一种基于视觉识别的油色谱样品自动定位方法及系统

    公开(公告)号:CN116699166B

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202310986508.2

    申请日:2023-08-08

    摘要: 本发明涉及机器人视觉控制技术领域,具体而言,涉及一种基于视觉识别的油色谱样品自动定位方法及系统,本发明解决的问题:油色谱样品在自动上样的过程中无法准确定位的问题,为解决上述问题,本发明实施例提供一种基于视觉识别的油色谱样品自动定位方法,工作台上放置有多个色谱仪,每个色谱仪上设有转动进样盘,每个转动进样盘上设有多个进样口,定位方法包括:通过第一相机实时获取工作台上的图像信息,得到第一图像结果,根据第一图像结果确定油色谱样品需要放置的色谱仪,通过第二相机获取油色谱样品的摆放位置,得到第二图像结果,根据第二图像结果抓取油色谱样品,并将抓取的(56)对比文件CN 112213432 A,2021.01.12WO 2021174393 A1,2021.09.10WO 2020215952 A1,2020.10.29CN 116441981 A,2023.07.18CN 115393331 A,2022.11.25CN 105865372 A,2016.08.17CN 116385357 A,2023.07.04尚志武;周湘平;李成.高精度小型酶联免疫分析仪微量进样系统设计.工程设计学报.2018,(第05期),全文.陈远彬;叶敏;樊义康;涂宜桓;林粤科;梅雪川.色谱机器人控制系统设计.现代制造技术与装备.2020,(第01期),全文.高振清;李明刚;杜艳平;武泽鹏;卢杰辉;张媛.带双目视觉的全向移动物流机器人设计与实现.机械科学与技术.2018,(第05期),全文.刘云.基于机器视觉引导技术在工业机器人抓取系统研究与设计.电子制作.2019,(第24期),全文.张国华.气相色谱分析中受进样口影响产生鬼峰的机理探讨.中国石油和化工标准与质量.2012,(第06期),全文.

    用于电力设备的噪声故障定位检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117110989B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311334263.1

    申请日:2023-10-16

    摘要: 力设备的故障类型和故障位置。本发明提供一种用于电力设备的噪声故障定位检测方法及系统,涉及故障定位技术,包括通过传感器阵列实时采集目标区域中电力设备的声源信息,对所述声源信息进行特征提取,确定所述声源信息对应的声学特征,基于所述声学特征与预先获取的历史目标特征的关联性对所述声学特征进行特征选择,得到所述声学特征对应的筛选特征;将所述筛选特征映射到目标空间中,结合所述筛选特征对应的时间信息,提取所述筛选特征对应的多尺度包络信息,结合所述目(56)对比文件许强;方健;刘方;陆思良;刘永斌;赵吉文.基于最优尺度小波包络流形的轴承故障诊断.机电一体化.2016,(07),全文.曾鹏亚.大型发电厂噪声源的监测及其反演方法研究.中国硕士学位论文 信息科技辑.2023,全文.杨光辉.声信号特征融合的变压器故障判断方法.北 京 理 工 大 学 学 报.2022,全文.Yifan Shen.Research on DischargeSound Recognition Based on MachineLearning and Convolutional Neural NetworkTraining Algorithm.2021 IEEEInternational Conference on Advances inElectrical Engineering and ComputerApplications (AEECA).2022,全文.