基于机器视觉系统测量有色溶液浓度的方法研究

在化学分析实验中,有色溶液浓度一般采用分光光度法测定。提出一种基于机器视觉系统测定有色溶液浓度的新方法,设计了基于机器视觉系统测定有色溶液浓度的实验装置,结果表明该方法可替代传统的分光光度法,且具有实验装置简单、造价低和功能扩展性强的特点。     

基于“合适增益”法的直流电动机转速快速响应控制研究

针对直流电动机转速多方法融合控制所形成的算法复杂且耗时长的问题,研究了“合适增益”PID参数整定法.设计了利用电机的转速响应曲线来获取PID控制参数的流程,获得了在响应速度和控制精度上适宜的平衡.使用软件对直流电动机控制过程的仿真以及在实际设备上的实验,验证了该方法的有效性.     

动态环境视觉导航的有限状态粗集方法研究

为实现移动机器人在多目标动态环境下导航与控制,提出了有限状态机和粗糙集理论相结合的单PT(Pan-Tilt)视觉系统监控策略.首先定义了目标方位信息可信度估计模型及基于动态优先级的目标选定方法.然后确定了每个目标监控的有限状态机模型,并依据粗糙集理论对目标监控决策表进行了约简,引入了非值约简描述方法,得到了最小规则集.在多目标环境下的移动机器人实验,验证了所提出方法的有效性.     

机场助航灯具智能清洗系统设计

针对助航灯具人工清洗作业时间长、人力物力成本高的问题，设计一种机场助航灯智能清洗系统。根据助航灯具的材质、结构特点，采用电磁传感器感知灯具。对清洗车体进行了设计，设计了角度可调整的清洗探头，在清洗车体上加载清洗探头、灯具感知器、烘干等设备。以单片机为控制器，实现助航灯的自动检测、清洗和烘干作业。实验结果表明：机场助航灯具智能清洗系统提高了清洗效率，降低清洁人员的劳动强度。     

IBM-PC彩色图形适配器和CRT的开发

一、问题的提出 八五年我们接受了为东北电业管理局调度通讯局研制《微机控制调度屏幕监视系统》的任务,该系统是通过监视器屏幕显示的内容来供调度人员、总工程师、局长监视东北电网的发电及供电的情况。该系统从远动设备接收各厂、站的数据,经微机处理后送到监视器上显示,供调度人员使用。     

基于融合边界信息的机器人路径选择方法研究

研究了机器人融合多元视觉边界信息检测障碍并选择可行路径实现导航的方法。针对检测到的视觉环境信息,研究了多元边界表示与提取算法,通过融合处理得到了实际环境中前进方向上的径向障碍分布(ROP),研究了相关的路径规划算法。对如何提高边界提取算法效率以及在机器人尺寸和实时速度约束条件下的规划等问题提出改进算法,实现了非结构化环境下机器人的局部导航控制。实际机器人在不同环境下的实验,验证了所研究算法的有效性。     

非完整移动机器人鲁棒控制方法研究

针对基于单目视觉的双轮差速移动机器人检测环境目标信息的误差大、波动频繁、有限视角约束且受非完整性约束特点,研究了避障与轨迹跟踪控制器的设计问题。首先基于李亚普诺夫稳定理论,设计了双轮差速移动机器人的圆弧轨迹控制器,并证明了控制器的稳定性。引入动态变化的参考角度以调节控制器因子,解决了系统受视觉传感器有限的视野范围约束及机器人运动轨迹优化问题。通过跟踪圆心沿多边形边界连续移动的圆弧轨迹,实现机器人避开多边形障碍物。仿真和实际机器人实验证明了所提出方法的有效性。     

基于双目协调的小型全自主足球机器人导航

对所开发的小型全自主足球机器人只依靠双目异构视觉进行导航问题进行了研究．建立了双视觉测量目标相对和全局坐标的模型，给出了上目和下目的基本导航方法．然后重点分析了基于双目协调的足球机器人导航数据融合方法和双目协调机理．在所开发的全自主足球机器人上进行的实验及在FIRA的世界杯赛上机器人的成功表现，证明了双目协调导航的有效性和实用性．     

基于概念图卷积的方面级情感检测方法

针对方面级情感分析方法准确率难以达到实用效果的问题,设计一种融合注意力机制并同时考虑句子句法结构和语料库共现信息的A-LSGCN模型,以便提高预测句子中特定属性情感极性的准确率;首先,联合多头注意力机制和词汇-句法图卷积,对属性的记忆向量和历史上下文内存向量进行叠加与更新,从而获得目标属性词及其上下文之间的关系;其次,为减少冗余对分类干扰,并充分学习通用语法知识,采用句法依存图神经网络提取句法结构信息,直接匹配属性及其情感表达,经网络分类计算最终得到特定属性对应的情感极性;最后在多个SemEval数据集上进行对比试验,其中Laptop14 数据集的MF1分数和准确率分别提升了1.1%、5.5%。     

对粘连和缺损数字串分割的研究

把缺损和粘连的字符串分割成单个字符以便后续识别,是字符识别的关键问题之一.本文以货运列车车号为例,提出一种有效的分割方法.该方法以弧特征和变基准线区域分割为基础,引入了识别反馈分割策略.将其应用于实际运行的识别系统时获得了较高的正确分割率.