班组管理“一点”歌

班组工作出色点,请君听我一点点。生产维护精心点,指标控制严格点。巡检次数增多点,工况对比细心点。施工安全留心点,互保意识增强点。检查记录准确点,设备维修规范点。自查自改彻底点,技术措施周密点。检修质量提高点,验收把关严格点。学习技术经常点,工作态度端正点。遵守纪律自觉点,技术练兵多搞点。竞争上岗公平点,班组考核透明点。班组做好这几点,工作水平提高点。班组管理“一点”歌!(225600)$江苏省高邮市供电公司@卞家安 !(225600)$江苏省高邮市供电公司@林华鹏     

农电实用技术系列讲座之六 农村常见用电故障检修(下)

(2)故障现象二:按下启动按钮SBQ,电动机运转,松开启动按钮SBQ,电动机停止. 从故障现象就可以判断出是接触器不能自保持.不按下启动按钮SBQ,用测电笔测量⑤点、⑥点,如果两点都亮,说明白保持触点(KM的辅助动合触点)动作后不能闭合;⑤点不亮,检查②点至⑤点之间的连线,⑥点不亮,检查③点至⑥点之间的连线,即可查出并排除故障.     

基于Kinect相机的苹果树三维点云配准

为建立具有真实彩色信息的果树三维点云形态结构模型,用Kinect相机获取不同视角下果树的原始三维点云,针对传统最近点迭代算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题,提出了改进的点云配准算法。首先通过归一化对齐径向特征算法搜寻点云关键点,并使用快速点特征直方图描述子计算关键点处的特征向量。然后根据求得的特征向量估计2片点云关键点之间的空间映射关系,再基于随机抽样一致性算法提纯映射关系并完成点云的初始配准。最后利用最近点迭代算法完成点云的精确配准。实验结果表明,通过在最近点迭代算法前增加点云初始配准算法,有效地提高了点云配准的准确性和稳定性,能够对任意初始位置的2片点云进行准确匹配,平均配准误差为0.7 cm。     

基于核密度估计的散乱点云边界特征提取

为获得逆向工程中复杂散乱点云的边界特征,提出了一种基于k邻域点集核密度估计的边界特征识别与提取算法,通过R*树索引结构和动态扩展空心球算法实现样点k邻域点集的快速查询,将查询区域半径作为带宽对点集进行核密度估计,由核密度估计获得反映点集分布的模式点,依据模式点到样点的距离与带宽的比值判别边界点特征。实验结果表明,该算法能够快速、准确提取逆向工程中均匀及非均匀分布的散乱点云的边界特征。     

点云模型中孔洞边界曲线多准则提取算法

提取点云模型的孔洞边界曲线是数字几何处理领域的基础技术之一。通过分析点云模型的局部几何属性,提出一种针对点云模型的孔洞自动检测算法。算法首先寻找点云中每个点的邻点并计算点云曲面在该点处的法向,通过综合运用最大角度度量准则、半圆盘度量准则、形状度量准则等,度量相关数据点成为孔洞边界点的概率,再采用搜索最近点的方法对边界点进行连接处理,生成孔洞的边界线。实验表明,该算法运行稳定,鲁棒性好,可检测提取出点云模型上各种孔洞的边界曲线。     

基于改进三次B样条曲线的奶牛点云缺失区域修复方法

奶牛三维点云包含的尺寸和体型等信息对奶牛体型评价、尺寸测量和健康评定等具有重要意义。在奶牛活动场和挤奶间栏杆通道获取奶牛点云时,由于栏杆遮挡导致获取的点云缺失区域较大,严重影响奶牛三维建模精度。为了修复缺失的大区域点云,提出一种基于三次B样条曲线的奶牛点云缺失区域修复方法。该方法先对Kinect v2传感器获取的奶牛点云进行预处理,去除周围环境背景,然后沿点云坐标系x轴方向对提取的奶牛点云进行切片投影处理,对每个切片点列中间距较大的相邻点进行补点,再用三次B样条曲线进行拟合。在试验分析补点操作中参数h和L较优取值的基础上,对45头荷斯坦奶牛共225帧点云进行修复试验。结果表明,所提方法比三次B样条方法修复得到的点云均匀性和逼近性能更好,平均帧逼近误差降低了26.7%,为大面积点云缺失修复提供了有效方法。     

基于汽车悬架控制臂点云数据处理的研究

对汽车悬架控制臂零件在逆向工程技术中点云数据处理的内容和方法进行了研究。通过对扫描获得的点云数据进行处理,即点云噪音处理、多视点云对齐、点云数据的修补、点云数据的平滑和滤波、点云数据的精简等,从而提高了点云数据的精确度和可靠性。最后,结合Geomagic Studio软件对汽车悬架控制臂点云数据的处理方法进行了分析,最终得到了处理后高精确度的点云数据。     

心中安全多一点

供电行业特殊点,安全知识丰富点。操作规程熟悉点,操作设备认真点。相互监督严一点,否则事故多一点。外线巡查多跑点,设备维修勤一点。隐患整改及时点,用户困难解决点。责任心要强一点,事故就会少一点。禁酒要求注意点,两票填写清楚点。上杆之前多问点,监护时要多说点。工作时候手勤点,下班时候平安点。领导干部管严点,安全工作常抓点。安全检查多搞点,安全教育经常点。职工哭声少一点,安全工作会好点。心中安全多一点!833414$新疆赛里木电业局85团供电所@李冬生     

涉及临界工况点的贯流泵装置外特性与压力脉动试验

为了揭示贯流泵装置正转全特性分区中各种临界工况点的外特性和压力脉动特性,以某比转数1 179的灯泡贯流泵装置为研究对象,对该泵装置进行了涉及临界工况点的外特性及压力脉动试验。试验采集了共64个流量工况点的外特性参数和压力波动,着重分析了灯泡贯流泵装置正转全特性分区中各种临界工况点的外特性和压力脉动特性。试验结果表明,关死点为逆流制动工况与常规泵工况的分界点,泵装置靠近关死点处的扬程为6.41 m,为设计点扬程的3.27倍,轴功率为15.39 kW,为设计点功率的2.67倍。叶轮进口的无量纲压力脉动峰峰值为1.26,叶轮中部为0.99,叶轮出口为0.84,导叶出口为0.23,分别为设计点的2.3、2.8、4.9、23倍。零扬程点为常规泵工况与正流制动工况的分界点,近零扬程点处的流量为设计点流量的1.42倍,轴功率为2.41 kW,为设计点功率的0.42倍。叶轮进口的无量纲压力脉动峰峰值为0.21,叶轮中部为0.21,叶轮出口为0.15,导叶出口为0.01,分别为设计点的0.38、0.6、0.88、1倍。零扭矩点为正流制动工况与水轮机工况的分界点,近零扭矩点处的流量为设计点流量的1.63倍...     

基于超体素聚类和局部特征的玉米植株点云雄穗分割

针对当前三维点云处理方法在玉米植株点云中识别雄穗相对困难的问题,提出一种基于超体素聚类和局部特征的玉米植株点云雄穗分割方法.首先通过边连接操作建立玉米植株点云无向图,利用法向量差异计算边权值,并采用谱聚类方法将植株点云分解为多个超体素子区域;随后结合主成分分析方法和点云直线特征提取植株顶部的子区域;最后利用玉米植株点云...     

基于改进SIFT-ICP算法的Kinect植株点云配准方法

针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法。首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,通过预处理提取原始点云植株信息,对植株点云进行尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测,得到点云配准关键点,再对关键点进行自适应法线估计,然后求取关键点的快速点特征直方图(FPFH),通过采样一致性(SAC-IA)初始配准方法改进点云间初始位置关系,最后利用Nanoflann加速最近点迭代(ICP)算法完成精确配准。试验结果表明,改进SIFT-ICP算法可以大幅度提高点云配准的准确性和快速性,其中对应点间平均欧氏距离小于7 mm,配准时间小于30 s。     

基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法

提出了一种快速、准确、自动化的基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法。以一定角度间隔旋转果穗获取各视角下的图像,通过双目立体视觉技术重建各视角下的玉米果穗表面点云,计算重投影误差去除点云中的外点,寻找两相邻图像的对应匹配点,并由匹配点确定果穗表面点云中三维配准点的集合,计算两相邻视角下配准点的旋转矩阵与平移向量,采用RANSAC方法检验配准模型的一致性。依次对各视角下的点云配准拼接获得整个果穗表面点云,进行冗余点去除、网格简化、纹理贴图等后处理,获得最终果穗三维造型。实验结果表明:重建模型的体积与实测值不存在显著性差异,所述方法能够满足玉米果穗三维重建的需求。     

R~*树结点的主元分界分裂方法

为降低R*树结点重叠度,提高其空间利用率,通过结点特征点集方差及各子特征点集方差之和建立主元分析和结点分裂之间的联系,基于主元分析算法对特征点集进行降维处理,计算特征点集的主元向量,过特征点集中心且正交于该向量建立分界面对特征点集进行划分,将各簇数据的中心作为结点分裂的初始分裂中心,实现R*树结点分裂。实验证明,该算法具有较高的结点分裂效率,使得R*树结点重叠度降低,分裂结果较合理,显著提高了R*树构造效率和k近邻查询效率。     

基因芯片生物信号的自动识别

信号点自动识别是基因芯片信息自动提取的关键.为此,根据信号点、噪声和背景特征的关系提出一种新的自动识别方法:使用小波变换的方法实现图像的滤波增强;通过对功率谱的分析实现图像的信号点中心的网格定位;利用信号点边缘亮度特征实现信号点中心和半径的校正.仿真实验证明,该方法具有良好的抗噪声能力和弱信号辨识能力,能快速、准确地实现信号的点自动识别.     

涉及临界工况点的贯流泵装置外特性与压力脉动试验

为了揭示贯流泵装置正转全特性分区中各种临界工况点的外特性和压力脉动特性,以某比转数1179的灯泡贯流泵装置为研究对象,对该泵装置进行了涉及临界工况点的外特性及压力脉动试验。试验采集了共64个流量工况点的外特性参数和压力波动,着重分析了灯泡贯流泵装置正转全特性分区中各种临界工况点的外特性和压力脉动特性。试验结果表明,关死点为逆流制动工况与常规泵工况的分界点,泵装置靠近关死点处的扬程为6.41m,为设计点扬程的3.27倍,轴功率为15.39kW,为设计点功率的2.67倍。叶轮进口的无量纲压力脉动峰峰值为1.26,叶轮中部为0.99,叶轮出口为0.84,导叶出口为0.23,分别为设计点的2.3、2.8、4.9、23倍。零扬程点为常规泵工况与正流制动工况的分界点,近零扬程点处的流量为设计点流量的1.42倍,轴功率为2.41kW,为设计点功率的0.42倍。叶轮进口的无量纲压力脉动峰峰值为0.21,叶轮中部为0.21,叶轮出口为0.15,导叶出口为0.01,分别为设计点的0.38、0.6、0.88、1倍。零扭矩点为正流制动工况与水轮机工况的分界点,近零扭矩点处的流量为设计点流量的1.63倍,扬程为-1.36m,为设计点扬程的-0.69倍。叶轮进口的压力脉动峰峰值为0.37,叶轮中部为0.31,叶轮出口为0.20,导叶出口为0.04,分别为设计点的0.67、0.89、1.18、4倍。     

超低空遥控飞行植保机使用注意事项

正(1)田地要求规整、连片,田间有合适的起降空间(100cm×100cm),田边有机耕道能够通行作业车(面包车)。(2)每天作业时间为早上5点至上午10点,最迟不得超过11点;下午4点至6点半,最迟不得超过7点。如因迷雾、光线等严重影响视野,必须立即停止飞行。(3)操作人员要养成良好的操作习惯,及时对机器进行维护保养,易损     

基于激光三维重建的种薯芽眼识别方法研究

种薯芽眼的准确识别是实现智能切块的重要前提。为解决种薯芽眼机器视觉识别易出现误判和不易获取芽眼三维位置信息而导致切块不均匀的问题,提出一种基于激光三维重建的种薯芽眼识别方法。确定点云获取过程中ROI区域消除采集过程中背景的影响,通过工业相机与线激光器相配合连续采集移动种薯的激光光条图像获取其点云数据;根据点云密度去除随机噪声和裙边噪声,提高点云质量,降低芽眼误判率。采用体素滤波算法稀疏点云,提高识别效率;通过对种薯表面任意点的局部邻域进行平面拟合后获取点云法向量,构建加权协方差矩阵参数化种薯表面点云,根据矩阵特征值大小设定的动态阈值对种薯表面点云进行初步筛选,得到种薯芽眼判别的候选点,采用欧式聚类算法获取候选点的点云簇,选取每个点云簇中最大特征值点为关键点,利用计算关键点和邻域内其他点构成的中心线连线向量与法向量夹角余弦值对关键点再次筛选,最终确定种薯各个芽眼位置。试验结果表明,芽眼识别率为95.13%,芽眼误识别率为4.87%,可为马铃薯种薯智能化切块时芽眼识别提供参考。     

真空冻干工艺的几种物料共晶点测定与分析

本文介绍了真空冻干工艺中共晶点的重要意义，利用电阻检测法测定了刺五加果汁、乳酸菌、脱脂初乳以及脱脂初轧在不同浓度下、不同添加剂下共晶点的变化，试验发现添加低聚果糖使脱脂初乳共晶点下降，添加蔗糖使共晶点略有上升，高浓度刺五加山果汁和高浓度初乳均使共晶点下降。     

RPM中点云曲面栅格法自适应分层技术

结合RPM中一般自适应分层技术及对点云均匀分层构造RP模型方法,提出点云曲面栅格法自适应分层。以栅格为基元,将点云投影栅格化,从中获取栅格点集,结合相关系数判断栅格点线性关系,由此提取层间轮廓。定义投影点云栅格面积差比为表面误差,建立其与堆层厚度的关系,通过表面误差逼近定值最终确定堆层厚度。经实例分析验证,分层结果满足RPM要求。     

机制一新天地宽——响水县农机监理所践行“三点工作法”

介绍了响水县农机监理所推行"三点工作法"(首席专家指点、监理人员挂点、专业团队建点)的实践与成效。