智能自动化定量给料皮带秤软件控制系统设计

0 下载量 169 浏览量 更新于2024-06-24 收藏 1.22MB DOC 举报
"这篇文档是关于定量给料皮带秤控制器的软件设计的毕业设计说明书,作者来自河北联合大学轻工学院,旨在解决传统称重工具的局限性,通过引入智能化、自动化和人性化的设计,提高电子秤重控制系统的性能。" 在本设计中,核心系统采用了89C51单片机作为主控芯片,它与测重电路、显示电路、键盘电路和可控硅过零调功调速电路等组件共同构建了一个智能称重控制系统。89C51单片机负责处理由称重传感器和A/D转换器提供的信号,这些传感器将物体重量转化为电信号,然后经过放大、滤波和A/D转换,转变为数字信号供CPU处理。CPU根据输入的数据和状态,执行相应的运算,并将结果显示在LED显示器上或通过打印机打印。 称重过程涉及物料均匀落在秤体的称重区上,其重量通过皮带秤体传递到称重传感器,传感器产生力-电效应并转换重量为电信号。CPU持续监控键盘输入和功能开关状态,通过软件控制实现自动称重、数据存储、显示和打印等功能。如果需要调整皮带速度以适应不同的给料量,用户可以通过数字键盘输入数值,89C51单片机会处理这个信号并生成命令,该命令用于调节可控硅调功调速电路,进而控制电机速度,改变皮带输送速度。 整个系统设计简洁,性价比高,功耗低,具有快速测量、高精度和自动化程度高等优点,能满足工业应用中的定量给料需求。关键词涵盖了89C51单片机、称重传感器、LED显示器和软件设计,表明这是关于电子皮带秤控制器软件开发的专业技术报告。 通过这份设计,我们可以了解到现代工业自动化中的一个重要组成部分——定量给料系统的原理和实现方法,对于理解和改进类似的称重控制设备有着重要的参考价值。同时,这也展示了微电子技术和计算机控制在实际生产中的广泛应用。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行