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期刊信息/Journal information
自动化与仪器仪表
自动化与仪器仪表

孙怀义

双月刊

1001-9227

auto81@163.com

023-63050371

401121

重庆市渝北区人和杨柳路2号B区

自动化与仪器仪表/Journal Automation & InstrumentationCSTPCD
查看更多>>本刊是技术刊物。旨在加强学术交流，促进中国自动化与仪器仪表的发展，为自动化和仪器仪表工作者服务。
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    基于信息可视化的人机交互技术在视觉传达设计中的应用

    李由吴兹古力
    182-186页
    查看更多>>摘要：信息可视化是一种将复杂的数据转化为可视化形式以便人们理解的技术.在人机交互领域,信息可视化技术被广泛应用于各种领域,随着互联网的发展,网络传输故障成为一个常见的问题.传统的网络故障监测方法存在效率低下且容易出现漏检情况.为解决此问题,研究首先通过图像处理技术提取视觉传达网络传输故障信息的特征量,并进行图像化处理分类;然后将图像化信息输入到分类器对故障信息进行分类和识别,最后将图像分类结果和人机交互技术相结合作为故障监测系统.结果表明研究构建的故障监测系统的故障监测准确率平均值为85.29％,误报率平均值为11.59％,同时在监测过程中的运行成本平均值为4 135.83元,所有结果均优于对比方法.这验证了研究提出的方法能提高视觉传达网络传输故障监测的精度,有较高的实用价值.

    信息可视化人机交互视觉传达网络设备故障诊断

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    融合迁移学习的Bi-LSTM自动翻译系统设计

    于爱莲李亚峰
    187-190页
    查看更多>>摘要：为进一步提升机器翻译模型的英语到汉语的翻译水平,基于迁移学习技术和双向长短时记忆网络Bi-LSTM,提出一种英汉自动翻译模型.其中,通过Gumbel-Tree-LSTM模型对基础的Bi-LSTM翻译模型进行优化,再引入迁移学习中的迁移枢轴参数的思想对模型进行进一步优化.实验结果表明,与其他翻译模型相比,设计的基于迁移学习的改进Bi-LSTM 英汉翻译模型GBi-LSTM的翻译质量更好,在英法和英德两个语料库翻译测试上的BLEU评分和METEOR评分上分别达到了 22.95％,36.02％,24.47％,37.18％;与各个基线模型相比,引入迁移枢轴模型参数后的各个翻译模型的翻译质量均有明显提升.以上结果表明,设计的GBi-LSTM翻译模型翻译性能优秀,能够应用于实际的英汉翻译场景,可行性较高.

    翻译系统Bi-LSTM迁移学习模型优化

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    基于无人机倾斜摄影测量技术的三维虚拟景观系统设计

    邢艳艳蔡佩娄建新赵晨...
    191-194页
    查看更多>>摘要：为应对当前利用二维数据进行三维建模出现的时间周期较长且处理工作繁杂等问题,研究在分析无人机倾斜摄影测量技术应用特点的基础上,构建了三维虚拟景观系统.而后在TensorFlow平台下设计了改进的卷积神经网络(Convo-lutional Neural Networks,CNN)结构,并将其应用于三维虚拟景观系统中.结果表明,在自制的三维景观数据集中,改进CNN对于绿化景观的特征提取准确率高达96.36％.在可视化效果和功能性验证中,所提出的三维虚拟景观系统评分可达97.5分,并且最短耗时仅为108 s.说明所设计的三维虚拟景观系统能够对多种景观类型的特征进行有效提取,具有更好的可视化效果和功能性,为实景三维模型和智慧城市的建设提供了方法参考.

    无人机倾斜摄影三维虚拟景观卷积神经网络

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    面向物联网和大数据的机器学习研究

    谭婕娟
    195-199页
    查看更多>>摘要：随着物联网和大数据技术的发展,卷积神经网络在图像分类任务中取得了显著的成果.研究为了解决传统岗课赛证课程存在数据传播有限、特征提取困难等问题,构建了一种面向于物联网和大数据下的岗课赛证教育课程分类的卷神经网络分类识别模型.首先利用物联网与大数据对教育课程分类进行研究,然后将课程分类与卷积神经网络相结合,构建了适用于岗课赛证课程分类的模型,最后通过将训练好的模型应用到实际测试数据上进行训练和测试.结果表明研究构建的岗课赛证课程分类识别模型在课程分类准确性、PR曲线和F1值分别为90.61％、0.89和0.81,实验结果均优于对比方法.这验证了研究提出的岗课赛证课程分类识别模型具有较高的分类识别能力,同时这项研究对于岗课赛证的发展起到了推进作用.

    物联网大数据卷神经网络岗课赛证课程分类

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    基于XGBoost融合算法的RPA销售账目核对机器人设计

    王佩
    200-203页
    查看更多>>摘要：针对现有RPA机器人销售账目 自动对账精度不足的问题,提出基于XGBoost融合算法进行RPA销售账目核对机器人设计,并重点对XGBoost的融合算法进行设计.在XGBoost融合算法中,通过多层采样的OPTICS进行数据类簇划分,以挖掘财务数据中的从属关系,完善数据逻辑,通过XGBoost根据OPTICS输出的类簇信息进行数据分类,以降低XG-Boost 对训练过程的依耐性;在RPA销售账目核对机器人中,以时间+内容的标准形式对销售账目进行命名,然后采用XG-Boost 融合算法进行账目 分类,最后通 过pandas进行账目比对.实验结果表明,XGBoost融合算法具有较高的财务数据分类精度、销售账目分类精度;该RPA销售账目核对机器人可按照设定周期对销售账目进行自动核对,且核对精度较高,基本满足设计需求,对企业财务的数字化转型具有一定推动作用.

    RPA财务数据处理OPTICS聚类算法XGBoost算法

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    基于激光融合与彩色视觉的SLAM陪伴机器人系统设计

    孙云霞
    204-208页
    查看更多>>摘要：为了提高教育机器人的定位精准度,此次研究对机器人的激光雷达观测模型和彩色相机成像模型进行了研究,提出了四种观测模型误差,并通过融合激光视觉技术对误差进行消除,设计了优化后的机器人SLAM方案.实验结果表明,此次研究提出的融合激光视觉技术的定位误差仅有1.8％,并可以在3.2 s内完成机器人定位.在静态和动态环境中,该技术分别可以实现98.5％和92.6％的导航成功率.且优化后的机器人可以达到92.8％的满意度.故此次研究提出的融合激光视觉技术的SLAM机器人在学前教育领域可以有效地发挥陪伴作用.

    学前教育激光雷达彩色视觉机器人同步定位

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    基于深度学习的配电高压操作机器人运动控制技术研究

    宋士国陈二军焦玉刚
    209-212页
    查看更多>>摘要：随着人工智能的快速发展,体感控制成为机器人人机交互的热点方向,如何快速且准确地识别人体姿态是完成体感控制的一大难点.此次研究将通过改进后的YOLOv4模型检测人体框架,改进后的堆叠沙漏网络模型识别关节点,以提高人体姿态识别的速度和准确率;并针对机器人上半身手臂运动和下半身步态控制的特点,开发关节点映射算法来对机器人进行体感控制,解决配电高压操作机器人进行人机交互时容易摔倒的问题.结果表明,改进后YOLOv4网络检测人体目标的最好结果为84.37％,改进堆叠沙漏网络模型的收敛损失函数为0.096,PCK值为88.3％;研究模型的识别速度均值较CPN模型提高了 21.5 s,表明研究模型在提高人体姿态识别准确率的同时,提高了体感控制的效率,在体感控制领域有一定的研究价值.

    YOLOv4堆叠沙漏关节点识别机器人体感控制

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    基于双目视觉和SIFT算法的羽毛球接球机器人避障研究

    杨芳席瑾
    213-217,223页
    查看更多>>摘要：研究为了增强羽毛球接球机器人对羽毛球的识别和检测效率,并提高其接球效率和避障能力,提出了一种辅助羽毛球训练的接球机器人.首先利用无锚框检测的回归算法来实现机器人的目标检测和识别,此外引入了羽毛球轮廓识别技术和机器人避障技术来实现接球机器人的整体设计.最后通过尺度不变特征变换算法获取障碍物的环境特征点信息,使用加权最小二乘拟合法来获取障碍物的距离信息.在实验分析中显示,研究所提出的目标识别技术具有较低的误差,并长期保持在0.3以内,同时在羽毛球机器人的接球应用测试中显示,其避障反应时间较短,同时避障能力较强.特征点的误差整体控制在1～3的范围内.以上结果表明,通过双目视觉技术来实现羽毛球接球机器人的设计具有合理性,能够实现羽毛球的自动识别和接取,并有较强的避障能力,在羽毛球运动的智能化训练发展中具有重要价值.

    羽毛球接球机器人无锚框检测双目视觉避障

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    基于FPGA和SSA-SVM算法的线阵智能相机产品设计及应用研究

    鄢琳孙楠
    218-223页
    查看更多>>摘要：为提升粮食品质检测的检测准确率,提出一种基于FPGA芯片结构的线阵智能相机和SSA-SVM算法的图像品质检测系统.该相机在图像预处理部分,通过模板调整后的离散型高斯滤波算法进行图像去噪,通过两点矫正法与时延法进行图像的灰度矫正及颜色错位矫正;在图像品质分析部分,以花生图像为例,通过改进的最大类间方差法进行目标提取,然后通过SSA-SVM对粮食的颜色、纹理、轮廓等特征进行品质划分.试验表明,模板调整后的离散型高斯滤波算法具有更好的图像去噪性能,两点校正法与时延法可实现对图像灰度畸变与颜色错位的有效校正;改进的最大类间方差法具有更好的图像提取性能,SSA-SVM对花生这种粮食的品质划分准确率达到98.34％、单次划分耗时为2.747 s,具有较好的粮食品质划分性能;该线阵智能相机对不同体积的粮食都具有较高的品质检测准确率,对花生这类体积中等的粮食的品质检测准确率甚至高达98.55％,在粮食品质的自动检测中具有一定的应用价值.

    线阵传感器FPGA图像预处理最大类间方差法SSA-SVM

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    基于SOPC电导率测量方法研究与实现

    丁新平朱舒舒
    224-226,231页
    查看更多>>摘要：传统的电极性传感器对水溶液电导率测量方法忽视了电导池中的电容效应,从而导致了测量精度不高.针对这个问题,提出了基于SOPC电导率测量系统,使用选频电导率测量方法,硬件系统使用SOPC系统,此系统是整个测量系统的核心.系统还设计了方波激励信号发生器、信号放大电路、量程切换电路等硬件电路,不但能够减小极间电阻的影响,同时也能排除引线电容对电导率测量的影响.测试结果表明,此系统电导率相对误差可以达到0.5％以下,并且还具有成本低、抗干扰能力强和在线升级的优点.

    SOPC电导率测量选频法激励信号

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