简介:摘要:顺应如今可持续发展战略的实施,针对垃圾分类设计了一款光电智能垃圾分拣车。数据集是神经网络训练的基础,使用K210通过OV2640对垃圾进行各种角度的拍摄,人工对拍摄照片进行分类边界框选[2]。基于TensorFlow深度学习理论,导入AI神经系统进行训练,增强系统对垃圾的适应性[3]。随后便可直接通过OV2640进行垃圾识别框选边界并输出种类、位置等信息。车辆的RT1064芯片接受到K210传回的信息,控制电机采取铲取或绕过的操作。通过对编码器输出信号的积分,进行路径规划,达到逐一识别垃圾的目的。当场上所有垃圾逐一识别过后,第一个识别的所有同种垃圾全部被收集再车内。随后便向垃圾分类区移动,通过摄像头对分类区色块的识别,判断准确的+分类区域。通过急加速、急后退的方法将车内垃圾倒入分类区内。随后车辆再进行下一种垃圾的收集,收集过程同上。
简介:摘要:传统的串口光电转换模块多封闭在机壳中,具有体积大、接口多且重量重的特点,在野外训练等特殊环境下不易操作,因此本文就关于设计一种集成度高的光电转换模块,满足多种环境下的使用需要进行了详细概述。
简介:摘要:随着光学技术、微电子技术、激光技术、材料技术和半导体技术的快速发展,光电技术的发展在此基础上得到了极大的推动,使得光电技术得到了人们的广泛关注和认可。特别是在军事上得到了很好的应用。比如反激光制导武器系统和激光雷达都是利用光电技术。同时,在一些特殊行业,例如在零件检测、精密制造、精密测量、光纤通信等生产技术中,对光电技术的应用有很大程度的依赖。并且由于光电技术的应用,他们的工作效率大大提高。然而,在目前的发展形势下,当前的光电技术仍然是一项相对前沿的技术。现有的一些光电产品原理非常复杂,对生产加工工艺要求非常严格,所以光电技术的成本一直比较高,普通消费水平的用户无法接受。
简介:摘要:在对机载光电转塔原理和组成分析的基础上,对国外典型光电转塔的特点和应用进行了介绍,分析了光电传感器设计、伺服稳定控制和图像融合等技术,并对其发展趋势进行了展望。
简介:摘要:由于考虑涉及到产品光学稳定性和瞄准控制系统的技术复杂性和产品研发的长期不可持续预测性,传统的自动调整瞄准技术远远不能完全满足产品研发的实际需要。本课题分析主要用于研究光谱探测器不同光谱测量范围之间在光电转动稳定性上的内在差异,系统和应用光学校正平台之间结构的物理复杂性以及校正精度的几个关键技术控制问题,利用多功能自准光校直仪研究解决了光轴与驱动转轴不同地协调转动引起的光轴轴向平行转动校正误差问题,建立了固定空间光轴瞬态校正控制参数,并通过设计专用大中小口径光轴自动标定校正装置,作为光轴自动同步校正精度和光轴机械安装精度相互匹配的主要出发点,通过专用俯仰-旋转方位/轴向升力极限精度测量仪的光轴设计,确定了各驱动部件之间自动装配和机械安装精度误差的直接影响,解决了由于驱动转轴的轴向正交性而转动引起的光轴校正误差问题,完成了应用传统光轴技术和应用常规光轴调谐控制装置中所无法直接达到的光轴设计控制任务和机械精度控制要求。
简介:摘要:光电探测技术是以激光、红外、光纤等现代光电子器件作为基础,通过对被检测物体的光辐射,经光电检测器接收光辐射并转换为电信号。光电探测技术高速度、高精度、非接触等测量特点被广泛应用。本文根据纺织行业异性纤维在线检测特殊要求,结合白色丙纶丝紫外荧光效应特点设计了一套特殊照明和接收检测系统,能够高效、快速的清除原棉内带荧光的白色丙纶丝。