业取得成功,关键是要充分利用最先进的技术,在原料处理过程中使产出最大化,该行业对可量化增值解决方案的需求正在不断增加。     

耐高压双向椭圆齿轮微小流量计研究

提出了一种基于低偏心率椭圆齿轮转子适用于高压下微小流量计量的双向椭圆齿轮流量计结构,阐述了该种流量计的工作原理,给出了低偏心率椭圆齿轮转子的节曲线及齿廓方程,并设计了样机进行实验研究。实验表明,在31.5 MPa以下,0.05~3 L/min流量范围内的计量精度可达±0.5%,在0.03~3 L/min流量范围内的计量精度可达±1%,具有耐高压、结构简单、精度高、脉动小、可双向计量等优点。     

黄土高原沟壑区典型小流域高精度DEM制作及其应用研究

高精度数字高程模型(DEM)是水土流失规律研究与流域地形空间分析中重要的空间数据。以黄土高原沟壑区的南小河沟流域为例,以1：1万地形图为数据源,探讨了在Arcgis和ArcView地理信息平台下,生成高精度DEM及提取流域土壤侵蚀指标的步骤和方法。结果表明,提取的地形信息能准确地反映该区域地形起伏变化与破碎状况,满足当前“数字流域”建设的需要。     

热轧大卷

该机是我国粉体工程领域技术创新的先导企业、浙江省知名商号、高新技术企业,浙江丰利粉碎设备有限公司承担完成的浙江省重点科研项目,国家重点新产品和国家级火炬计划项目。这是一种集强力干燥、超微粉碎、高精度分级三重功能于一体的新一代干燥超微粉碎设备，已通过专家验收。     

基于BERNESE的高精度GPS定位解算

随着GPS测量技术的发展,教学、科研及相关测量事业对GPS测量的精度提出了更高的要求,GPS高精度解算软件也越来越受到重视和发展。本文利用BERNESE软件进行高精度GPS的定位解算,得到软件对高精度GPS解算软件解算流程、注意事项、解算原理等问题,并且得到高精度的解算值。     

数控车削加工高精度圆弧

分析了在无半径补偿功能的数控车床上精加工圆弧或锥度时易产生误差的原因，指出为解决这一问题应在编写数控加工程序时对圆弧刀尖进行补偿计算，求得刀位点（假想刀尖点）在加工过程中的坐标值，从而有效地解决过切或欠切等问题。     

PHANTOM 4 RTK+大疆像控处理技术在燕麦长势模拟中的应用

【目的】 利用小型消费级无人机航拍获取地物影像,通过地物阴影、高度差、色差快速提取地物,进而获取地物结构信息。【方法】 文章选取云南省曲靖市会泽县的大桥乡为研究区域,针对冬闲田闲置土地资源、种植结构相对单一的区域展开试验,利用高分辨率无人机遥感影像对燕麦进行识别,同时结合超声波传感器数据估算地物高度,并与实际高度和无人机生成的传统测高方法得到的高度进行相关性分析,获取高精度、可靠性强的数据。【结果】 基于可见光燕麦的总体分类精度为91.46%,Kappa系数为0.857,在增加DSM数据后的分类总体精度为98.91%,Kappa系数为0.982。研究表明由无人机获取的代表燕麦冠层高度信息的DSM数据能够显著提升燕麦的识别效果。相对于传统无人机测高方法生成数字表面模型提取地物高度的方法,依赖于光谱和高程信息识别地物信息的方法在计算地物高度时,精度更高,识别结果更可靠。【结论】 该文提出的小型消费级无人机利用地物阴影计算燕麦高度的方法,改进了相机镜头光心地位和RTK天线中心点地位补偿作用,打通了RTK模块、飞控模块及相机云台模块之间的通讯,能够应用于实际准确获取影像地位信息,为无人机遥感快速、准确地获取地物高度信息提供了一种新的思路。     

苜蓿智慧管理研究进展与应用

【目的】 结合现有苜蓿智慧管理研究进展,提出基于小型无人机+超声波检测在苜蓿智慧管理上的具体应用,为精准农业和苜蓿规模化生产的远程诊断提供思路。【方法】 文章以苜蓿为研究对象,以内蒙古呼伦贝尔市谢尔塔拉农牧场为研究区,在总结归纳当前苜蓿智慧管理研究及应用现状的基础上,进行了无人机+超声波的苜蓿田数据采集及应用。【结果】 研究进展表明与卫星相比,无人机在农作物识别与长势估算中,识别精度和速度表现出明显优势,苜蓿智慧管理的前提是数据的获取与分析,从无人机获取的代表苜蓿冠层高度信息的DSM数据能够显著提升苜蓿识别精度、苜蓿形态三维建模、苜蓿相对高度估算等方面,实时获取苜蓿生长过程中的相关参数使结果更为可靠。【结论】 该文总结现阶段苜蓿智慧管理研究进展,归纳现有研究成果的优势与不足,提出结合无人机采集的高分辨率图像和超声传感器,对不同状况下的苜蓿进行准确数据获取的方法。基于此方法配套相应的苜蓿管理决策支持系统,将可以为用户提供苜蓿长势、产量预测和实时灌溉、施肥等管理策略。