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工业技术 | 210篇 |
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2002年 | 3篇 |
2001年 | 3篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 7篇 |
1998年 | 6篇 |
1997年 | 1篇 |
1995年 | 5篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 1篇 |
1990年 | 1篇 |
1984年 | 1篇 |
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USB接口应用到数据采集系统中,提高了数据采集系统的速度,增强了系统的抗干扰能力和数据传输的可靠性.本系统利用了通用串行总线USB的高速传输功能,采取基于ARM技术的USB接口传输方案,以S3C44BOX为主控制器,将高频模拟信号经AD8321前置放大和增溢调整后进行AD7829模数转换,完成8路数据采集,并通过USB2.0接口芯片ISP1581实现与PC机的快速数据传输.整个系统在硬件与软件两个方面达到了较佳配合,实现了快速而准确地采集及实时处理. 相似文献
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针对金属柜体表面的光线反射和检测场地限制问题,研究了基于深度相机的金属柜体三维重建,使用深度相机采集金属柜体的RGBD图像,实现高质量的金属柜体表面数据采集;计算其点云数据后进行离群点剔除和下采样的数据处理,降低了噪声影响并提高运算速度;采用基于点云数据和基于三维信息的重建方式,构造金属柜体的三维模型。通过对比实验,证明本文方法得到的点云数据在数量、精度平均误差和采集速度上明显优于双目视觉方法;三种金属柜体的三维模型与真实值对比,模型误差百分比约为3%。 相似文献
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蜂产品,即与蜜蜂相关的产品,包括蜂蜜、蜂花粉、蜂王浆等。发酵蜂产品指以蜂产品为原料,通过发酵作用所得产品,如蜂花粉面包、蜂蜜酒等,其营养丰富、口味独特。发酵蜂产品较蜂产品有更多优势,如含糖量低、致敏性蛋白少、易吸收、口感佳等。但由于诸多因素限制,相对于其他发酵产品,发酵蜂产品发展缓慢。因此,总结分析发酵蜂产品的发展现状及技术应用前景,对我国蜂产业发展及综合利用意义重大。文章综述了发酵蜂产品的种类和特征,针对发酵蜂产业现存的问题提出了改进方法,以期为发酵蜂产品的开发利用提供参考。 相似文献
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茚三酮法测定蜂蜜及果葡糖浆中的氨基酸含量 总被引:5,自引:0,他引:5
蜂蜜是以葡萄糖和果糖为主要成分的天然保健品。果葡糖浆具有和蜂蜜相似的糖类成分,依据糖含量及感官指标很难区别蜂蜜和果葡糖浆。本文根据蜂蜜及果葡糖浆中的氨基酸含量差异,采用茚三酮显色法检测5种蜂蜜、13种果葡糖浆及蜂蜜与果葡糖浆混合物的氨基酸含量,建立快速评价蜂蜜品质的新方法。测定结果表明,茚三酮法测定氨基酸含量具有良好的线性(R2=0.9992),准确性(回收率96.3%~101.1%)和重复性(标准偏差0.8%~5.8%)。5种蜂蜜中氨基酸含量均高于200μg/g,而13种果葡糖浆中氨基酸的含量介于10.1~47.8μg/g之间;蜂蜜和果葡糖浆混合物中氨基酸含量随果葡糖浆掺入量的增加而线性减少,这说明可通过茚三酮法检测蜂蜜中的氨基酸含量,实现蜂蜜品质的快速评价。 相似文献
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加工变形影响因素约简是柔性材料加工变形补偿控制预测建模的首要问题,但是由于柔性材料的特性及加工特点,造成加工过程变形影响因素既多又相互重叠、关联。考虑到信息决策领域的层次分析方法具有仅利用较少的定量信息就能计算出各个因素对系统的影响程度大小的优点,将层次分析法用于柔性材料加工变形影响因素的提取,构建由加工变形影响因素重要度、加工属性、各个加工变形影响因素分别作为目标层、准则层、指标层的加工变形影响因素提取层次分析模型;推导了加工变形影响因素提取属性P对目标层的影响程度矢量Wp的计算公式,并以Wp作为提取的评价指标,制订提取算法计算流程,开展提取模型的效果试验。试验表明,由层次分析法提取得到的重要度最高影响因素,与Pawlak方法、信息熵方法提取的影响因素一致,经层次分析方法提取的模型预测误差,比Pawlak方法、信息熵方法的分别小了13.76%、9.43%,证明了层次分析法能更有效性和方便获得精简、准确度高的加工变形影响因素集。 相似文献
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静电悬浮加速度计检测线路设计及实验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先介绍静电悬浮加速度计在国内外的发展现状以及在空间技术中的应用,然后介绍静电悬浮加速度计的基本工作原理。针对测量微弱差动电容△C的检测线路进行设计,建立了用于调制△C的变压器电流电桥的等效电路模型,导出了用于调制信号放大的宽带放大电路的放大倍数KAC,分析了采用2路TTL同步方波信号控制4路单刀单掷模拟开关的解调电路工作过程,估算了滤波电路的截止频率f-3dB,使得解调信号在工作频带fs内基本保持0dB增益,在高于载波频率f0上获得较大的衰减。实验结果表明,该检测线路实际灵敏度为0.601mV/fF,考虑线路固有噪声和寄生电容的影响,最小分辨率达到1.06fF。 相似文献
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针对液体表面特征少,区分度低,机器视觉难以有效识别检测的问题,通过使用两束不同波长的激光光源同时照射液体来提高不同液体之间的区分度,设计了数据集自动采集装置为模型训练提供了大量有效的样本,并构建了基于EfficientNetV2深度神经网络的视觉识别模型,模型引入cosine学习率衰减,调节获得最佳超参数后,形成最优方式实现高效训练,进一步提升了预测精度,结果表明视觉检测系统能够获得100%的测试准确率,成功解决了液体视觉检测中特征少的难题。 相似文献