自动细度测量仪与人工细度测试方法对比及影响因素探析

探讨了一种自动细度测量仪与传统人工细度测试方法的区别和测试结果的准确性。用自动细度测量仪与人工测量检测几种常见涂料的细度。以白乳胶漆为检验样品，研究了光源类型、读数时间、读数角度、刮涂角度、刮涂速度等因素对涂料细度检测结果的影响。结果表明：光源类型、读数时间、读数角度、刮涂角度、刮涂速度等因素对细度检测结果准确性有一定的影响，验证了自动细度测量仪检测结果的准确性和重复性比人工检测的更好，效率更高。     

Excel VBA在道路工程测量中的应用

在道路工程测量中,为了避免变坡点处的坡度出现急剧变化,保证车辆运行安全稳定,竖曲线的测设是至关重要的,其中竖曲线的曲线要素计算是测设的第一个关键步骤,以往大部分数据计算都由人工手算,计算过程繁琐、效率低、出错概率高。文章分析了竖曲线的计算原理,使用EXCEL表格中的VBA进行简单的程序编写,自动进行曲线要素的计算,为进行竖曲线测设提供了快速准确的数据。     

高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统

为了解决人工测量夹芯阀外径效率低、精度低的问题，本文设计了一套高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统。该视觉检测系统能够处理带有毛刺干扰的夹芯阀图像，从而以实现夹芯阀凸台外径的高精度测量。首先，针对上料装置的定位偏差，提出一种基于连通域分析的夹芯阀轮廓动态跟踪方法，能够快速动态跟踪夹芯阀轮廓ROI，针对夹芯阀的复杂外形，提出一种鲁棒的去除毛刺干扰的算法，能够剔除掉偏差较大的坏点。再对正常轮廓点使用最小二乘算子实现外径测量。试验结果表明，该测量系统能够准确地测量出 ?16mm、?33.5mm、?38mm三种规格的夹芯阀的外径值，重复精度分别能够达到0.003mm、0.005mm和0.006mm，完全满足夹芯阀的检测要求，在实际工业应用中具有良好的可行性。     

基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法

大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题，已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时，如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation， SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中，避免了复杂的矩阵求逆计算，实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明，基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差（Minimum mean square error, MMSE）算法的检测性能，为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。