自動檢測論文精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的自動檢測論文主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：自動檢測論文范文

作者：蒙萌 蒙大鵬 覃文更 單位：廣西木論國家級自然保護(hù)區(qū)管理局

監(jiān)測方法

在保護(hù)區(qū)域及監(jiān)測限定距離的內(nèi)耕地較少。因此,兩區(qū)域所監(jiān)測到的野生動物損害作物的次數(shù)和受損面積少。西面因交通閉塞,村屯分散,群眾在區(qū)域內(nèi)種植作物多、面積大,這些耕地更近保護(hù)區(qū)域,受損程度嚴(yán)重(表略)。損害作物的動物、受害作物種類和季節(jié)變化規(guī)律主要損害作物的動物種類有黑熊、野豬、獼猴、松鼠、鳥類等。本次監(jiān)測時段未發(fā)現(xiàn)有黑熊、野豬危害,但訪問得知,黑熊、野豬是危害(玉米)程度最大的動物種類之一,曾有一夜之間,黑熊就損壞近0•2hm2玉米地的記錄。主要受損害的作物種類有玉米(包谷)、黃豆、火麻、貓豆、辣椒等。1—4月為農(nóng)作物耕種期,鳥獸損害,呈零星現(xiàn)象,如農(nóng)民對種子拌施農(nóng)藥,或者制作草稻人驅(qū)逐,受損程度較少。7—8月是玉米(包谷)成熟期,受損嚴(yán)重,較為集中成片,許多地塊的玉米桿被踩踏得七零八亂,損失過半,收成大幅減少。11—12月份為紅薯、火麻成熟期,但由于紅薯是地下果實(shí),火麻群眾種植分散,為零星受損,成片受損相對玉米少,監(jiān)測發(fā)現(xiàn)僅有6處。野生動物損害農(nóng)作物的成因分析木論自然保護(hù)區(qū)始成立于1991年,1998年晉升為國家級自然保護(hù)區(qū)。保護(hù)區(qū)建立后,采取封山政策,聘請當(dāng)?shù)卮迕襁M(jìn)行巡護(hù)管理,過去自由進(jìn)山采藥、捕獵受控制,特別是木論國家級自然保護(hù)區(qū)管理機(jī)構(gòu)建立后,管護(hù)力度得到有效提高,巡護(hù)制度化,持續(xù)化,公安機(jī)關(guān)依法收繳獵槍,加大對偷獵案件的打擊力度,減少了亂捕亂獵野生動物案件的發(fā)生。同時,木論自然保護(hù)區(qū)加強(qiáng)了法律法規(guī)和環(huán)境宣傳教育,爭取周邊群眾對保護(hù)區(qū)建設(shè)的理解和支持,提高他們的自然環(huán)境保護(hù)意識,野生動物棲息環(huán)境得到明顯改善,野生動物種群數(shù)量訊速增長。由于環(huán)境質(zhì)量的提高和野生動物數(shù)量的增長,野生動物損害農(nóng)作物的次數(shù)和強(qiáng)度也不斷增加,損失逐年加重,在有些區(qū)域群眾種地已呈負(fù)收入現(xiàn)象,造成棄耕丟荒,社區(qū)群眾收減少。野生動物損害農(nóng)作物,社區(qū)群眾情緒的影響野生動物損害農(nóng)作物,是與民爭食問題,影響了農(nóng)民收成,有的地塊甚至顆粒無收,導(dǎo)致群眾生活水平下降。群眾有怨言,產(chǎn)生不滿,有的干脆丟棄耕地。長此以往,必然影響到對野生動物的保護(hù)工作。野生動物損害農(nóng)作物的趨勢分析保護(hù)區(qū)成立前,村民就在保護(hù)區(qū)域內(nèi)的弄場開墾種植,封山禁獵后,野生動物種群增多、數(shù)量增多,活動越發(fā)頻繁,野生動物對農(nóng)作物肆意踐踏,與人爭食的矛盾不斷加劇。結(jié)果是侵?jǐn)_范圍、種類、面積呈逐年增長,侵害程度加重,農(nóng)民逐漸丟棄不種,區(qū)域內(nèi)被丟棄地越來越多,野生物逐步向外覽食,損害范圍呈現(xiàn)向外擴(kuò)展趨勢。

對策與建議

制定補(bǔ)償政策,建立補(bǔ)償基金野生動物行政主管部門應(yīng)推動制定補(bǔ)償政策,建全補(bǔ)償政策依據(jù),設(shè)立補(bǔ)償基金,建立制度化的補(bǔ)償機(jī)制,解決農(nóng)民因保護(hù)野生動物,農(nóng)作物受害的損失。同時,認(rèn)真思考實(shí)際操作中,自然保護(hù)區(qū)、或者說野生動物造成損害比較嚴(yán)重的地方基本上是老少邊窮地區(qū),交通欠發(fā)達(dá),地方財(cái)政困難,很難安排資金或糧食進(jìn)行補(bǔ)償。所以,應(yīng)著重考慮以國家財(cái)政安排補(bǔ)償為主,執(zhí)行地方配套的辦法,徹底解決補(bǔ)償難操作問題。加大保護(hù)區(qū)內(nèi)扶貧開發(fā)項(xiàng)目支持力度,發(fā)展替代產(chǎn)業(yè)因保護(hù)要求,社區(qū)依賴資源受控制,應(yīng)設(shè)置小額項(xiàng)目貸款,支持有利森林資源增長的替代項(xiàng)目,如合箱養(yǎng)蜂、中草藥種植、野生動物馴養(yǎng)與繁殖、生態(tài)旅游、地方特色產(chǎn)品種植與開發(fā)等,轉(zhuǎn)換種植作物品種,減少野生動物踐踏對象,爭取群眾支持野生動物保護(hù)工作。穩(wěn)妥推進(jìn)生態(tài)移民工程,從根本上解決居民因保護(hù)野生動物與農(nóng)作物被損害的矛盾木論自然保護(hù)區(qū)在2005年實(shí)施一期生態(tài)移民工程,搬遷核心區(qū)居民19戶87人,實(shí)現(xiàn)當(dāng)年外遷,當(dāng)年脫貧,群眾很支持。此后,保護(hù)區(qū)周邊貧困村屯、農(nóng)戶要求外遷意愿強(qiáng)烈,生態(tài)移民有群眾基礎(chǔ),但遷移資金沒有著落,無法進(jìn)行。所以,安排遷移資金,穩(wěn)妥推進(jìn),對野生動物保護(hù)有重要作用。加強(qiáng)宣傳,積極開展補(bǔ)償工作,爭取群眾理解和支持要宣傳保護(hù)野生動物法律法規(guī),讓廣大群眾明白,保護(hù)野生動物,人人有責(zé);也要引導(dǎo)教育群眾增強(qiáng)對危害農(nóng)作物進(jìn)行防護(hù),減輕危害。同時,農(nóng)作物受到損害,要主動察看災(zāi)情,做好損失評估,依法依規(guī)進(jìn)行補(bǔ)償,做到既要保護(hù)野生動物,也要維護(hù)村民利益,爭取群眾理解和支持,維護(hù)社會穩(wěn)定。合理獵捕針對不同區(qū)域、不同物種的密集程度,采取相應(yīng)的管理措施;或者在監(jiān)管部門監(jiān)督下,結(jié)合科學(xué)研究和馴養(yǎng)繁殖需要,適當(dāng)獵捕,控制繁殖過快的物種,減少損害。在環(huán)境日趨惡化,全社會都認(rèn)識到生物多樣性保護(hù)的重要性,建設(shè)步伐得到了加快。但是,以人為本的時代,特別是保護(hù)區(qū)周邊群眾為保護(hù)野生動物已作出了很大的犧牲,有必要對群眾損失加以思考,進(jìn)行調(diào)查研究。通過監(jiān)測,基本摸索野生動物損害農(nóng)作物情況及基本規(guī)律,充分地認(rèn)識到群眾呼聲,希望上級決策部門制定科學(xué)的補(bǔ)償機(jī)制,減緩社區(qū)矛盾。這次監(jiān)測時間僅1年,可能因?yàn)榱帜竟麑?shí)年份豐碩差異而對監(jiān)測結(jié)果有一定的影響;其二,幾年來,棄地丟荒已相當(dāng)嚴(yán)重,很多弄場已經(jīng)全部變成荒地,影響了損失評估結(jié)果。此外,木論自然保護(hù)區(qū)與貴州茂蘭自然保護(hù)區(qū)核心區(qū)相連,本來就是一個整體,貴州境內(nèi)沒能同時進(jìn)行監(jiān)測,顯得有些缺陷。如果條件許可,與貴州茂蘭自然保護(hù)區(qū)聯(lián)合,再進(jìn)行一次監(jiān)測,同時對野生動物踐踏而棄地丟荒的情況進(jìn)行調(diào)查,作為影響監(jiān)測結(jié)果的因素加以分析,可能結(jié)果更準(zhǔn)確、更全面、更客觀。

第2篇：自動檢測論文范文

關(guān)鍵詞：自動化技術(shù)，紡織工業(yè)，應(yīng)用

 

隨著我國紡織工業(yè)持續(xù)快速的發(fā)展，現(xiàn)代紡織技術(shù)將以電子信息技術(shù)為主導(dǎo)，以智能化生產(chǎn)為主要特征，進(jìn)入90年代以來，現(xiàn)場總線技術(shù)以及基于該技術(shù)的控制系統(tǒng)在國內(nèi)外引起人們高度重視，成為世界范圍內(nèi)的自動化技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)，它綜合運(yùn)用了微處理器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)和自動控制技術(shù)，將微處理器置入現(xiàn)場自控設(shè)備，在沒有人的直接參與下，機(jī)器設(shè)備或生產(chǎn)治理過程通過自動檢測、信息處理、分析判定自動地實(shí)現(xiàn)預(yù)期的操作或某種過程。對工業(yè)生產(chǎn)過程實(shí)現(xiàn)檢測、控制、優(yōu)化、調(diào)度、治理和決策，達(dá)到增加產(chǎn)量、提高質(zhì)量、降低消耗和確保安全等目的。論文參考網(wǎng)。正是由于自動化技術(shù)在紡織工業(yè)上的廣泛應(yīng)用，推動著紡織新工藝、新技術(shù)的不斷成熟和推廣，日益改變著世界紡織工業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)面貌。

一、基于現(xiàn)場總線技術(shù)的紡織生產(chǎn)控制系統(tǒng)

現(xiàn)場總線是當(dāng)今3C(Computer、Communication、Control)技術(shù)發(fā)展的結(jié)合點(diǎn)，也是過程控制技術(shù)、自動化儀表技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的交匯點(diǎn)，是信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展在控制領(lǐng)域的集中體現(xiàn)，是信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)延伸到現(xiàn)場的必然結(jié)果。紡織工業(yè)的信息化建設(shè)是未來幾年紡織工廠的追求和建設(shè)重點(diǎn)，而數(shù)字化的紡織生產(chǎn)體系正是其不可或缺的基礎(chǔ)。它將全面提升紡織工廠的管理水平，對工廠的技術(shù)、質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)和服務(wù)推動的進(jìn)步都將產(chǎn)生直接的明顯的推進(jìn)作用。

數(shù)字化的紡織機(jī)械采用現(xiàn)代先進(jìn)的控制技術(shù)：以CPU為核心的控制器，以電力電子技術(shù)為基礎(chǔ)的新型驅(qū)動技術(shù)，以現(xiàn)場總線技術(shù)為代表的網(wǎng)絡(luò)及高速數(shù)據(jù)通訊技術(shù)。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時準(zhǔn)確采集和高速傳輸，實(shí)現(xiàn)分布式、現(xiàn)場化和抗干擾性能的提高，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化、智能化，完成紡織機(jī)械與現(xiàn)代先進(jìn)控制技術(shù)的結(jié)合，為紡織企業(yè)的信息化從設(shè)備層打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

現(xiàn)場總線控制層是各種生產(chǎn)信息的來源。各種棉紡、織造、印染機(jī)械的控制器只要具有現(xiàn)場總線通訊接口，通過適當(dāng)?shù)木幊蹋涂梢詫C(jī)械的運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時傳送到監(jiān)控系統(tǒng)?，F(xiàn)場總線監(jiān)控層完成車間級設(shè)備檢測和控制。應(yīng)用組態(tài)軟件編程和現(xiàn)場總線網(wǎng)絡(luò)，整合車間內(nèi)各個單臺機(jī)械設(shè)備控制系統(tǒng)，以清晰友好的人機(jī)界面實(shí)現(xiàn)全車間設(shè)備的生產(chǎn)狀態(tài)、產(chǎn)量、效率的監(jiān)視，同時還可以對設(shè)備的工藝參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一設(shè)置，故障報警、參數(shù)記錄、顯示歷史趨勢和實(shí)時曲線，生成和打印各種生產(chǎn)報表。管理層是工廠級的信息管理系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)均可以按照用戶的需求，通過多種總線、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)建立數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并分類送到各個管理部門，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計(jì)、分析和數(shù)據(jù)報表?，F(xiàn)場總線信息層將控制過程、信息管理、通信網(wǎng)絡(luò)融為一體，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，有關(guān)人員登陸到Web服務(wù)器，就可根據(jù)各自的權(quán)限監(jiān)控到生產(chǎn)現(xiàn)場的設(shè)備的運(yùn)行情況。

二、PLC、變頻器、人機(jī)界面三大自動化產(chǎn)品大量應(yīng)用

PLC、變頻器、人機(jī)界面三大主要自動化產(chǎn)品的應(yīng)用面已經(jīng)覆蓋到我國紡織機(jī)械行業(yè)的紡紗設(shè)備、織造設(shè)備、非織造布設(shè)備、染整設(shè)備、化纖設(shè)備等絕大多數(shù)設(shè)備領(lǐng)域，用于構(gòu)成紡織機(jī)械設(shè)備的控制系統(tǒng)。近年來紡織機(jī)械每年新機(jī)配套用的三大自動化產(chǎn)品需求量均已達(dá)到相當(dāng)?shù)囊?guī)模：變頻器的主機(jī)配套用量約為15萬臺以上，如果再加上紡織企業(yè)的老機(jī)改造和公用工程的需求，整個紡織機(jī)械行業(yè)變頻器的年需求量約為20萬臺以上；PLC的主機(jī)配套用量約在7萬套以上，整個紡織機(jī)械行業(yè)的年需求量在10萬套以上；人機(jī)界面是PLC的“姊妹產(chǎn)品”，一般情況下，采用PLC的設(shè)備必用人機(jī)界面，因此其年需求量接近于PLC，目前紡織機(jī)械正在逐步以觸摸屏人機(jī)界面替代文本式人機(jī)界面。

三、單軸驅(qū)動、多電機(jī)同步傳動技術(shù)得到廣泛應(yīng)用

紡織機(jī)械行業(yè)機(jī)電一體化的主要技術(shù)特點(diǎn)就是單軸驅(qū)動和多電機(jī)同步傳動技術(shù)，目前該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于我國紡機(jī)的整個領(lǐng)域。這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用使得機(jī)械結(jié)構(gòu)簡化、工藝調(diào)整方便，可以充分滿足工藝對設(shè)備的要求，同時適應(yīng)高品質(zhì)、多品種、小批量的市場需求。具有代表性的紡織機(jī)械如粗紗機(jī)，國內(nèi)各紡織機(jī)械廠均推出四軸單獨(dú)驅(qū)動的新型粗紗機(jī)，已成為粗紗機(jī)競爭的技術(shù)標(biāo)志；又如國內(nèi)各紡織機(jī)械廠推出了七軸單獨(dú)驅(qū)動的漿紗機(jī)，該機(jī)實(shí)現(xiàn)了對紗線伸長率、卷繞張力等工藝參數(shù)的精確控制，為后道工序提高無梭織機(jī)織造效率創(chuàng)造了有利條件。

四、過程控制技術(shù)應(yīng)用逐步深入

4.1自動化技術(shù)應(yīng)用于清梳聯(lián)設(shè)備，保證了成紗質(zhì)量和穩(wěn)定性

國產(chǎn)清梳聯(lián)設(shè)備配用的高產(chǎn)梳棉機(jī)采用混合環(huán)控制，對喂入棉層的厚度進(jìn)行檢測，控制短片段不勻；采用喇叭口壓力檢測或采用凹凸羅拉、階梯羅拉檢測輸出棉條的粗細(xì)，控制長片段不勻。論文參考網(wǎng)。兩處檢測到的信號，送入控制器經(jīng)計(jì)算機(jī)運(yùn)算，控制給棉羅拉的速度，達(dá)到自調(diào)勻整的目的。清梳聯(lián)單機(jī)和全流程采用的光電檢測、壓力傳感、位移傳感、信號轉(zhuǎn)換、伺服系統(tǒng)控制、計(jì)算機(jī)處理、變頻凋速、自調(diào)勻整、計(jì)算機(jī)綜合監(jiān)控等技術(shù)提高了全流程運(yùn)行的穩(wěn)定性、可靠性，保證了全流程連續(xù)、同步、平穩(wěn)運(yùn)行，使輸出棉條長片段、超長片段、甚至短片段的均勻度都能穩(wěn)定在一定范圍內(nèi)，從而保證了成紗質(zhì)量和穩(wěn)定性。

4.2自動化技術(shù)應(yīng)用于并條工序，穩(wěn)定了棉條支數(shù)

國外產(chǎn)的RSB-D30型并條機(jī)及HSR-1000機(jī)，除配有開環(huán)或閉環(huán)自調(diào)勻整裝置以外，還配有質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，發(fā)生質(zhì)量超限故障立即停車報警，自調(diào)勻整裝置很靈敏，傳感器對棉條發(fā)生的探測信號可保持每1.5～4mm勻整一次，這相對于高速并條機(jī)，單位時間里控制頻率很高，勻整頻率達(dá)毫秒級，因此棉條均勻質(zhì)量高，可將土25％的棉條均整到土1％以內(nèi)。這種并條機(jī)生產(chǎn)的棉條不必再由試驗(yàn)室控制支數(shù)偏差，因此在組成新的轉(zhuǎn)杯紡工藝過程中可不再考慮棉條重量偏差的離線檢測試驗(yàn)。

4.3自動化技術(shù)應(yīng)用粗紗機(jī)，改善粗紗條干水平

新型的粗紗機(jī)均由計(jì)算機(jī)控制多臺變頻器，交流伺服驅(qū)動器，再分別控制多臺電動機(jī)的同步傳動系統(tǒng)，從而簡化了復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)，取消了錐輪變速裝置、三自動成形機(jī)構(gòu)、計(jì)長裝置等。利用計(jì)算機(jī)儲存多品種的最佳工藝，更換品種十分方便；采用傳感技術(shù)，檢測紗線張力，通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)張力控制；采用計(jì)算機(jī)軟件來完成粗紗的卷繞成形功能和實(shí)現(xiàn)經(jīng)軸、織軸的理想卷繞，使機(jī)構(gòu)簡化，操作方便，性能改善，質(zhì)量提高，提升了設(shè)備的檔次和水平。

4.4自動化技術(shù)應(yīng)用于環(huán)錠紡紗系統(tǒng)，使之向全流程連續(xù)化生產(chǎn)發(fā)展

自動化程度的不斷發(fā)展，使環(huán)錠紡紗技術(shù)進(jìn)入了新的發(fā)展階段。有些機(jī)型將檢測結(jié)果通過變頻調(diào)速直接改變工藝參數(shù)，簡化了機(jī)械結(jié)構(gòu)，有的機(jī)型通過檢測、顯示還能直接勻整輸出紗條的質(zhì)量。操作自動化發(fā)展到了更高的水平，自動清潔、自動調(diào)速、定位停車、自動落卷、自動落紗、自動換筒、自動接頭、自動排除落棉等等，凡是需要人工操作的部位和動作，都盡可能地實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動操作。不僅減少了操作治理人員，減輕了勞動強(qiáng)度，提高了勞動生產(chǎn)率，更為重要的是，由機(jī)器代替手工操作，消除了人為因素對生產(chǎn)的影響，提高了操作的可靠性和穩(wěn)定性，因而保證了產(chǎn)品質(zhì)量。論文參考網(wǎng)。在大幅度提高單機(jī)生產(chǎn)水平和操作自動化的基礎(chǔ)上，環(huán)錠紡紗正向全流程連續(xù)化生產(chǎn)發(fā)展。

4.5新型氣流紡紗機(jī)已基本上實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)自動化

微機(jī)控制的紡紗系統(tǒng)可以自動檢測、顯示各種生產(chǎn)參數(shù)并自動打印?？梢宰詣訖z測和記錄紗線條干，并能超限自停，能按設(shè)定要求自動控制紡紗長度。還設(shè)有接頭質(zhì)量自動檢測裝置，號稱無疵點(diǎn)接頭。此外，如紡杯自動清潔、自動落筒、防疊裝置、上臘裝置、機(jī)臺自動啟動裝置等都有利于提高產(chǎn)品質(zhì)量，方便操作治理，提高勞動生產(chǎn)率。

4.6自動化技術(shù)應(yīng)用于無梭織機(jī)，實(shí)現(xiàn)織造生產(chǎn)自動化

自動化技術(shù)的推廣應(yīng)用，使無梭織機(jī)的技術(shù)水平和品種適應(yīng)性不斷創(chuàng)造新水平，使織機(jī)操作實(shí)現(xiàn)了自動化，如開關(guān)車的程序控制，定期自動加油，利用微機(jī)自動收集、顯示織機(jī)的各種生產(chǎn)參數(shù)和運(yùn)行情況，包括速度、產(chǎn)量、效率、停臺及原因分析、織軸經(jīng)紗存量、在機(jī)織物卷裝等等，因而提高了治理水平，提高了生產(chǎn)效率；電子送經(jīng)和電子卷取組成了經(jīng)紗張力的自動控制，基本上消除了緯向疵點(diǎn)；電子選色，微機(jī)自動變換織紋組織，集中改變織物圖形，通過單機(jī)和中心控制臺的雙向通訊還能實(shí)現(xiàn)群控；有些機(jī)型還能自動排除緯向疵點(diǎn)。

降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量是紡織企業(yè)普遍關(guān)心的問題，自動化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展為傳統(tǒng)的紡織工業(yè)提供了良好的技術(shù)支持，也正好為解決這兩個問題起到了關(guān)鍵作用，將有效保證產(chǎn)品質(zhì)量和減少用工數(shù)量，提高紡織企業(yè)的效率。

第3篇：自動檢測論文范文

關(guān)鍵詞：自動檢測 運(yùn)動捕獲 目標(biāo)跟蹤

中圖分類號：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）05-0000-00

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)以廣泛應(yīng)用到多個領(lǐng)域，如文本處理，圖像處理、音頻視頻信息處理等[1]。視頻信息通過具有大量的數(shù)據(jù)，無法通過人工方式進(jìn)行處理，迫切需要使用計(jì)算對其進(jìn)行自動地分析處理。智能視頻監(jiān)控就是對計(jì)算機(jī)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的一個重要應(yīng)用方向。通常來說，視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要用于各種安全保護(hù)、交通調(diào)度、信息追蹤等方面，廣泛應(yīng)用于社會各個領(lǐng)域，為人么日常的社會生活提供更加便捷安全的環(huán)境，例如：交通視頻監(jiān)控、高速路自動收費(fèi)、遠(yuǎn)程教育以及一些特殊的安全保障[2]。

視頻圖像中數(shù)據(jù)量過大，計(jì)算機(jī)無法對視頻中所有信息進(jìn)行處理，只能夠?qū)δ承┻\(yùn)動的物體感興趣，例如運(yùn)功的汽車，步行的人群等。而對于靜止物體關(guān)注程度較低，因?yàn)樗鼈兺ǔ２话杏玫男畔ⅰ?/p>

1 光流法原理

光流是指在三維空間中運(yùn)動物體在其觀測平面上像素運(yùn)動瞬時的速度場，是運(yùn)動場景中的可見點(diǎn)的三維速度矢量在平面上的投影。因此，物體大量的運(yùn)動信息可以通過光流形式展現(xiàn)，物體不同時刻的運(yùn)行情況被表達(dá)出來。

光流法是一種二維估算方法，其主要是基于下述兩個基本假設(shè)下提出的：（1）圖像上不同像素點(diǎn)之間存在聯(lián)系并不相互獨(dú)立，且鄰近像素的灰度有關(guān)聯(lián)關(guān)系，此外光流在整體圖像中是平滑變化的。（2）圖像中像素點(diǎn)在任意時刻的亮度值在很小的時間間隔內(nèi)恒定不變。

假定時間 ，圖像中的一個像素點(diǎn) 的灰度值為 ，在時間間隔 后，該點(diǎn)移動至位置 ，灰度值變?yōu)?。根據(jù)上述假設(shè)，像素點(diǎn)在時間間隔 內(nèi)，灰度值恒定：

此外，像素點(diǎn)在圖像中是平滑辦法的，則上式可用Taylor Expansion展開：

2 刪減背景法原理

刪減背景法是指通過比較當(dāng)前幀和圖像背景的差異，對結(jié)果進(jìn)行處理得到運(yùn)動目標(biāo)的方法。在該方法中目標(biāo)背景建模和更新是能否識別運(yùn)動目標(biāo)的關(guān)鍵。通常情況，攝像機(jī)并不會移動，其拍攝背景固定不變，因此該方法能夠完整提取目標(biāo)的運(yùn)動區(qū)域。但是當(dāng)場景中存在變化的背景情況時，將不能得到精確的運(yùn)動目標(biāo)檢測。

背景構(gòu)建更新方法，首先假設(shè) 是視頻圖像中 時刻的圖像信息， 時刻圖像背景定義為 ， 時刻差分圖像為：

將 進(jìn)行閾值處理，可以提取運(yùn)動目標(biāo)的二值圖像 ，公式如下：

刪減背景法在背景已知且固定不變的情況下，能夠精確的檢測運(yùn)動目標(biāo)運(yùn)動軌跡。該方法成功的核心是是否能夠合理的提取背景，如果背景圖像無法反應(yīng)實(shí)際的背景變化情況，則該方法的檢測結(jié)果較差。幾種常見的背景建立方法：（1）均值過濾法。該方法重點(diǎn)考慮背景的輕微變動，緩存時刻 前后 幀視頻圖像像素位置，計(jì)算像素均值作為背景圖像中像素位置。但是該方法對內(nèi)存要求較大，只能使用規(guī)模運(yùn)動目標(biāo)的識別。（2）基于碼本法。碼本法是指通過對視頻圖像序列進(jìn)行觀察，利用聚類的方法構(gòu)建背景模型。通常碼本并不一定滿足某些數(shù)學(xué)分別。在檢測目標(biāo)時，需要將幀中每個像素點(diǎn)和背景中對應(yīng)碼本比較，滿足一下兩規(guī)則即可：像素顏色與碼字的失真程度小于某閾值；像素亮度在該碼字亮度區(qū)域內(nèi)。（3）隱馬爾科夫方法。其是為了處理場景光照的異常行為。例如：電燈開關(guān)、雷電、晴陰交替出現(xiàn)等等。它的基本原理是將這些現(xiàn)象看做離散的集合狀態(tài)，使用三狀態(tài)隱馬爾科夫模型對像素建模，三狀態(tài)分別對應(yīng)陰影、背景和前景。

3 幀差法原理

幀差法是指通過計(jì)算運(yùn)動物體近鄰幀之間的差異，通常背景圖像近鄰幀之間固定不存在差異，近鄰幀之間對應(yīng)點(diǎn)的差越大，則物體運(yùn)動區(qū)域越大。當(dāng)差值為0時，則說明是背景部分無差異。簡單的幀值法公式為：

其中， 為時刻 像素點(diǎn) 的灰度值， 為 時刻的像素點(diǎn) 的灰度值。

場景中無運(yùn)動物體時，背景穩(wěn)定無變化， ；當(dāng)場景中有物體運(yùn)動是 。通常情況，設(shè)定閾值 ，如果 則圖像中像素點(diǎn)在運(yùn)動區(qū)域內(nèi)，否則在運(yùn)動區(qū)域外。獲取的運(yùn)動目標(biāo)二值圖像為 ，公式如下所示：

幀差法具有廣泛的應(yīng)用前景，且使用能力強(qiáng)。但它要求較高的差分幀選擇：其一運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動速度如果較快，則較長的時間間隔進(jìn)行差分計(jì)算，但若過長則二者不存在重疊會被看作兩個不同的物體；其二，如果運(yùn)動體速度較慢，則較短時間間隔使得運(yùn)動物體重合，無法檢測運(yùn)動區(qū)域。因此幀差法通常只使用于運(yùn)動目標(biāo)檢測的預(yù)處理工作。

4 結(jié)語

本文重點(diǎn)討論了運(yùn)動目標(biāo)檢測的相關(guān)技術(shù)研究。運(yùn)動目標(biāo)檢測是圖像分割技術(shù)的一種，能夠從視頻圖像序列中刪除背景知識，提取運(yùn)動物體目標(biāo)。一次介紹了光流法、刪減背景法以及幀差法三種背景構(gòu)建提取運(yùn)動目標(biāo)的方法。討論這三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為今后進(jìn)一步研究運(yùn)動目標(biāo)檢測提供了基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

第4篇：自動檢測論文范文

英文名稱：Chemical Sensors

主管單位：中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會

主辦單位：中國儀器儀表學(xué)會化學(xué)傳感器專業(yè)委員會

出版周期：季刊

出版地址：湖南省長沙市

語

種：中文

開

本：大16開

國際刊號：1008-2298

國內(nèi)刊號：32-1406

郵發(fā)代號：32-1406

發(fā)行范圍：國內(nèi)外統(tǒng)一發(fā)行

創(chuàng)刊時間：1981

期刊收錄：

CA 化學(xué)文摘(美)(2009)

核心期刊：

期刊榮譽(yù)：

聯(lián)系方式

第5篇：自動檢測論文范文

Abstract： This paper introduced the independent testing application of coronal mass ejections. The coronal mass ejections image data is from LASCO（Large Angle Spectrometric Coronagraph）. The key of this program is to transform Cme into bright ridges by Hough in the （time，height）diagram. Secondly， to mark different Cmes with morphology. This program's output event list similar to the traditional manual directory. It also contains the start time， main angle， angular breadth and speed. Compared with manual operation， the automatic monitoring method can detect the Cmes 24h a day without manual intervention. So this detection method is not only rapid but also objective.

關(guān)鍵詞：日冕物質(zhì)拋射；Hough變換；自動檢測

Key words： coronal mass ejections；Hough transform；automatic detection

中圖分類號：P182.6+2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2015）30-0207-02

0 引言

早期，對于日冕拋射物質(zhì)的檢測，主要是有經(jīng)驗(yàn)的科技工作者通過檢查連續(xù)的日冕觀測圖像判別是否有Cmes產(chǎn)生，這種方法很準(zhǔn)確但是效率很低，而工作量巨大。因此，我們開發(fā)了一種軟件CACTus（“Computer Aided CME Tracking”）用于檢測日冕圖像的日冕物質(zhì)拋射。Berghmans et al. （2002a，b）[1]介紹了早期的CACTus軟件包。本論文主要介紹對CACTus的改進(jìn)機(jī)制。這個方法包含了兩個步驟①圖像處理，②特征提取。第二部分主要介紹的是圖像預(yù)處理模塊，該模塊融合了c2和c3圖像，提高了Cme（coronal mass ejections）之間的對比度。將c2與c3圖像進(jìn)行合并并經(jīng)證明較之早期版本是比較優(yōu)良的改進(jìn)操作，在此操作中應(yīng)注意不同的時空分辨率。第三部分是主要介紹圖像識別模塊。由于靠近c(diǎn)3日冕最邊緣的信噪比變得很低，所以此部分最難的部分是Cme運(yùn)動提取。因此，Cme信號提取后，該模塊使用聚類和形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算將這些日冕物質(zhì)區(qū)分開來。第四部分主要是人工檢測Cmes方法和自動檢測Cmes方法對比分析。

1 圖像處理模塊

初始的Lasco圖像（在http：//sohonascom.nasa.gov可以看近期圖像）包括準(zhǔn)靜態(tài)k冕流結(jié)構(gòu)和一些緩慢移動的恒星，行星和彗星，F(xiàn)冕，還有一些儀器發(fā)散的雜光，因此不適合日冕物質(zhì)拋射的檢測。此外，由于Cme間的對比度降低，視場邊緣處噪聲急劇增加，Cme很難被檢測出。日冕圖像有很高的空間分辨率，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們檢測日冕物質(zhì)對圖像的需要。一個典型的日冕在亮度上有很微弱的變化，只能從某些時刻圖像中看到?；谶@些原因，我們需要識別出在大量數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)出亮度變化的微弱的信號。如果對1024*1024的圖像直接使用圖像識別模塊會導(dǎo)致非常大的計(jì)算工作。為了避免以上情況，使用圖像處理模塊重新格式化初始圖像：

①讀入從LASCO C2和C3得到的LEVEL 0.5圖像，使用曝光時光標(biāo)準(zhǔn)化并且移除明亮的點(diǎn)狀源（行星或恒星，宇宙射線撞擊產(chǎn)生的）。

②將圖像從直角坐標(biāo)（x，y）轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo) （θ， r）。將（x，y）下的1024*1024圖像轉(zhuǎn)換為182*34的c2（θ， r） FOV和180*197的c3（θ，r）FOV。2003年的研究表明這種低分辨率圖像適合CACTus區(qū)分Cme的種類，并且增加了信噪比，顯著加速了程序運(yùn)行效率。

③對于Cme通道中的每一個極坐標(biāo)[θ， r]下的像素值都有一個正的偏差值。Cme的對比通常是用ΔB/Bbg。ΔB是指日冕中亮度差的最大值，Bbg指的是背景亮度。Sime和Hundhausen （1987）[2]指出ΔB/Bbg變化范圍為百分之幾。跟以往不同的是，改進(jìn)程序不再使用一張背景圖片，這里使用差分圖像并且逐像素的將差分圖像的尺寸擴(kuò)大到原始圖片的大小。最終求得某個像素強(qiáng)度Bt的值是：

事實(shí)上ΔB是δB/δt（因?yàn)閳D像沒必要要求等時間間隔）我們不使用背景圖片，而使用差分圖像，這個過程輸出的是[θ，r，t]，這個結(jié)果比之前輸入的要小很多。并且其中很多非Cme信號被去除或強(qiáng)烈地衰減。

2 圖像識別模塊

為了應(yīng)用特征識別技術(shù)檢測日冕物質(zhì)拋射，我們需要清楚地了解Cme的定義。Hundhausen et al.[3，4] （1984； Munro et al. 1979）給出了Cme的定義，指出日冕結(jié)構(gòu)在幾分鐘或者幾小時的明顯變化，在日冕儀圖像中呈現(xiàn)的一種新的，離散的，明亮的白光?，F(xiàn)在我們稍微改一下這個定義，日冕是指是一種日冕儀器拍攝的新產(chǎn)生的，離散的，明亮的有著徑向向外速度（Schwenn 1995）[5]的白光。

實(shí)驗(yàn)證明圖像分割技術(shù)不能用在自動檢測每個日冕圖像的日冕的位置和范圍方面。Cme表面上的多變性使得不容易識別出它們的范圍，特別是它們的尾部邊緣，而且很容易和其他的日冕拋射融合在一起。因此，我們不在極坐標(biāo)圖像檢測Cme，而是著眼于[θ，r，t] 數(shù)據(jù)立方體中θ對應(yīng)的[t，r]切片。如果角度為θ的[t，r]切片穿過Cme，則會在t，r]切片中看到明亮的脊線。1999年sheeley et al首次在[t，r]切片中檢測Cmes。 [t，r]切片和Cmes脊線都在預(yù)處理模塊處理的圖像中，這樣的話圖像就有了更好的對比度并且包含了低噪聲。

使用[t，r]切片的好處在于所有的Cmes看起來是一樣的，甚至亮度較弱的Cme也能清晰顯示出來，而且斜脊線的檢測自然滿足上述指定徑向向外移動特性的必要條件，最令人興奮的是，Cme的運(yùn)動速度可以從Cme的傾角中得到。

Hough變換在1997年被用于在噪聲中檢測出直線，在1999年被用于LASCO/c2圖像中檢測極羽。每條在[t，r]霍夫空間的直線可以通過兩個變量t0和Δt參數(shù)化表示。RMIN和RMAX對應(yīng)的邊緣視場在徑向方向。Δt為CME花費(fèi)在視場中的時間。描述這條直線的方程：

修正的霍夫變換線性擬合是在[t0，Δt]平面（所謂的累加器空間）的一個點(diǎn)與該強(qiáng)度的沿著相應(yīng)的積分線中的原始圖像。然后（t0，Δt）空間局部最大值在原始的的圖像中呈現(xiàn)出不同的直線。這里使用修正的霍夫變換擬合（t，r）切片。在這一步驟中，把時間間距不等的圖片也考慮進(jìn)去，如果圖像的時間間距是相等的，脊線就看起來像一條直線。在變換空間中，使用信號濾波器，選出一些重要的信號。（t，r）切片中每一個角度為θR的脊R可以用起始時間 tR，速度vR（～Δ1t）和亮度IR來表示。我們可以通過讓每一個脊線[vR，θR，tR]=IR，建立一個數(shù)據(jù)立方體[VR，θR，TR]=IR。

由于Cme是個大尺度的結(jié)構(gòu)，每個角度對應(yīng)的起始時間和速度只是很小的變化。這就意味著[θ，r，t]數(shù)據(jù)立方體中的Cme可以用數(shù)據(jù)點(diǎn)的密集群表示。檢測Cmes的問題就轉(zhuǎn)化為在3維散布圖中識別集群。我們僅僅沿著速度方向集成[v，θ，t]立方體，并且將[θ，t]Cme概觀圖中集群的位置確定為Cme發(fā)生的時間和跨越角度。在論文的算法中我使用一些閾值來限制假的Cme的數(shù)量。

3 對比分析

實(shí)驗(yàn)表明，根據(jù)日冕圖像序列自動監(jiān)測Cmes是可行的，主要是估計(jì)日冕拋射物質(zhì)的起始時間、主角、角的寬度、速度并且像人工監(jiān)測日冕物質(zhì)拋射一樣得到一個日冕目錄。當(dāng)前版本的程序在實(shí)時且?guī)缀跸嗤钠鹗紩r間和主要角的基礎(chǔ)上，幾乎恢復(fù)目錄中的所有的Cmes。CACTus發(fā)現(xiàn)了的Cmes的個數(shù)將近是人工檢測目錄中Cmes個數(shù)的3倍。CACTus目錄中包含了一些變化比較弱的Cmes，而這些在人工檢測中被當(dāng)作“gusty outflow”而檢測不到。雖然如此，人工檢測的Cmes也符合第三部分給出的Cme的定義。在某些情況下，CACTus去除了目錄中一些不重要的Cme，只留下了一些重要的Cme。當(dāng)分析大量的Cme數(shù)據(jù)時，前面的有關(guān)于Cme的統(tǒng)計(jì)可以起著重要的參考作用。人工目錄也不是100%正確，因?yàn)镃ACTus確實(shí)發(fā)現(xiàn)了一些目錄中沒有的確定的Cmes。

4 結(jié)論

較之前的人工檢測方法，CACTus有許多優(yōu)勢。但CACTus并不是完美無缺的，一些改進(jìn)工作也正在進(jìn)行，例如：Cme加速度的確定等。該程序應(yīng)用于空間天氣預(yù)測方面，不僅Cme的速度而且它的強(qiáng)度和質(zhì)量都是一些重要參數(shù)。CACTus軟件的輸出結(jié)果可以被當(dāng)作一些自動實(shí)時程序的輸入數(shù)據(jù)，而用于每天的天氣預(yù)報。

參考文獻(xiàn)：

[1]Berghmans， D. 2002b， ESA SP-506， 85.

[2]Sime， D. G.， & Hundhausen， A. J. 1987， JGR， 92， 1049.

[3]Hundhausen， A. J. 1993， JGR， 98， 177.

第6篇：自動檢測論文范文

韓冬

仿寫是高考的必考項(xiàng)之一。但對這一考點(diǎn)的掌握，很多考生還不太熟練。在考查中，考生往往出現(xiàn)以下誤區(qū)：要么不合要求，要么語意不明，要么沒有文采。造成這些現(xiàn)象的原因，主要還是考生平常沒有進(jìn)行嚴(yán)格的訓(xùn)練。可以這樣說，不少學(xué)生平時在做這種題目時非常毛糙，隨意馬虎，因而在考試時做得漏洞百出。其實(shí)，這種題目只要看清要求，有的放矢，就會做得令自己滿意，令別人滿意。

下面以2004年高考題為例，作一個簡略的說明。

一、符合要求。請看湖北高考 24題：下面四個比喻，意思連貫，本體、喻體分別含有遞降關(guān)系。請選擇新的本體和喻體，仿寫四個句子。（不要求與原句字?jǐn)?shù)相同）

祖國是一座花園，北方就是園中的臘梅；小興安嶺是一朵花，森林就是花中的蕊。

要求中要注意以下幾點(diǎn)：首先要選擇新的本體和喻體。也就是說，本體和喻體不再是“祖國”“北方”“小興安嶺”“森林”和“花園”“臘梅”“花”“蕊”，但有的考生就是視而不見。其次，本體和喻體分別含有遞降關(guān)系。這一點(diǎn)非常重要，是這一題的關(guān)鍵點(diǎn)，也是這一題的難點(diǎn)。很多考生找不到含有“遞降關(guān)系”的四個事物。另外，要意思連貫。這就要求考生從整體去把握。以上三點(diǎn)是題目給我們的要求，我們姑且稱它們?yōu)椤帮@性的要求”。這同時我們還要注意“隱性的要求”——比喻。要明確比喻的目的：為了讓抽象的事物更加形象。那么，喻體就必須是具體的，形象的，而不能是虛幻的，空泛的，甚至是大而不當(dāng)?shù)臇|西。有的考生的喻體就出現(xiàn)了諸如“成熟”“回憶”等“看不見摸不著”的事物。下面是寫得較好的例子：社會是澎湃的大海，家庭就是海上的航船；父母是桅桿，兒女就是充滿希望的風(fēng)帆。

二、注意連貫。請看遼寧高考24題：在橫線處仿寫前面的句子，構(gòu)成一組排比句。

每一汪水塘里，都有海洋的氣息；-----------------，-----------------------；----------------，-----------------------。所以詩人才說：“一株三葉草，再加上我的想象，便是一片廣闊的草原?！?/p>

題目的要求是仿寫“每一汪水塘里，都有海洋的氣息”，要求再寫兩個句子，構(gòu)成排比。寫句子時，就要求考生對例句進(jìn)行分析，即分析“隱性的要求”。原來，這里要考生注意“一汪水塘”和“海洋”之間整體與局部的關(guān)系。如果不注意這一點(diǎn)，就會僅去寫一些貌似正確，其實(shí)離題萬里的句子，這樣的句子在表達(dá)上就是不連貫的。有的考生由于不清楚這些要求，就去很隨便的寫，東一榔頭西一棒，甚至簡單的重復(fù)“有氣息”，那么這樣的句子就相當(dāng)生硬。下面是寫得較好的例子：每一塊巖石上，都有大山的身影；每一片落葉中，都有秋天的足跡。

三、富有文采。請看天津高考24題：仿照下面的比喻形式，另寫一組句子。要求選擇新的本體和喻體，意思完整。（不要求與原句字?jǐn)?shù)相同）

童年是旭日，老年是夕陽，歲月充滿變幻的風(fēng)云，理想則是人生永遠(yuǎn)的北斗。

做這種題目的時候，很多考生總認(rèn)為，只要寫個大差不離“符合”要求就行了。很少在錘煉字詞上下工夫，因而很多題目做是做出來了，但詞句缺乏推敲，

總讓人感覺不太妥當(dāng)，看著不太舒服，讀了味同嚼蠟。這主要原因就在于寫得沒有文采。其實(shí)，仿寫這類句子，最講究文采了。寫得好了可能讓人有耳目一新的感覺。這也就是這一題很多同學(xué)雖同樣寫出來了，得分卻有高低的原因。下面是寫得較好的例子：⒈父愛是咖啡，母愛是濃茶；家庭洋溢怡人的馨香，親情則是兒女永遠(yuǎn)的避風(fēng)港。⒉歡聚是明月，離別是殘?jiān)拢簧钪谐錆M深深的牽掛，思念則是連接人們情感的絲線。⒊現(xiàn)實(shí)是此岸，理想是彼岸；人生充溢湍急的河流，奮斗則是堅(jiān)韌執(zhí)著的橋梁。

通聯(lián)江蘇灌南高級中學(xué)韓冬郵編222500 信箱handong67@163.com

1、 對格式的要求

第7篇：自動檢測論文范文

關(guān)鍵詞：羅蘭-C導(dǎo)航系統(tǒng)，地面臺站，信號模擬器，GPIB接口，F(xiàn)PGA，DSP

 

1引言

隨著“長河二號”工程的全面投入運(yùn)行，羅蘭-C遠(yuǎn)程無線電導(dǎo)航系統(tǒng)地面臺鏈已有效覆蓋中國東、南部沿海及內(nèi)陸領(lǐng)域[1]，航空型羅蘭-C導(dǎo)航系統(tǒng)接收設(shè)備已實(shí)現(xiàn)了國產(chǎn)化[2][3]。目前在國內(nèi)，羅蘭-C導(dǎo)航系統(tǒng)除了已普遍應(yīng)用于海上艦船導(dǎo)航定位外，還開始廣泛應(yīng)用于空中飛機(jī)航線導(dǎo)航、終端導(dǎo)航和非精密進(jìn)近引導(dǎo)。羅蘭-C導(dǎo)航系統(tǒng)在航空領(lǐng)域的應(yīng)用，豐富了飛機(jī)導(dǎo)航引導(dǎo)手段。

羅蘭-C導(dǎo)航系統(tǒng)機(jī)載設(shè)備在機(jī)務(wù)內(nèi)場進(jìn)行定檢測試時，需要羅蘭-C系統(tǒng)地面臺站信號模擬器提供專用的測試信號。特別是在自動測試系統(tǒng)（ATE）平臺上對羅蘭-C系統(tǒng)機(jī)載設(shè)備進(jìn)行定檢測試時，還需要羅蘭-C系統(tǒng)信號模擬器要具有程控操作功能。

依據(jù)在ATE系統(tǒng)測試平臺上對羅蘭-C系統(tǒng)機(jī)載設(shè)備進(jìn)行自動定檢測試時的功能需求，同時兼顧傳統(tǒng)手動測試環(huán)境的使用要求，筆者研制了一種既可通過GPIB接口進(jìn)行程控操作，又可通過控制面板手動操作的羅蘭-C系統(tǒng)地面臺站信號模擬器。

2設(shè)計(jì)思路

2.1功能和適應(yīng)性考慮

根據(jù)在ATE 系統(tǒng)平臺上對羅蘭-C系統(tǒng)機(jī)載設(shè)備進(jìn)行自動定檢測試時的功能需求，同時兼顧考慮傳統(tǒng)手動測試環(huán)境下的使用要求，要求羅蘭-C系統(tǒng)地面臺站信號模擬器應(yīng)能模擬產(chǎn)生羅蘭-C地面臺站信號，以與其它測量儀器配合使用，完成航空型和航海型羅蘭-C接收機(jī)的時差精度、臺站鎖定時間、臺站跟蹤等性能指標(biāo)的程控自動檢測和手動人工檢測。具體功能如下：

(1) 可模擬產(chǎn)生不同時差的任意一組羅蘭-C臺鏈的主、副臺工作信號；

(2) 具有同軸電纜信號和天線射頻信號兩種羅蘭—C臺鏈主、副臺模擬信號輸出形式；

(3) 具有運(yùn)用GPIB總線程控設(shè)置羅蘭-C臺鏈主、副臺組重復(fù)間隔（又稱為“組重復(fù)周期”，GRI）和主、副臺時差1（TD1）、時差2（TD2）數(shù)值和模擬信號輸出幅度等數(shù)值功能；

(4) 具有通過GPIB總線與ATE系統(tǒng)主控計(jì)算機(jī)之間的通信功能；

(5) 具有運(yùn)用控制面板人工設(shè)置羅蘭—C臺鏈主、副臺GRI、TD1、TD2數(shù)值和模擬信號輸出幅度等數(shù)值功能；

(6) 具有自檢測功能。

2.2主要設(shè)計(jì)指標(biāo)

依據(jù)功能需求定位，確定羅蘭-C系統(tǒng)地面臺站信號模擬器設(shè)計(jì)指標(biāo)如下：

（1）射頻輸出信號頻率范圍：90～110kHz

（2）羅蘭—C臺鏈GRI值可調(diào)范圍：40.00～99.99ms

分辨率：0.01 ms

（3）羅蘭—C臺鏈主臺與兩副臺間時差TD1（SA）、TD2（SB）值可調(diào)范圍：11000.00～99999.99µs

分辨率： 0.01 µs（10ns）

（4）同軸電纜輸出模擬信號數(shù)據(jù)：特性阻抗50Ω

衰減量可調(diào)范圍0～60dB

分辨率1 dB

精度±0.1 dB

（5）程控接口標(biāo)準(zhǔn)：GPIB IEEE488.2總線形式

（6）工作電源：220V±10%、50Hz

（7）連續(xù)工作能力：8h

（8）平均故障間隔時間（MTBF）：>1000h

（9）工作溫度：-10～+45ºC

（10）結(jié)構(gòu)及外型尺寸：3U標(biāo)準(zhǔn)機(jī)箱（高：3U，寬：420mm，深：≦600mm）

3 板級電路工作原理

羅蘭—C系統(tǒng)地面臺站信號模擬器采用模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思想，整個模擬器硬件由GPIB程控接口及邏輯控制板、羅蘭-C系統(tǒng)地面臺站模擬信號產(chǎn)生板、天線信號驅(qū)動板、頻率基準(zhǔn)板、電源板和人工操作控制面板等6塊功能組件板組成，如圖1所示。

第8篇：自動檢測論文范文

1、無損檢測方法

常見的無損檢測方法包括：外觀檢查、X射線檢測、超聲波檢測、磁粉檢測和渦流檢測等。為了得到準(zhǔn)確的檢驗(yàn)結(jié)果并有效的指導(dǎo)后續(xù)焊接工藝，需要對焊縫內(nèi)缺陷的具體類別和位置做進(jìn)一步確定，以往的評定方法從審閱膠片到監(jiān)測工業(yè)電視都以人工評定為主，該方法主觀性強(qiáng)，自動化水平低，勞動強(qiáng)度大，且當(dāng)檢測人員遇到質(zhì)量較差的缺陷影像時很難對其做出正確的分析和辨識。

為了保證檢測過程的客觀化、科學(xué)化和規(guī)范化，許多專家學(xué)者提出將X射線檢測圖像進(jìn)行數(shù)字化處理，利用圖像處理技術(shù)增強(qiáng)檢測圖像的質(zhì)量，并通過計(jì)算機(jī)評片的方式實(shí)現(xiàn)焊縫缺陷的自動識別。

X射線缺陷檢測根據(jù)X射線在缺陷區(qū)域產(chǎn)生異樣能量衰減的原理，通過膠片感光或者增強(qiáng)器顯影等可視化的方法來判斷工件中是否存在缺陷以及缺陷的位置和大小。

2、基于圖像處理技術(shù)的缺陷檢測

從X射線焊縫缺陷檢測已有的研究來看，利用分割、聚類等圖像處理算法進(jìn)行缺陷分割檢出的方法居多，國內(nèi)外學(xué)者對此紛紛提出了很多卓有成效的算法，如：背景消除法、波形分析法、閾值分割法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法、聚類法和基于模版匹配的相似缺陷檢測法等。

在焊縫缺陷的實(shí)時檢測中，文獻(xiàn)[1]針對厚壁工件在檢測中實(shí)時性較差和圖像信噪比低的問題，提出了基于雙閾值分割背景消除法和平行焊接方向波形分析法，并通過算法融合的方式實(shí)現(xiàn)了焊縫缺陷的自動檢測，實(shí)驗(yàn)表明該方法對每張圖像的平均處理時間為17ms，能夠滿足在線檢測系統(tǒng)對實(shí)時性的要求。文獻(xiàn)[2]針對檢測圖像中焊縫和缺陷難于準(zhǔn)確檢測的問題，通過列灰度波形分析法確定了焊縫邊界和缺陷所在的局部區(qū)域，并通過分水嶺算法和Beamlet變換實(shí)現(xiàn)了缺陷的檢測提取。閾值分割是較為常見的圖像分割方法，比如：直方圖閾值法、ostu算法、迭代法和自適應(yīng)閾值法等。文獻(xiàn)[3]介紹了分區(qū)域自適應(yīng)中值濾波方法，作者根據(jù)圖像不同區(qū)域灰度變化的特點(diǎn)進(jìn)行不同方向上的一維中值濾波，弱化缺陷模擬出背景圖像，然后采用合適的閾值從背景相減的圖像中分割出了缺陷。

國外學(xué)者對此也進(jìn)行了大量的研究，針對以普通“明確集”理論為基礎(chǔ)的經(jīng)典圖像處理方法在檢測低對比度的微小缺陷時效果差的問題，文獻(xiàn)[4]通過使用局部圖像特征的模糊推理方法實(shí)現(xiàn)了圖像濾波，實(shí)驗(yàn)表明該方法在缺陷檢測方面近乎于人類視覺水平。Alaknanda通過合適的閾值選取后利用Canny算子確定了焊縫缺陷邊界，并采用數(shù)學(xué)形態(tài)圖像處理的方法實(shí)現(xiàn)了缺陷檢測[5]。

3、基于模式識別方法的缺陷識別

隨著機(jī)器視覺技術(shù)與模式識別技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)智能識別技術(shù)在焊接檢驗(yàn)領(lǐng)域的應(yīng)用研究取得了很大的進(jìn)展，如何利用圖像中的特征信息進(jìn)行缺陷類型識別成為了研究的熱點(diǎn)，諸如專家系統(tǒng)、模糊分類、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法均已被應(yīng)用到了焊縫缺陷的識別中。

文獻(xiàn)[6]采用產(chǎn)生式結(jié)構(gòu)，通過收入大量焊縫缺陷分析的知識，構(gòu)造了焊縫缺陷識別的專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有半自動式的知識獲取和維護(hù)功能，可隨著系統(tǒng)的使用而提高缺陷識別的準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[7]從專家、教科書和國際標(biāo)準(zhǔn)中收集知識并組建了知識庫，該系統(tǒng)在油氣管道檢驗(yàn)中可以識別11種手工電弧焊的焊接缺陷。文獻(xiàn)[8]針對面積較小或空間對比度較低的缺陷識別困難的問題，提出了一種基于圖像空間特性的模糊識別算法，在石油焊管的在線檢測中實(shí)現(xiàn)了5種焊縫缺陷的識別，取得了良好的應(yīng)用效果。

4、支持向量機(jī)算法的發(fā)展現(xiàn)狀

支持向量機(jī)算法源于Vapnik在1995年提出的用于解決模式識別問題的支持向量方法，該方法從訓(xùn)練集中選擇一組特征子集（支持向量），使得對特征子集的線性劃分等價于對整個數(shù)據(jù)集的分割。此后，對支持向量機(jī)算法的研究主要集中在對非線性二次規(guī)劃問題的求解和建模參數(shù)的整定。

利用標(biāo)準(zhǔn)二次型優(yōu)化技術(shù)求解對偶問題的方法，是經(jīng)典SVM訓(xùn)練算法慢及受到訓(xùn)練樣本集規(guī)模制約的主要問題，目前提出了許多改進(jìn)算法，主要從如何處理大規(guī)模樣本集的訓(xùn)練問題和訓(xùn)練算法的收斂速度等方面改進(jìn)的，主要包括：塊算法、分解算法和SMO算法。

文獻(xiàn)[9]提出的塊算法，對于給定的樣本通過迭代方式逐步排除非支持向量，將矩陣的規(guī)模從訓(xùn)練樣本數(shù)的平方減少到具有非零Lagrange乘子的樣本數(shù)的平方，從而降低了訓(xùn)練過程對存儲容量的要求。分解算法將二次規(guī)劃問題分解成一系列規(guī)模較小的二次規(guī)劃子問題進(jìn)行迭代求解，是目前有效解決大規(guī)模問題的主要方法，Joachims利用這些方法實(shí)現(xiàn)的SVMlight是目前設(shè)計(jì)SVM分類器的重要軟件。由Platt提出的序列最小優(yōu)化（ SMO）算法把一個大的優(yōu)化問題分解成一系列只含兩個變量的優(yōu)化問題，兩個變量的最優(yōu)化問題可以解析求解，因而不需要迭代地求解二次規(guī)劃問題。針對隨時間序列獲得的學(xué)習(xí)機(jī)，Cauwenberghs提出了用于模式識別的增量減量式學(xué)習(xí)方法。此外，還有基于經(jīng)典算法的在線式算法和各種縮減算法。

針對SVM建模參數(shù)整定的問題，部分專家學(xué)者采用智能優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，有學(xué)者采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行模型參數(shù)整定，相比于經(jīng)典SVM方法和Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有更高的識別精度。隨著對SVM研究的深入，人們提出了一些SVM的擴(kuò)展算法，這些算法通過增加函數(shù)項(xiàng)、變量或者系數(shù)等方法使公式變形，產(chǎn)生出有某一方面優(yōu)勢或者有一些應(yīng)用范圍的算法。Suykens為了減少SVM的計(jì)算復(fù)雜度，采用最小二乘系統(tǒng)作為損失函數(shù)代替了傳統(tǒng)的二次規(guī)劃優(yōu)化方法，提出了最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM），由于將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為了解線性方程組的問題，該方法具有較快的運(yùn)算速度。

通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行焊縫缺陷的自動檢測、識別是自動化技術(shù)進(jìn)步的趨勢，其客觀性、快速性和經(jīng)濟(jì)性是人工評片所無法比擬的。建立一個準(zhǔn)確率高、實(shí)時性好的焊縫缺陷識別系統(tǒng)，是研究人員一直追求的目標(biāo)，將有助于幫助檢驗(yàn)人員及時的發(fā)現(xiàn)缺陷，提高焊管的檢驗(yàn)效率，使得檢驗(yàn)過程更加規(guī)范化和科學(xué)化。

[注：本論文受以下基金資助：陜西省自然基金項(xiàng)目（2013JQ8049），陜西省教育廳自然科學(xué)專項(xiàng)（2013JK1077），中國石油科技創(chuàng)新基金研究項(xiàng)目（2014D-5006-0605），西安石油大學(xué)博士科研啟動基金（2013BS006）。]

參考文獻(xiàn)：

[1]邵家鑫，都東，石涵，等.基于厚壁工件X射線實(shí)時成像的焊縫缺陷自動檢測[J].清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013，53（2）：150～154.

[2]張曉光，孫正，胡曉磊，等.射線檢測圖像中焊縫和缺陷的提取方法[J].焊接學(xué)報，2011，32（2）：77～80.

[3]周正干，趙勝，安振剛.基于分區(qū)域自適應(yīng)中值濾波的X射線焊縫圖像缺陷提取[J].航空學(xué)報，2004，25（4）：420～424.

[4]Lashkia V. Defect detection in X-ray images using fuzzy reasoning [J]. Image and Vision Computing， 2001， 19（5）：261～269.

[5]Alaknanda R S， Anand， Pradeep K. Flaw detection in radiographic weld images using morphological approach [J]. NDT & E International， 2006 （39）： 29～33.

第9篇：自動檢測論文范文

關(guān)鍵詞：電氣控制；PLC技術(shù)；自動化；無人值守

1 引言

隨著可編程邏輯控制器（PLC）技術(shù)的逐漸發(fā)展，很多工業(yè)生產(chǎn)要求實(shí)現(xiàn)自動化控制的功能，都采用PLC來構(gòu)建自動化控制系統(tǒng)，尤其是對于一些電氣控制較為復(fù)雜的電氣設(shè)備和大型機(jī)電裝備，PLC在電氣化和自動化控制方面具有獨(dú)到的優(yōu)勢，如順序控制，可靠性高，穩(wěn)定性好，易于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化和遠(yuǎn)程化控制，以及實(shí)現(xiàn)無人值守等眾多優(yōu)點(diǎn)?；诖耍琍LC技術(shù)逐漸成為工業(yè)電氣自動化控制的主要應(yīng)用技術(shù)。

本論文主要結(jié)合數(shù)控機(jī)床的電氣化功能的改造，詳細(xì)探討數(shù)控機(jī)床電氣化改造過程中基于PLC技術(shù)的應(yīng)用，以及PLC技術(shù)在實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床自動化控制功能上的應(yīng)用，以此和廣大同行分享。

2 數(shù)控機(jī)床的電氣化改造概述

2.1 數(shù)控機(jī)床的主要功能

數(shù)控機(jī)床是實(shí)現(xiàn)機(jī)械加工、制造和生產(chǎn)中應(yīng)用的最為廣泛的一類機(jī)電設(shè)備。數(shù)控機(jī)床依托數(shù)控化程序，實(shí)現(xiàn)對零部件的自動切削和加工。但是目前我國仍然有超過近1000萬臺的數(shù)控機(jī)床，主要依靠手動控制完成切削加工，無法實(shí)現(xiàn)基本的電氣化和自動化控制。為此，本論文的主要的目的是基于PLC控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床的電氣化改造，主要實(shí)現(xiàn)以下功能：

（1） 數(shù)控機(jī)床的所有電機(jī)、接觸器等實(shí)現(xiàn)基于PLC的自動化控制；

（2）數(shù)控機(jī)床的進(jìn)給運(yùn)動由PLC控制自動完成，無需人工手動干預(yù)；

（3） 自動檢測零部件切削過程中的相關(guān)參數(shù)，如加工參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)等等；

（4） 結(jié)合上位機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)控機(jī)床的遠(yuǎn)程控制，以達(dá)到無人值守的目的。

2.2 電氣化改造的總體方案

結(jié)合上文對于數(shù)控車床的電氣化、自動化改造的功能要求，確定了采用上位機(jī)與下位機(jī)結(jié)合的自動化改造方案。該方案總體結(jié)構(gòu)分析如下：

（1） 上位機(jī)借助于工控機(jī)，利用工控機(jī)強(qiáng)大的圖像處理能力，重點(diǎn)完成數(shù)控車床的生產(chǎn)組態(tài)畫面顯示，以及必要的生產(chǎn)數(shù)據(jù)的傳輸、保存、輸出，同時還要能夠?qū)崿F(xiàn)相關(guān)控制指令的下達(dá)，確保數(shù)控車床能夠自動完成所有切削加工生產(chǎn)任務(wù)。

（ 2）下位機(jī)采用基于PLC技術(shù)的電氣控制模式，由傳感器、數(shù)據(jù)采集板卡負(fù)責(zé)采集數(shù)控車床的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)等所有參數(shù)，由PLC實(shí)現(xiàn)對相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算，并傳輸給上位機(jī)進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的圖形化顯示和保存；另一方面，PLC控制系統(tǒng)還接收來自于上位機(jī)的控制指令，實(shí)現(xiàn)對數(shù)控車床的遠(yuǎn)程控制。

（3） 對于數(shù)控車床最為關(guān)鍵的控制――進(jìn)給運(yùn)動的控制，利用PLC+運(yùn)動控制板卡的模式實(shí)現(xiàn)電氣化和自動化的控制。具體實(shí)現(xiàn)方式為：選用合適的運(yùn)動控制板卡，配合PLC的順序控制，對進(jìn)給軸電機(jī)實(shí)現(xiàn)伺服運(yùn)動控制，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)控車床進(jìn)給運(yùn)動的自動化控制。

3 數(shù)控車床電氣化自動控制改造的實(shí)現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)改造結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

數(shù)控車床的電氣化自動控制改造，其整體結(jié)構(gòu)如下圖1所示，其整體結(jié)構(gòu)主要由以下幾個部分構(gòu)成：

3.1.1 底層設(shè)備

底層設(shè)備主要包括兩個方面，首先是實(shí)現(xiàn)數(shù)控車床自動切削加工運(yùn)轉(zhuǎn)等基本功能的必要電氣、機(jī)電設(shè)備，如電源模塊、電機(jī)模塊等，這些機(jī)電設(shè)備能夠保證數(shù)控車床的基本功能的穩(wěn)定可靠的實(shí)現(xiàn)；其次，底層設(shè)備還包括各類傳感器，比如監(jiān)測電機(jī)轉(zhuǎn)速、溫度的速度傳感器和溫度傳感器，監(jiān)測進(jìn)給軸運(yùn)動進(jìn)給量的光柵尺等，這些傳感類和數(shù)據(jù)采集類設(shè)備為實(shí)現(xiàn)數(shù)控車床自動化控制提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。

3.1.2 本地PLC站

本地PLC站主要負(fù)責(zé)接收底層傳感設(shè)備傳送過來的傳感參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)及其他檢測參數(shù)，通過內(nèi)部程序的運(yùn)算，判斷整個數(shù)控車床的工作狀態(tài)，并將其中的重點(diǎn)參數(shù)上傳到遠(yuǎn)程控制終端進(jìn)行數(shù)據(jù)的圖形化顯示、存儲、輸出打印等操作；另一方面，本地PLC站同時還接收來自于遠(yuǎn)程控制終端所下達(dá)的控制指令，比如停機(jī)、啟動等控制指令，PLC站通過對相應(yīng)執(zhí)行器（比如電機(jī)）的控制，從而實(shí)現(xiàn)自動化控制的功能。

3.1.3 遠(yuǎn)程控制終端

遠(yuǎn)程控制終端主要是依賴于工控機(jī)實(shí)現(xiàn)的上位機(jī)數(shù)據(jù)管理和狀態(tài)監(jiān)控，需要專門開發(fā)一套面向數(shù)控車床加工、生產(chǎn)和自動控制的軟件程序，以實(shí)現(xiàn)對數(shù)控車床的遠(yuǎn)程化、網(wǎng)絡(luò)化、自動化控制，真正實(shí)現(xiàn)無人值守的功能。

基于PLC的數(shù)控車床電氣自動化改造框圖

3.2 PLC電氣控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

本研究論文以CK6140普通數(shù)量機(jī)床為具體研究對象，詳細(xì)探討其電氣化、自動化控制的改造。通過上文對機(jī)床改造方案和結(jié)構(gòu)功能的分析，可以確定整個機(jī)床電氣化、自動化改造，一共需要實(shí)現(xiàn)14個系統(tǒng)輸入，9個系統(tǒng)輸出。結(jié)合控制要求，這里選用日本三菱公司的FX2N-48MR型PLC，輸入回路采用24V直流電源供電方式。根據(jù)對數(shù)控機(jī)床的各模塊控制功能的分析，選用合適的接觸器、繼電器、開關(guān)、輔助觸點(diǎn)等電氣控制元件，與PLC共同實(shí)現(xiàn)對電氣設(shè)備的控制，比如PLC通過接觸器控制電機(jī)模塊，PLC通過繼電器控制電磁閥等部件，從而完成基于PLC控制的數(shù)控車床電氣化改造。

4 結(jié)語

隨著電氣設(shè)備的越來越復(fù)雜，工業(yè)生產(chǎn)對于電氣控制的要求也越來越高，基于PLC的自動化控制技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，逐漸成為了當(dāng)前工業(yè)自動化生產(chǎn)控制中的主流技術(shù)之一。采用PLC技術(shù)最大的優(yōu)勢在于實(shí)現(xiàn)自動化控制同時具有較高的可靠性和抗干擾能力，極大的避免了由于采用單片機(jī)技術(shù)而造成的系統(tǒng)不穩(wěn)定現(xiàn)象。本論文結(jié)合電氣控制詳細(xì)探討了PLC自動化技術(shù)的應(yīng)用，給出了具體的系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例，對于進(jìn)一步提高PLC自動化技術(shù)的工業(yè)化應(yīng)用具有很好的指導(dǎo)和借鑒意義。