基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别

为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。     

车身覆盖件拉延基本形状特征识别方法

冲压件形状特征对毛坯冲压成形的影响与其他因素相比最为显著。在冲压工艺设计中,如何高效地输入并识别车身覆盖件的形状特征信息,仍是亟待解决的问题。根据系统聚类法,利用车身覆盖件各曲面的法线和相互距离为确定聚类参数的依据并对其进行聚类分析,以识别出车身覆盖件的法兰、底部和侧壁基本特征,并以行业软件UG作为CAD支撑平台、利用VC++编程实现。应用实例表明了这一方法的可行性和有效性。     

物联网技术在食品及农产品中应用的研究进展

物联网(IOT)技术正被越来越多地应用在食品及农产品领域。首先简介了无线射频识别标签(RFID)和无线传感器网络(WSN)的原理和技术,然后较全面地分析归纳了近年来这些技术在食品、农产品的生产监控、安全监管及供应链的溯源与追踪等领域的应用研究现状,并分析了存在的问题和解决途径,最后展望了这些技术今后的发展趋势和应用前景。     

基于差分投影法实现仓储害虫图像的精确定位

针对仓储害虫图像的特点,提出了一种基于投影法的图像目标快速定位算法.本算法的优点是特征提取简单,计算量小,速度快;在处理时间上可以满足应用的实时性要求.通过在对仓储害虫差分图像处理中的试验证明,该算法能够快速地识别出实时采集的图像中的目标位置,定位精确.     

增压器转速适应性测量方法

提出一种以采集卡为测量平台的增压器转速测量方法。系统以软件方式实现了随转速变化进行自适应调整的数字滤波，给出一种基于转速信号极值点的周期识别方法。分析和实验结果表明，该方法能够在增压器转速信号受外界干扰而偏离的情况下，在较宽的范围内实时测量增压器转速。     

基于模糊识别的福建省水资源可持

水资源可持续利用评价在水资源系统工程中具有重要地位。论述了区域水资源可持续利用与水资源承载力的关系,选用人均水资源量、每平方公里均水资源量、人均用水量、万元GDP用水量、万元工业用水量、水资源利用率6个评价指标,利用多级模糊识别理论模型对福建省9个地市的水资源可持续利用程度进行了评价,评价的结果符合福建省水资源目前的情况。     

基于RFID的动物示踪与识别系统

世界各国增强动物性食品溯源机制的重要手段之一是对动物进行示踪和识别.介绍了一种基于RFID技术的动物示踪与识别系统.在阐述系统整体功能的基础上,设计了一种基于ARM开发系统的GPRS无线数据传输终端,针对动物示踪与识别系统实现功能及特征对数据中心数据库进行了具体设计,并结合动物示踪与识别系统的性能特点,阐述了系统应用的重要意义.     

基于机器视觉的棉种破损检测技术

研究了破损棉种的机器视觉识别方法,采用均值、方差、均方比等统计特性参数,计算棉种边界破损参数.通过实验确定均方比分类阈值为0.58,将棉种分为破损棉种和正常棉种.选取正常棉种330粒、破损棉种110粒,利用该检测系统进行检测,其识别精度达93%.     

逆向云在垩白识别中的应

在云理论的基础上提出了一种无需人工干预的垩白识别方法.在此方法中,把垩白与非垩白定义为两个定性概念,以一个不对称云和一个对称云来表达垩白与非垩白,以两组数字特征分别描述垩白云与非垩白云.首先,利用动态阈值算法获得训练样本,然后设计逆向云发生器实现定量到定性的转换,最后根据两个云的隶属度函数,用极大值判定法来实现垩白区与非垩白区的分离.试验结果表明,云分类法分类精度高于传统的硬分类法.     

组培苗识别算法在基于TMS320C6711图像处理平台上的实现

为达到组培苗分割移植机器人的嵌入式控制系统对图像处理器小型化和快速化的要求 ,采用基于TMS32 0C6 711的嵌入式图像处理平台 ,开发了运行于该平台的软件系统 ,实现了组培苗识别算法在该平台上的移植。针对DSP软件开发难度大、涉及因素多 ,以及在本研究中需要大量数据存取的情况 ,在保证功能的前提下尽量精简软件结构 ,编写了轻量简洁的Bootloader和适应大量数据存取的连接命令文件。对软件进行了优化 ,将算法中占用时间较长的环节用线性汇编语言编写 ,使总处理时间降低了近 80ms。该图像处理器实验室测试结果为 ,苗节点识别准确率 96 % ,每棵苗的处理时间为 0 7～ 0 8s ,10× 2 4h连续运转稳定 ,性能达到设计要求。该图像处理器的体积只有PC机的 1/ 2 0 ,达到了小型化的要求。