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[期刊] 实验技术与管理  [作者] 王攀攀  张阳  童志刚  徐瑞东  许允之  韩丽  
针对信号处理故障检测方法难以自动辨识故障类型的问题,提出了一种基于机器视觉的感应电动机故障识别方法。首先利用Park矢量法分析电机的三相电流,获取矢量轨迹图;然后将方向梯度直方图与支持向量机相结合实现图像的特征提取和分类,进而达到电机故障自动辨识的目的。在Maxwell和Matlab的仿真环境下,设计了多种故障电机的模型和相应的仿真实验方案,实验结果表明:该文所提方法不但可行,同时其故障识别率高达100%。在此基础上,搭建了实物实验平台,进一步验证了所提方法对电机故障的高识别率。整个方法的研究和验证过程在教学中可加深学生对电机原理、信号处理以及人工智能等相关知识的理解,提高他们的学习兴趣和理论联系实际的能力。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 张弛  沈明霞  刘龙申  张宏  Cedrick Sean Okinda  
[目的]新生仔猪目标检测是母猪分娩监测的关键环节。[方法]通过自制图像采集器采集母猪分娩视频图像,机器视觉系统获取分娩图像信息,选取Canny算子对图像进行边缘检测,采用Otsu算法对图像进行二值变换,应用滑动平均算法和形态学开运算对二值图像滤波消噪,提取图像最大连通域,利用团序列检测算法对母猪目标进行分割,对分割后区域进行仔猪目标识别。[结果]试验结果表明,团序列检测算法能够准确分割出母猪目标,检测仔猪目标的正确率达到95.5%。[结论]提出一种能够有效识别新生仔猪目标的方法,为仔猪的出生预警提供了技术
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 丁静  沈明霞  刘龙申  孙玉文  陆明洲  姚文  张海林  
[目的]断奶仔猪腹泻严重影响养猪业的经济效益,为实现断奶仔猪腹泻的快速、准确检测,本文基于机器视觉技术提出一种排泄姿态与异常粪便结合的断奶仔猪腹泻检测方法。[方法]以深层卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)为基础构建腹泻检测分类模型,实现仔猪身份、姿态与异常粪便的一体化识别,对比不同迭代次数对模型效果的影响,选取最优模型;提出时空信息融合判定法,从时间序列先后和空间距离远近两方面,关联最优模型识别出的目标姿态与病便,实现断奶仔猪腹泻的视频检测。[结果]在训练迭代25 000次时接近模型最优值,对姿态、病便等目标识别的平均精度均值和召回率分别为95.75%和89.13%;基于时空信息融合方法的断奶仔猪腹泻视频检测识别准确率和召回率分别为97.92%和95.92%。[结论]深层卷积神经网络分类模型结合时空信息融合判定法为断奶仔猪腹泻自动识别提供了有力的技术支撑。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 张敏  李贤均  王瑞琦  张则强  
间歇过程数据上呈现出较强的非线性、高维性以及耦合性等特点,故障识别难度较大,而弱故障又具有幅值低,易被噪声干扰的特点,当间歇过程中出现弱故障时,更加大了检测人员对故障识别的困难。为解决该问题,提出一种基于时空融合特征的间歇过程弱故障识别方法,该方法设计一种并行时空特征提取网络对数据进行特征提取,通过对特征进行识别来判断故障类别。并行时空特征提取网络由卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)并行构成,同步计算,网络的输出端由一定尺寸的卷积核对各网络提取的特征进行深度融合,最后通过一个全连接层将特征输入分类器,进行故障识别。利用青霉素发酵仿真实验数据进行实验,验证了方法的有效性。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 白煜  李香萍  张雨菡  
该文面向本科实践教学,以静态手势识别为目标,利用机器学习开发了机器视觉实验项目。在实验的算法设计部分,分别利用支持向量机和卷积神经网络实现了两种手势识别算法。文中详细介绍了两种手势识别算法的原理、特点和流程。在实验的算法验证部分,详细介绍了利用Python语言、编译环境和数据集实现算法仿真的方法。仿真结果显示,两种算法均可有效识别多种静态手势。该实验项目包括任务分析、算法设计、算法优化、编程实现、结果分析等环节。通过本实验的训练,有助于提升本科生在智能图像处理领域的实践能力。
[期刊] 情报学报  [作者] 周源  刘宇飞  薛澜  
基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效的嵌入技术专家领域知识与判断,使得适用性和有效性受到限制。因此,本文提出一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法,通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理,挖掘论文与专利的语义信息,从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性;在此基础上,将预见专家组的领域知识与判断,融入机器学习过程中,从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力,同时,使用论文与专利每年引用率作为指标,分析技术领域下细分技术的潜在新兴模式。本研究以机器人技术为例,提取Web of Science(Wo S)论文数据库和Thomson Innovation(TI)专利数据库的十余万全领域海量数据,识别出机器人领域的新兴技术簇群,并进一步甄别全新技术颠覆和跨领域技术融合驱动等两种新兴技术出现模式,为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 罗晶  陈金海  彭志轩  李杰  伍万能  周广兵  
针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构。为了解决工件识别与定位问题,利用Pytorch框架下的深度学习模型,对工件图像进行处理,并利用YOLOV3算法对工件进行识别;基于机器人操作系统(ROS)实现机器人6自由度的运动学求解与运动规划;完成了系统总体与软硬件设计,并验证了机器人抓取试验系统的有效性。该系统具有成本低、灵活性好和高可靠性等优点,软硬件完全开源,便于日常实验和教学,提升了学生的动手能力和创新能力。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 杨超  朱东华  衡晓帆  汪雪锋  
[目的/意义]SAO是一种能够表示主题信息和主题间关系的3元组结构,是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得"满足文献计量分析需求的SAO结构",需要解决现有SAO结构识别方法遭遇的3个问题:查全和查准率低、所识别SAO结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。[方法/过程]提出一种面向文献计量分析的基于语法树的SAO结构识别方法,首先基于共现算法和"主题词簇"方法(term clumping)识别SAO核心组件,然后利用基于语法树的抽取算法实现SAO结构的逐层抽取。[结果/结论]案例研究发现,该方法的平均查准率为0.805 8,平均查全率为0.844 6,所识别SAO结构与领域主题关系...
[期刊] 统计研究  [作者] 聂斌  杜梦莹  廖丹  
在统计过程控制的第I阶段,准确识别运行状态发生漂移的时间点是决定控制效果的关键。本文以多维空间的数据离心程度作为判定变点规则的标准,通过概率密度轮廓将单一观测值序列转化为多维空间中的数据点,运用数据深度技术构造特征变量,并建立变点定位规则。仿真性能分析的结果表明新方法能够在不需要假设过程服从正态分布的前提下对变点位置进行精确定位。在比较研究中也表现出良好的综合性能。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 杨超 朱东华 衡晓帆 汪雪锋  
[目的/意义]SAO是一种能够表示主题信息和主题间关系的3元组结构,是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得“满足文献计量分析需求的SAO结构”,需要解决现有SAO结构识别方法遭遇的3个问题:查全和查准率低、所识别SAO结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。[方法/过程]提出一种面向文献计量分析的基于语法树的SAO结构识别方法,首先基于共现算法和“主题词簇”方法(termclumping)识别SAO核心组件,然后利用基于语法树的抽取算法实现SAO结构的逐层抽取。[结果/结论]案例研究发现,该方法
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 许伯强  孙丽玲  董淑惠  李志远  
由于异步电机实验教学平台多是针对正常工况设计开发的,缺乏对故障状态的模拟和分析,因此造成了教学和实际需求的脱节。该文设计开发的异步电机综合故障实验教学平台可以开展定子绕组匝间故障、转子断条故障、轴承故障实验和在线诊断,该平台综合了异步电机拆解与组装、故障特征分析以及数字信号处理技术的实际应用,有助于学生深入理解相关知识,提升实际动手能力。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王秀红  高敏  
[目的/意义]好的关键技术识别方法能够更好地为各层各级的关键技术识别、预测和研发提供支撑。[方法/过程]提出基于BERT-LDA模型的关键技术识别方法,通过将BERT与LDA相结合,以弥补单一使用LDA主题模型缺乏上下文语义信息的缺陷,并以农业机器人为例进行实证研究。具体包括以下过程:(1)基于python构建BERT语义特征向量和LDA主题特征向量,将其在高维空间进行向量拼接,利用自编码器学习连接向量的低维潜在空间表示;(2)在潜在空间表示上使用K-means算法实现语义关联聚类,得到二维聚类效果图及关键技术主题词云图;(3)进行关键技术判定;(4)在农业机器人技术领域,与基于德温特TI专利软件的专利分析结果和《中国制造2025》重点领域技术路线图中农业装备关键共性技术清单对比,实证本方法的有效性。[结果/结论]研究表明:BERT-LDA模型提高了主题聚类的连贯性及细粒度划分的精准度;具有很好的关键技术识别精准率和召回率;对识别的不同数据库和出版类型的文献数据集具有较好的包容性与兼容性,适应性强;可广泛应用于各类关键技术的识别。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 刘龙浩   张厚升   蒋俊杰   靳舵   王傲   赵翔宇   邢雪宁  
随着仿真软件的快速发展,虚拟仿真实验已成为高校教学中的重要组成部分。为了提高学生的系统建模分析能力,实现电机驱动系统的安全可靠运行,针对五相永磁同步电机(FPMSM)驱动系统单相开路故障问题,提出了一种基于电流特征分析的故障诊断定位方法,并利用MATLAB/Simulink仿真软件进行验证。首先,研究根据故障前后三次谐波平面电流的不同表现特征,依次使用有效值计算、均方根等方法处理三次谐波平面电流,提取故障信号。其次,利用反正切函数求取的故障相位角以及滑动采样获取的符号信息进行故障定位、隔离,克服因谐波污染造成的诊断短时失效问题。最后,搭建Simulink仿真模型并进行相应分析。结果表明,所提的故障诊断算法能够快速准确地实现FPMSM驱动系统单相开路故障诊断,避免因故障长时间存在而产生的系统二次损伤及生产事故问题,为后续容错操作及故障后系统持续稳定运行奠定基础。同时,该研究为电机控制类高校虚拟教学实验提供了一个潜在案例,具有较高的理论与实用价值。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 胡飞  尹文庆  陈彩蓉  徐彪  
【目的】设计一套机器视觉系统,用于实时测量各穴孔中幼苗叶片面积、判断是否适合移栽作业、确定适合移栽幼苗的抓取位置,为实现穴盘幼苗自动移栽作业奠定基础。【方法】用CCD数字摄像机采集番茄幼苗图像,转换成灰度图像,将幼苗与背景分割得到二值图像,去噪处理后,通过计算每个穴孔中幼苗叶片的面积来确定适合移栽的单元,并用形心法确定机械手抓取位置。【结果】采用1.8G-1.5R-1.8B灰度化因子、Otsu法分割幼苗与背景图像效果较好;采用单连通区域法统计幼苗叶片面积,经修正后相对误差小于1.0%,相对误差值平均下降了87.6%。【结论】设计的机器视觉系统具有较高的测量精度,能够满足穴盘幼苗自动移栽作业要求...
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 曾勇  熊瑛  向阳  蒋蘋  罗亚辉  林洁雯  
利用YUV色彩空间模型,以完全查表法对水稻秧苗列图像进行灰度化,通过基于傅里叶变换指导生成图像形态学运算的结构元素,提出一种结合傅里叶变换进行膨胀和腐蚀的方法,提取秧苗列轮廓,采用改良的逆投影变换对苗列图像进行垂直俯视投影,得到实际田间苗列位置,进而利用苗列实际走向信息,实现机器视觉导航系统跟踪苗列行进。对摄像机不同角度获取的苗列图像的处理结果表明,在容许识别定位误差小于50像素点、角度偏差小于6°的前提下,对苗列中心线识别与提取导航基准线的准确率为95.2%,可较好地实现田间自然环境下秧苗图像背景分割和苗列中心线提取。
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