一种伺服系统误差补偿方法

    公开(公告)号:CN114460110B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202210220140.4

    申请日:2022-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种伺服系统误差补偿方法,属于运动机构标校技术领域,采用X光对标记物进行成像,以所成像的基准标记的特征在图像中的位置保持不变作为约束条件,统计载物台水平位置、载物台高度、探测器倾斜角度和旋转角度,采用多项式拟合的方法建立五轴运动关系,根据运动关系,载物台水平位置跟随载物台高度、探测器倾斜角度和旋转角度变化,实现不同放大比、不同视角下始终保持视野中心不变,对所关注区域进行成像;本发明可建立点物像在空间的绝对位置关系,不仅能满足不同放大比、不同视角下始终保持视野中心不变的需求,还可应用于平面CT成像中,不需要额外的平面CT模块,即可实现被测物体的三维成像。

    一种伺服系统误差补偿方法

    公开(公告)号:CN114460110A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202210220140.4

    申请日:2022-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种伺服系统误差补偿方法,属于运动机构标校技术领域,采用X光对标记物进行成像,以所成像的基准标记的特征在图像中的位置保持不变作为约束条件,统计载物台水平位置、载物台高度、探测器倾斜角度和旋转角度,采用多项式拟合的方法建立五轴运动关系,根据运动关系,载物台水平位置跟随载物台高度、探测器倾斜角度和旋转角度变化,实现不同放大比、不同视角下始终保持视野中心不变,对所关注区域进行成像;本发明可建立点物像在空间的绝对位置关系,不仅能满足不同放大比、不同视角下始终保持视野中心不变的需求,还可应用于平面CT成像中,不需要额外的平面CT模块,即可实现被测物体的三维成像。

    一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法

    公开(公告)号:CN110084094A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910168705.7

    申请日:2019-03-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法,具体处理步骤包括:(1)通过无线电监测手段,采集得到小型民用无人机的链路信号;(2)将该链路信号发送给数据处理中心,进行信号预处理,得到信号的时域特征和频域特征;(3)将信号的时域特征和频域特征输入到深度学习网络中进行计算,输出得到信号的目标识别分类结果;(4)将所采集的信号数据和识别结果保存至数据库,若为新发现的目标类别,经人工确认后添加至信号识别库。本发明所提供的无人机目标识别分类方法,将深度学习算法应用于无人机无线电信号监测领域,以突破传统无线电信号分析方法的应用瓶颈,切实可行地解决低空安全防护中无人机信号监测和识别问题。

    一种用于伺服系统误差高精度补偿的数据采集方法

    公开(公告)号:CN114544676B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202210220606.0

    申请日:2022-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种用于伺服系统误差高精度补偿的数据采集方法,属于运动机构标校领域,采用X光对标记物进行成像并计算基准标记中心,采用基于变化率的逐次逼近方法移动载物台水平位置,使基准标记中心位于探测器成像中心,记录载物台高度、探测器倾斜角度、探测器旋转角度以及移动后的载物台水平位置坐标;本发明采用基于变化率的逐次逼近方法,通过三或四次水平移动可使基准标记和视野中心重合;采用多个基准标记进行分段采集数据,兼顾高放大比和低放大比;本发明数据采集效率高、采集的数据可用于基于五轴运动平台的X射线检测装置的伺服系统误差高精度补偿中。

    一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法

    公开(公告)号:CN110084094B

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN201910168705.7

    申请日:2019-03-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法,具体处理步骤包括:(1)通过无线电监测手段,采集得到小型民用无人机的链路信号;(2)将该链路信号发送给数据处理中心,进行信号预处理,得到信号的时域特征和频域特征;(3)将信号的时域特征和频域特征输入到深度学习网络中进行计算,输出得到信号的目标识别分类结果;(4)将所采集的信号数据和识别结果保存至数据库,若为新发现的目标类别,经人工确认后添加至信号识别库。本发明所提供的无人机目标识别分类方法,将深度学习算法应用于无人机无线电信号监测领域,以突破传统无线电信号分析方法的应用瓶颈,切实可行地解决低空安全防护中无人机信号监测和识别问题。

    一种用于伺服系统误差高精度补偿的数据采集方法

    公开(公告)号:CN114544676A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210220606.0

    申请日:2022-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种用于伺服系统误差高精度补偿的数据采集方法,属于运动机构标校领域,采用X光对标记物进行成像并计算基准标记中心,采用基于变化率的逐次逼近方法移动载物台水平位置,使基准标记中心位于探测器成像中心,记录载物台高度、探测器倾斜角度、探测器旋转角度以及移动后的载物台水平位置坐标;本发明采用基于变化率的逐次逼近方法,通过三或四次水平移动可使基准标记和视野中心重合;采用多个基准标记进行分段采集数据,兼顾高放大比和低放大比;本发明数据采集效率高、采集的数据可用于基于五轴运动平台的X射线检测装置的伺服系统误差高精度补偿中。

    一种电容式粮食水分传感器的精确测量方法及设备

    公开(公告)号:CN109916968B

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN201910258162.8

    申请日:2019-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种电容式粮食水分传感器的精确测量方法及设备,包括以下步骤:A:给传感器及单片机供电;B:振荡电路输出信号;C:计算得到水分值。精确校准方法包括以下步骤:S1:零位初始测量;S2:温漂校准;S3:一致性校准;S4:粮食参数标定。所述传感器包括外壳、正负电极与检测电路板,所述检测电路板的电容检测端点与正负电极相连接。本发明由于采用了精确校准方法,这样便能够针对多样化的采样介质进行统一性的算法校准,而且采用具有物理隔离的供电电路,实现独立的供电,这样在检测过程中能够避免一切干扰源,还采用单总线通信方案,能够方便地解决粮库分布式布局需求。

    一种电容式粮食水分传感器的精确测量方法及设备

    公开(公告)号:CN109916968A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910258162.8

    申请日:2019-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种电容式粮食水分传感器的精确测量方法及设备,包括以下步骤:A:给传感器及单片机供电;B:振荡电路输出信号;C:计算得到水分值。精确校准方法包括以下步骤:S1:零位初始测量;S2:温漂校准;S3:一致性校准;S4:粮食参数标定。所述传感器包括外壳、正负电极与检测电路板,所述检测电路板的电容检测端点与正负电极相连接。本发明由于采用了精确校准方法,这样便能够针对多样化的采样介质进行统一性的算法校准,而且采用具有物理隔离的供电电路,实现独立的供电,这样在检测过程中能够避免一切干扰源,还采用单总线通信方案,能够方便地解决粮库分布式布局需求。

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