针对现有带钢表面缺陷检测方法准确率低、特征泛化性不强、参数多、识别速度慢等缺陷,基于卷积神经网络,采用DenseNet网络的密集连接算法解决梯度消失和梯度爆炸问题,堆叠式空洞卷积扩大卷积核感受野,深度可分离卷积减少网络参数量,提出一种用于带钢表面陷检测的深度神经网络模型Ds-DenseNet算法。以NEU带钢表面缺陷数据集为基础缺陷样本,加入正样本,并对其进行数据增强操作,创建AUG-NEU数据集,本算法在AUG-NEU数据集上的测试精度高达99.38%,参数量为117958,仅占DenseNet121和ResNet50参数量的1.7%和0.5%,识别速度高达1.3ms/frame,分别是DenseNet121、ResNet50识别速度的2.3倍和2倍,完全可以满足带钢生产线实时检测的需求。

针对汽车发动机非平稳转速的状况进行研究,提出了一种汽车发动机测转速并实现实时转速图像绘制的方法。为达到对汽车发动机转速实时监测的要求,设计出发动机转速图像绘制程序,并通过软件仿真与实验相结合的方式来验证程序的可行性。结果表明程序能够准确地绘制出发动机的转速图像,对发动机工况的研究具有重要意义。

介绍一种用于测量X射线累积剂量的实时检测系统，该系统采用有限积分法检测X射线剂量，并将测量数据快速传输给计算机进行处理。结果表明，该系统可快速准确地测量X射线相对剂量，输出信号动态范围较宽，测量相对误差较小，经标定后可测量射线的绝对剂量。

粮食温度实时监测系统是针对大型粮库中粮食存储的需要而设计的.针对大规模测量点的实时检测,考虑系统的造价和可靠性,在设计中采用了串行输出数据信号进行多路转换,并对多路转换电路作了详细的分析,在分析基础上,设计了多路转换采集软件.

介绍了一种基于DSP＋PSD体系结构的微小位移测量的系统。详细叙述了该检测系统的测量的原理，数字信号处理器（DSP）采样，硬件电路的实现，信号接收控制模块，软件设计和具体实现的流程框图。此系统可开发成便携式微小位移测量模块，具有体积小，能耗低，精度高的优点。适用于户外作业和在自动化生产线上实时检测及校准。

针对现有油缸检测系统检测手段和技术落后及检测精度低等缺点,提出把测试项目模块化后,将模块有机组织在液压缸运行过程中来完成油缸检测的控制策略。运用PLC(programmable logic controller,可编程控制器)控制、CoDeSys组态软件和Visual Basic 6.0技术设计了一套油缸实时检测系统。试验结果表明,新的测试系统实现了实时检测、试验数据和曲线以及试验报告的输出和打印,提高了检测效率。

针对蓄电池组充放电过程中参数检测控制这一工程实际问题,提出了一种基于CAN总线的蓄电池组充放电集散控制系统方案,重点介绍CAN总线特点、控制系统设计、节点单元电路及程序设计.

综述了喷射沉积过程的多种状态参量实时检测技术,着重介绍了这些检测技术的最新进展情况,并对其发展和应用作出了评价和展望.

简要叙述了液压系统中产生液压油污染的原因与危害,阐述了目前普遍应用的静态取样检测液压油清洁度等级方法及其局限性与实时检测液压油清洁度等级的必要性。针对某型装备循环清洗过程中无法实时检测液压油清洁度等级的现状,分析研究三种设计改进方案,在不影响装备原有功能与性能的基础上进行设计改进,通过设计接头、管路布局,增加外接颗粒度分析仪接口,解决无法实时检测液压油清洁度等级问题,通过相应实验验证表明,设计改进方案合理可行,装备交付客户使用后口碑良好。

油液的污染度等级检测是提高设备工作可靠性和延长使用寿命的重要手段。传统的检测方法多基于实验室离线式检测，不能满足工业现场实时性的要求。该系统结合显微成像和图像处理技术，进行了相关的软硬件设计，并根据油液图像的特征，提出了一种基于平均背景的颗粒识别算法，快速、准确地提取出了颗粒图像，为后续油液污染等级的界定奠定了基础。经过工业现场测试，该系统测试结果较为准确，为油液污染度检测提供了新的途径和方法。