定形机排气湿度监控系统设计

设计一种基于嵌入式系统的定形机排气湿度监控系统。重点介绍了排气湿度的检测方法以及硬件系统的组成,运用了模糊PID算法,在ARM上实现了移植Linux系统和设备驱动,最终能够在触摸屏上实时显示排气湿度参数。通过研究表明:该系统具有很好的稳定性,控制精度高,布匹后整理品质好,节省能源,具有非常广泛的应用前景。     

基于DSP的永磁同步电机全数字变频调速控制系统的设计

介绍了将先进的电机控制专用数字信号处理器（DSP）芯片和矢量控制算法相结合进行的永磁同步电机控制，开发了技术先进的伺服控制器。试验结果表明：该控制系统有较好的动态性能和稳态精度，并且具有结构简单，设计合理，控制灵活等特点。     

智能功率模块PS21865在逆变器中的应用

介绍了智能功率模块DIP—IPM的工作原理、引脚功能和电气特性，指出了DIP—IPM模块在应用中应注意的问题，同时给出了在逆变器设计时，DIP—IPM模块PS21865和CPU的连接电路。     

CAN总线在织机数据采集系统中的应用

介绍了CAN总线在织机数据采集系统中的应用，设计出一种基于CAN总线的织机数据采集板，并且给出了此数据采集板的硬件以及软件设计方案。     

基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法

提出了一种基于Frangi滤波器的织物疵点检测方法。该算法首先对样本织物图像进行均值下采样处理,淡化和消除背景纹理对织物疵点检测的影响,然后将均值下采样处理后的图像经Frangi滤波器进行滤波,从而增强织物疵点部分以利于疵点的分割,最后对Frangi滤波后的图像进行阈值分割,分割出织物疵点部分。采用该算法对6种纹理织物进行处理,检测出26种疵点,92%的疵点能被准确的检测和定位,误报率为8%,检测效果较好。     

基于机器视觉的管纱污渍检测算法研究

针对管纱表面污渍的质量问题,提出基于机器视觉的管纱表面污渍检测算法。先对图像进行预处理以及Sobel算法处理,消除光照不均以及背景纹理的影响,再用双高斯算法增强目标与背景的差异,然后用灰度矩形法削弱背景的噪声,最后采用动态阈值的方法提取目标。实验结果表明,该算法对管纱表面污渍的检测有一定的准确性与实时性。     

应用深度迁移学习的电子级玻璃纤维布分类

针对现有的玻璃纤维电子布表面缺陷分类效率低、错误率高等问题,提出了一种基于深度迁移学习的分类方法。首先,对所有的图像数据进行压缩、旋转和添加噪声等预处理操作;其次,引入ResNet网络,将特征提取层得到的特征进行迁移,并加入了批规范化层、激活层和全连接层等几层网络组成分类器层,进而构建一个新的深度迁移学习网络;最终训练得到电子布缺陷分类模型。利用电子布缺陷图像样本数据集进行验证,实验结果表明,应用该方法的缺陷分类正确率达到了99.1%,且实时性良好,能满足实际工业需求。     

基于MATLAB的双机器人系统建模与仿真

提出一种基于MATLAB编程来实现双机器人系统仿真模型的建立方法。首先,根据D-H参数对双机器人系统中的四、六自由度机器人分别建立连杆坐标系,确定各连杆之间的坐标变换关系。然后,确定双机器人系统的坐标关系,方便在双机器人系统工作时,计算二者末端执行器之间的变换矩阵。最后,通过MATLAB编程建立双机器人系统模型,并按照协调操作步骤要求对系统机器人进行轨迹规划。通过对轨迹规划结果的分析表明:仿真建模方法可以反映实际机器人系统的位姿和轨迹。