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蚕茧质量无损智能检测方法
研发阶段/n内容简介:该项目是一种蚕茧无损智能检测方法,可以在不切剖蚕茧的情况下无损检测蚕茧的干壳量,称量结果可精确到0.2克。按照国家蚕茧收购标准,配合蚕茧等级的其他辅助指标,实现蚕茧等级的科学评判。通过振动检测的手段,并结合数理统计和智能信息处理的方法来分析蚕茧振动信号建立蚕茧质量的数学模型,每次检测时分析蚕茧的振动信号并通过数学模型得出蚕茧的茧壳的重量。该项目得到湖北省自然科学基金的支持,项目编号:2001AA208B02。本产品获得一项专利,专利号:CN03128058.7。
湖北工业大学 2021-01-12
CompactPCI多路电能质量检测装置
本装置采用CompactPCI技术架构,多路同步交流采样技术,软件测控技术。实现多路谐波分析的功能,分析的谐波次数达到50次。该装置采用GPS定时,具备条件录波,本地数据存储和数据网络上传至主站等功能。目前一套系统可以实现32路谐波分析。该系统可以灵活配置,以配合各种不同的传感器。
西南交通大学 2016-06-27
双光学放大倍率图像采集装置及图像采集控制处理系统
通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统,进行巧妙的光路切换,实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求,有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾,破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题;应用企业已累计生产销售682台套,用户已达到300多家,部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区,打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面,有效促进了行业的技术进步。
华南理工大学 2021-04-14
《北京市支持科技服务业高质量发展若干措施》发布
推动产教融合和科教融合,鼓励高等院校、职业学校、行业组织开展科技服务业专业技术培训。
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会 2025-01-21
欢迎报名 | [5月24日·长春]地方大学高质量发展论坛启动报名
为深入贯彻落实习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神,贯彻落实《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》和三年行动计划,研讨高等教育强国建设新路径新范式,宣传高等教育强国研究成果,中国高等教育培训中心、中国高等教育学会地方大学教育研究分会决定举办“地方大学高质量发展论坛”(以下简称“论坛”)。
中国高等教育学会 2025-05-16
一种针对含有模糊信息历史洪水的 L-moment 估参方法
本发明公开了一种针对含有模糊信息历史洪水的 L-moment?估参方法,通过对含有模糊信息的历史 洪水,在合理范围内对它可能的量值进行离散,然后求得含有模糊信息的历史洪水在不同离散值下,频 率估计结果的离差平方和,通过随机动态规划法求解得到使离差平方和最小时的离散值组合,则在该离 散值组合下计算得到的频率分布线型的参数为最优解,该方法既不增加冗余信息,又不提高历史洪水的 误差,还能够得到使估计结果最优的参数,拓展了 L-moment?方法的适用
武汉大学 2021-04-14
基于降阶观测器的模糊无人机系统容错编队控制方法
本发明针对模糊多领航无人机系统的容错编队控制问题。提出基于降阶观测器的模糊无人机系统容错编队控制方法,包括:使用T‑S模糊模型多领航无人机系统进行建模;将原系统先转化为降阶形式,再导出增广形式;基于中间变量为降阶增广系统设计降阶故障观测器,估计跟随无人机的状态、过程故障和系统不确定性;利用相对状态信息设计跟踪容错编队控制器,以过程故障和系统不确定性的估计作为补偿项;为降阶故障观测器和跟踪容错编队控制器设计自适应参数;验证降阶故障观测器和跟踪容错编队控制器性能;本发明能更突出地处理非线性、不确定的控制问题,同时减少计算量、提高分布式决策效率。
南京工业大学 2021-01-12
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。  
中国人民大学 2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。
中国人民大学 2021-04-10
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括:获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离,获取距离大于预定值的像素点集合Z,获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U,将像素点集合U进行背景差分处理,获得像素点集合E,根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域,像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合,像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学 2021-04-10
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