最早的檢測磁場的人通過測量地球磁場的方向在茫茫無際的大海上航行。隨著科技的發(fā)展，多種磁傳感器被用來測量磁場的存在、強度和方向，這個磁場不僅僅是地球磁場，還包括永磁體、磁化的軟磁體、車輛的擾動、腦電波以及電流產(chǎn)生的磁場。磁傳感器可以非接觸地測量這些物理參數(shù)，成為許多工業(yè)和導(dǎo)航控制系統(tǒng)的眼睛。本文將討論在地球磁場范圍內(nèi)的磁感測技術(shù)的現(xiàn)狀，以及這些傳感如何應(yīng)用。側(cè)重于在地磁場環(huán)境下的車輛檢測和導(dǎo)航的應(yīng)用。
標(biāo)簽： AMR 磁阻 傳感 定向
上傳時間： 2014-12-29
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針對當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)對測控系統(tǒng)多功能、高度智能化的復(fù)雜性要求，提出了一種應(yīng)用于汽車安全性能檢測的嵌入式設(shè)計方案。整個系統(tǒng)以韓國SAMSUNG公司生產(chǎn)的ARM920T為內(nèi)核的S3C2410微處理器為主控芯片搭建硬件平臺，采用嵌入式Linux操作系統(tǒng)作為軟件平臺，可以大大提高系統(tǒng)的功能。
標(biāo)簽： 嵌入式 汽車檢測 系統(tǒng)開發(fā) 過程
上傳時間： 2013-11-17
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針對解決OpenCV人臉檢測模塊在Android平臺編譯和移植的問題，提出一種利用JNI技術(shù)（Java Native Interface）調(diào)用OpenCV以及采用Android NDK（Native Development Kit）生成共享庫的目標(biāo)檢測方法。文中從分析利用Android NDK編譯Android平臺所需要的OpenCV靜態(tài)庫的問題入手，詳細(xì)闡述了利用JNI調(diào)用OpenCV相關(guān)函數(shù)的具體步驟。經(jīng)過多次試驗，證明該人臉檢測模塊的平均檢測時間為1 280 ms，具有較高的檢測速度和檢測精度。
標(biāo)簽： Android OpenCV 人臉檢測
上傳時間： 2013-12-10
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真空斷路器滅弧室觸頭是斷路器實現(xiàn)分閘合閘的關(guān)鍵部件，需定期檢查，但常規(guī)人工檢測方法費時費力。經(jīng)過對真空斷路器滅弧室機械結(jié)構(gòu)特點與動作過程的研究，設(shè)計出一種基于ARM處理器的觸頭磨損度檢測系統(tǒng)，此系統(tǒng)由安裝在斷路器端的從機和安裝在控制室電腦上的主機適配器組成，系統(tǒng)使用搭載ARM1176JZF-S處理器的S3C6410芯片、AD3812模塊、W-DCD5位移傳感器、4432系列射頻無線模塊等器件實現(xiàn)了在機房使用一臺PC機或手機短信對多臺真空斷路器滅弧室觸頭磨損進(jìn)行遠(yuǎn)程檢測與控制。經(jīng)測試，系統(tǒng)檢測誤差低于0.78%。系統(tǒng)檢測精度高，使用方便實時性好，可靠性強，大大減少了以往的觸頭檢測工作量。
標(biāo)簽： ARM 真空斷路器 檢測系統(tǒng) 磨損
上傳時間： 2013-10-14
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通過深入研究國內(nèi)外視頻圖像運動目標(biāo)的跟蹤技術(shù)現(xiàn)狀，基于目前對視頻圖像中運動物體進(jìn)行檢測與跟蹤設(shè)備的便攜性差、耗電量高等缺點，本系統(tǒng)利用ARM11平臺搭載Linux系統(tǒng)實現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用的方法，完成了一套較完整的小型化檢測系統(tǒng)的設(shè)計。本系統(tǒng)通過對實驗室中走動的人進(jìn)行視頻檢測跟蹤試驗，最終得出本系統(tǒng)可以對通過USBCAM采集的視頻信號進(jìn)行實時的數(shù)據(jù)處理，視頻分辨率為240×320。包括檢測出運動物體，標(biāo)記出運動物體的圖形中點，并對其進(jìn)行軌跡的標(biāo)注等。
標(biāo)簽： ARM 11 視頻圖像 物體檢測
上傳時間： 2013-10-23
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針對面粉加工業(yè)對小麥硬度精密檢測的需要，提出了基于ARM的小麥硬度檢測控制器的設(shè)計方案。為提高系統(tǒng)的實時性和控制精度，對小麥硬度檢測的任務(wù)進(jìn)行了合理分解。根據(jù)系統(tǒng)功能，對控制器的各個部分進(jìn)行了模塊化設(shè)計，分別介紹了功能模塊的實現(xiàn)和各個模塊的通信方式及伺服電機控制方法的實現(xiàn)。經(jīng)測試小麥硬度檢測控制器的成本低、攜帶方便、穩(wěn)定性好，應(yīng)用前景廣闊。
標(biāo)簽： ARM 硬度檢測 控制器
上傳時間： 2013-11-12
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本書全面系統(tǒng)地闡述了在強背景噪聲中微弱信號檢測的基本原理、方法及儀器。全書共分三部分：第一篇介紹電噪聲的基礎(chǔ)知識，也括電路中噪聲來源、統(tǒng)計特征、計算方法、電路中噪聲性能指標(biāo)：第二篇論述噪聲中檢測信號的基本方法，包括噪聲中信號波形恢復(fù)(濾波)、信號判決、信號參量估計及信號譜估汁；第三篇介紹低噪聲放大器設(shè)計，以及幾種典型的微弱信號檢測儀器的原理及應(yīng)用。 本書既系統(tǒng)介紹微弱信號檢測的基本理論，又從技術(shù)角度介紹噪聲中信號檢測的方法及儀器。
標(biāo)簽： 微弱信號 儀器 檢測方法
上傳時間： 2013-11-14
上傳用戶：日光微瀾
摘要:芯片引腳是否合格,是成型分離制程檢測的關(guān)鍵.針對這一問題,應(yīng)用機器視覺和機器自動化技術(shù),研制出實現(xiàn)成型分離制程芯片檢測自動化的檢測系統(tǒng).實驗測試表明,該設(shè)備具有較高的檢測精度和檢測速度,能夠滿足生產(chǎn)需要.關(guān)鍵詞:成型分離'機器視覺'自動化檢測
標(biāo)簽： 機器視覺 分離 芯片
上傳時間： 2013-10-09
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機場道面異物是威脅跑道運行安全的常見病害，及時、準(zhǔn)確的檢測異物具有現(xiàn)實意義。針對現(xiàn)有的人工目視檢測方法，本文基于圖像處理理論，提出了一種機場道面異物的自動檢測算法。根據(jù)機場道面的復(fù)雜背景和常見異物的特點，本文采取了分塊的方法，選擇Harris角點、灰度共生矩陣、灰度級分布范圍等特征，分別用閾值法和SVM法對實際機場道面異物圖像進(jìn)行檢測。初步實驗證明，該方法可以有效檢測出機場道面復(fù)雜背景下的異物，實驗結(jié)果顯示，檢測正確率達(dá)到了98%。
標(biāo)簽： 復(fù)雜背景 特征分析 檢測
上傳時間： 2013-11-26
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U盤檢測工具
標(biāo)簽： Benchmark ATTO Disk 32
上傳時間： 2013-11-06
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