无题

涂鸦一文。

 

无 题

文/天地尘埃2020

 

寒凝大地滋华润,雾满高天砺眼玑。

 

万壑千山寻故地,银河落日伴霞霏。

 

阶前无语惟怀远,最是无声待未晞。

 

昨梦前尘扬古道,一轮明月盼君威。

 

2014.12.26
内容概要:本文详细介绍了900W或1Kw,20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。首先阐述了项目背景,强调了充电机在电动汽车和可再生能源领域的重要地位。接着深入探讨了硬件设计方面,包括PCB设计、磁性器件的选择及其对高功率因数的影响。随后介绍了软件实现,特别是程序代码中关键的保护功能如过流保护的具体实现方法。此外,文中还提到了充电机所具备的各种保护机制,如短路保护、欠压保护、电池反接保护、过流保护和过温度保护,确保设备的安全性和可靠性。通讯功能方面,支持RS232隔离通讯,采用自定义协议实现远程监控和控制。最后讨论了散热设计的重要性,以及为满足量产需求所做的准备工作,包括提供详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件。 适合人群:从事电力电子产品研发的技术人员,尤其是关注电动汽车充电解决方案的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要高效、可靠充电解决方案的企业和个人开发者,旨在帮助他们快速理解和应用双管正激充电机的设计理念和技术要点,从而加速产品开发进程。 其他说明:本文不仅涵盖了理论知识,还包括具体的工程实践案例,对于想要深入了解充电机内部构造和工作原理的人来说是非常有价值的参考资料。
内容概要:本文档详细介绍了机器人/AGV/AMR与电梯系统之间的模式切换操作指南。涵盖人工切换模式、智能自动切换以及智慧软件调控三大方面。通过AGV模式切换读卡器实现人工与机器人模式间的转换,利用无源触点隔离技术和多协议适配接口确保电梯与机器人系统的无缝对接,并设有硬件级互锁电路保障安全。智能自动切换中,机器人通过485通讯、TCP/IP等与电梯控制系统交互,在确认安全条件下启动专用模式并及时恢复。故障应急响应策略包括三级容错机制、智能诊断系统和安全优先策略,确保电梯运行的安全性和可靠性。智慧软件调控则根据场景需求灵活调整模式,提升物流高峰时段的运输效率,同时兼顾日常的人性化需求。硬件协同部分介绍了AGV电梯控制主板、楼层触点扩展板、电梯状态检测器、楼层传感器和外呼控制器等组件的作用。 适合人群:从事机器人、AGV、AMR研发与维护的技术人员,以及负责电梯系统集成和管理的专业人士。 使用场景及目标:①实现机器人/AGV/AMR与电梯系统的无缝对接;②确保模式切换过程中的安全性与可靠性;③提高物流高峰时段的运输效率;④优化日常运营中的人性化需求。 其他说明:本文档不仅提供了具体的操作步骤和技术细节,还强调了系统设计的安全性和智能化特点,适用于各类主流电梯品牌,并通过多种通信协议实现了广泛的兼容性。
内容概要:本文详细介绍了如何利用西门子200SMART PLC与两台三菱E700变频器通过Modbus RTU协议实现通信的方法。文中涵盖了硬件准备、通信协议设置、PLC程序设计、变频器设置与响应、源程序及其注释、相关软件工具和使用说明。具体来说,文章首先介绍了所需的硬件设备如PLC、变频器、通信电缆和触摸屏,然后讲解了Modbus RTU通信协议的具体设置,包括波特率、数据位等参数的配置。接着,文章展示了PLC程序的设计思路,重点在于如何用Modbus指令完成数据交互,并通过详细的注释使程序易于理解。此外,还涉及了变频器作为从站的设置方法,确保其能正确响应PLC发出的命令。最后,提供了昆仑通泰触摸屏软件、200SMART V2.4编程软件、变频器应用说明书等辅助工具,方便用户更好地掌握整个系统的运作。 适用人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是那些需要深入了解PLC与变频器间通信机制的人群。 使用场景及目标:适用于希望构建高效稳定的工业控制系统的企业和个人开发者。通过学习本文提供的实例,读者可以掌握PLC与变频器之间的Modbus通信技术,从而实现对生产设备的精准控制,提升工作效率的同时减少能源消耗。 其他说明:本文不仅提供了理论指导,还有实际的操作指南和完整源代码,有助于读者快速上手实践。同时,配套的软件和文档资料也为后续的学习和项目开发打下了坚实的基础。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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