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为了实现多点螺栓力值的准确监测、无线传输与及时报警,设计一种基于STM32、应变全桥和nRF24L01的力值实时监测报警系统.该系统利用安装在螺栓上的应变片获得轴向力值,再通过nRF24L01模块无线传输数据,最后STM32单片机对数据进行判断、显示与存储.该系统以精度高、实时性好和无线传输的设计思路解决了传统的数据监测不准确、报警不及时和有线布线繁琐的问题.测试表明,该系统测量精度高、实时性好、数据传输可靠,具有较高的推广价值.  相似文献   
2.
奚之贵  杨其华  应刘巍 《科技通报》2021,37(1):56-59,64
针对物流输送线上包裹需要分类识别输送的问题,进行物流包裹图像识别实现方法研究.利用Faster-RCNN深度学习模型对物流输送线上常见的纸盒、软包和蛇皮袋三类包装的包裹进行图像识别研究,优化调整模型的训练学习参数并进行交叉验证.实验确定Faster-RCNN深度学习模型用于包裹图像识别的最佳训练学习参数为学习率0.0020、训练集与测试集的数量比例7:3和迭代次数2810次,最后将优化调整后的模型用于物流包裹识别验证.实验数据表明优化调整的Faster-RCNN深度学习模型,对于包裹识别平均准确率可达到89.22%,在物流包裹图像识别领域具有较高的识别水平.  相似文献   
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