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时间分割

  • 多头动臂式贴片机贴装时间分阶段启发式优化算法

    摘要:贴片机贴装时间是影响表面组装生产线效率的重要因素,文中提出了一种改进式分阶段启发式算法解决具有分飞行换嘴结构的多贴装头动臂式贴片机贴装时间优化问题;首先,根据飞行换嘴的特点,提出了适用于飞行换嘴的喂料器组分配方案;其次,依据这一分配结果,通过改进式启发式算法实现了喂料器组在喂料器机构上的分配;最后,结合近邻搜索法解决了元器件的贴装顺序优化问题;仿真结果证明,文中采用的改进分阶段启发式算法比传统分阶段启发式算法具有更好的贴装时间优化效果。关键词:分阶段启发式算法;贴片机;飞行换嘴

    标签: 贴片机 优化算法 启发式

    上传时间: 2013-10-22

    上传用户:大灰狼123456

  • 图像分割中常用的水平集方法的matlab源代码

    水平集分割matlab代码

    标签: matlab 图像分割 水平集 源代码

    上传时间: 2013-10-14

    上传用户:xuanchangri

  • AD内电层与内电层分割教程

    AD内电层与内电层分割教程。

    标签: AD内电层 内电层 分割 教程

    上传时间: 2015-01-01

    上传用户:immanuel2006

  • Allegro学习笔记之电源层、地层分割

    Allegro学习笔记之3—电源层、地层分割

    标签: Allegro 电源 地层分割

    上传时间: 2014-02-14

    上传用户:徐孺

  • 基于FPGA的视频图像分割技术设计与应用

    关于FPGA视频处理方面的应用,FPGA用于视频分割

    标签: FPGA 视频图像 分割技术

    上传时间: 2013-11-08

    上传用户:sjy1991

  • 采用基于FPGA 的方法缩短高级医疗内窥镜系统的开发时间

      电子发烧友网核心提示:医疗内窥镜的市场发展带来了各种挑战,例如,要求增强功能,更高的精度,更好的处理性能,以及更小的体积等。本文介绍Altera高级医疗内窥镜系统解决方案,它使用了1080p视频设计工作台、DSP 构建模块、参考设计,以及 Stratix® V、Cyclone® V 和 Arria® V FPGA 等。通过下文介绍,资深专家向您支招,教你懂得如何通过采用基于FPGA的方法来缩短高级医疗内窥镜系统的开发时间。   引言   对内窥镜检查的需求在不断增长,同时还需要不断改进检查过程,增强医疗设备的功能。全球竞争不断加剧,导致各种新功能的出现,新市场的变化也非常快,开发周期越来越短,工程团队必须集中精力提高核心竞争力,加强系统知识。工程师需要灵活的硬件平台和支持各种平台的工作台工具,使他们能够针对新标准或者标准的变化而对产品进行更新。此外,设计团队必须更高效的进行开发工作。Altera® 1080p 视频设计工作台和28-nm FPGA提供了灵活的系统方法来满足当前以及不断发展的功能需求。   不断增长的全球需求   很多因素导致对内窥镜检查的需求越来越强。今后数十年内,世界60岁以上的人口数量将会大幅度增长,对医疗卫生服务的需求也会随之增长。而且,胃肠道患病人口在不断增加,需要进行检查和治疗。越来越多的医生采用内窥镜检查方法。很多政府报销政策鼓励非置入式治疗,这有利于患者更快的恢复,从而降低了治疗总成本,患者的体验会更好。   很多国家增加了在医疗基础设施上的投入,特别是加大了医疗设备的采购。反过来,这些新市场需求也扩大了对下一代内窥镜系统的需求。设计团队体验到需求的不断增长,而全球竞争导致他们推迟其产品发布计划。

    标签: FPGA 内窥镜

    上传时间: 2013-12-19

    上传用户:xc216

  • 内电层与内电层分割

    关于pcb分割

    标签: 内电层 分割

    上传时间: 2013-10-08

    上传用户:niumeng16

  • 内电层与内电层分割

    内电层与内电层分割

    标签: 内电层 分割

    上传时间: 2013-11-22

    上传用户:刘江林1420

  • PCB板元器件图像的分割方法

    针对PCB板元器件缺漏这一具体问题,提出了在背光环境下对获取到的PCB板图像,结合RGB色彩特征用OTSU阀值方法进行分割,结果优于传统的OTSU阀值方法。

    标签: PCB 元器件 图像 分割方法

    上传时间: 2013-10-08

    上传用户:zhuyibin

  • 基于先验知识的支持向量机在图像分割中的应用

    文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上,针对置信度函数凭经验给出的不足,提出了一种确定置信度函数方法,更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上:将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中,在确定样本的置信度时,不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离,还考虑样本与类中其它样本之间的关系,通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割,以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验,实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。

    标签: 支持向量机 图像分割 中的应用

    上传时间: 2013-10-12

    上传用户:cmc_68289287