针对当前汽车产业对测控系统多功能、高度智能化的复杂性要求，提出了一种应用于汽车安全性能检测的嵌入式设计方案。整个系统以韩国SAMSUNG公司生产的ARM920T为内核的S3C2410微处理器为主控芯片搭建硬件平台，采用嵌入式Linux操作系统作为软件平台，可以大大提高系统的功能。
上传时间： 2013-11-17
上传用户：半熟1994
针对解决OpenCV人脸检测模块在Android平台编译和移植的问题，提出一种利用JNI技术（Java Native Interface）调用OpenCV以及采用Android NDK（Native Development Kit）生成共享库的目标检测方法。文中从分析利用Android NDK编译Android平台所需要的OpenCV静态库的问题入手，详细阐述了利用JNI调用OpenCV相关函数的具体步骤。经过多次试验，证明该人脸检测模块的平均检测时间为1 280 ms，具有较高的检测速度和检测精度。
上传时间： 2013-12-10
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在实际探测中,雷达接收系统接收到的回波激光信号与本地振荡光信号进行相干外差时,匹配具有一定难度。文中分析了信号光宇本振光的夹角对外差信号的影响。
上传时间： 2013-11-11
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真空断路器灭弧室触头是断路器实现分闸合闸的关键部件，需定期检查，但常规人工检测方法费时费力。经过对真空断路器灭弧室机械结构特点与动作过程的研究，设计出一种基于ARM处理器的触头磨损度检测系统，此系统由安装在断路器端的从机和安装在控制室电脑上的主机适配器组成，系统使用搭载ARM1176JZF-S处理器的S3C6410芯片、AD3812模块、W-DCD5位移传感器、4432系列射频无线模块等器件实现了在机房使用一台PC机或手机短信对多台真空断路器灭弧室触头磨损进行远程检测与控制。经测试，系统检测误差低于0.78%。系统检测精度高，使用方便实时性好，可靠性强，大大减少了以往的触头检测工作量。
上传时间： 2013-10-14
上传用户：nanshan
以STC12C5A单片机为核心，结合多路激光探测电路、红外探测电路、实时控制电路、数字语音录放电路、振动探测电路、远程拨号电路和大功率强光报警和声音报警，以及其他的外围辅助电路，构成了一款高性能的智能安防报警器。可实现防盗、防火等安防功能。它能智能地区分各种警情、自动数字语音电话报警，可接收远端的电话遥控指令，有大功率继电输出口。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：zgu489
通过深入研究国内外视频图像运动目标的跟踪技术现状，基于目前对视频图像中运动物体进行检测与跟踪设备的便携性差、耗电量高等缺点，本系统利用ARM11平台搭载Linux系统实现相关应用的方法，完成了一套较完整的小型化检测系统的设计。本系统通过对实验室中走动的人进行视频检测跟踪试验，最终得出本系统可以对通过USBCAM采集的视频信号进行实时的数据处理，视频分辨率为240×320。包括检测出运动物体，标记出运动物体的图形中点，并对其进行轨迹的标注等。
上传时间： 2013-10-23
上传用户：zq70996813
针对面粉加工业对小麦硬度精密检测的需要，提出了基于ARM的小麦硬度检测控制器的设计方案。为提高系统的实时性和控制精度，对小麦硬度检测的任务进行了合理分解。根据系统功能，对控制器的各个部分进行了模块化设计，分别介绍了功能模块的实现和各个模块的通信方式及伺服电机控制方法的实现。经测试小麦硬度检测控制器的成本低、携带方便、稳定性好，应用前景广阔。
上传时间： 2013-11-12
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本书全面系统地阐述了在强背景噪声中微弱信号检测的基本原理、方法及仪器。全书共分三部分：第一篇介绍电噪声的基础知识，也括电路中噪声来源、统计特征、计算方法、电路中噪声性能指标：第二篇论述噪声中检测信号的基本方法，包括噪声中信号波形恢复(滤波)、信号判决、信号参量估计及信号谱估汁；第三篇介绍低噪声放大器设计，以及几种典型的微弱信号检测仪器的原理及应用。 本书既系统介绍微弱信号检测的基本理论，又从技术角度介绍噪声中信号检测的方法及仪器。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：日光微澜
摘要:芯片引脚是否合格,是成型分离制程检测的关键.针对这一问题,应用机器视觉和机器自动化技术,研制出实现成型分离制程芯片检测自动化的检测系统.实验测试表明,该设备具有较高的检测精度和检测速度,能够满足生产需要.关键词:成型分离'机器视觉'自动化检测
上传时间： 2013-10-09
上传用户：完玛才让
机场道面异物是威胁跑道运行安全的常见病害，及时、准确的检测异物具有现实意义。针对现有的人工目视检测方法，本文基于图像处理理论，提出了一种机场道面异物的自动检测算法。根据机场道面的复杂背景和常见异物的特点，本文采取了分块的方法，选择Harris角点、灰度共生矩阵、灰度级分布范围等特征，分别用阈值法和SVM法对实际机场道面异物图像进行检测。初步实验证明，该方法可以有效检测出机场道面复杂背景下的异物，实验结果显示，检测正确率达到了98%。
上传时间： 2013-11-26
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