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物料含水檢測是工業企業日常需要進行的工作之一,工業企業對固體、顆粒、粉末、膠狀體(漿體)、液體等物質進行水分含量測量時,從卡車、皮帶、烘干機、攪拌機、燒結機、料斗、儲料倉、管道、螺旋輸送機、溜槽、礦槽等不同工況下提取的物料進行實驗室化驗測量后,才能獲取水分值。 傳統方法是人工在生產線取樣,然后帶到實驗室化驗,從而獲得水分數據。耗時耗力,具有較大的延遲性和滯后性,無法滿足實時預警,實時測量控制的生
??2018年玻纖行業發展進入了新常態,預示著玻纖產業的轉型升級不僅需要技術上的動力源泉,同時也需要在體制機制上沖破固有的模式,這樣才使得技術創新的成果競相迸發、創新成果的轉化水到渠成,依靠創新驅動才能推動玻纖產業未來的發展。 四大難題,阻礙玻纖行業發展 ??人工檢測:人工檢測的不可控性,制衡著技術升級。 ??勞動力成本提升:傳統的勞動力資源優勢正逐漸消失,人口紅利的減少或消失對我國玻璃纖維行業的
為深入貫徹落實《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》,搶抓人工智能產業發展機遇,去年11月,西安電子科技大學人工智能學院正式揭牌成立。其是教育部直屬高校一個致力于人工智能領域**人才培養、創新成果研發及高層次團隊培育的實體性學院,是我國邁出人工智能產、學、研深度融合的重要一步。 ? 2017年,陜西省共榮獲36項國家科學技術成果,陜西高校在*四輪學科評估中也表現不俗,充分彰顯了陜西雄厚的科教實
本文為解決玻璃纖維管紗(奶瓶紗)人工檢測質量不穩定的問題,提出了一種基于較大穩定較值區域(MSER)和支持向量機(SVM)的玻璃纖維管紗毛羽檢測方法。 解決方案 利用機器視覺技術對管紗毛羽疵點進行實時檢測,通過多路相機采集管紗毛羽原始圖像,根據其形態特征以及灰度對比信息,提出基于較大穩定較值區域(MSER)的管紗毛羽分割方法,然后運用局部二值模式(LBP)算法獲得管紗毛羽的輪廓點特征信息,最后利
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