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GJ-TS-II型提斗上料裝置
電機(jī)通過V帶傳動(dòng)蝸桿減速器和鏈傳動(dòng)帶動(dòng)傳動(dòng)軸轉(zhuǎn)動(dòng)，傳動(dòng)軸上的輥?zhàn)右搽S之轉(zhuǎn)動(dòng)，通過其纏繞鋼絲繩拉起擺桿，從而帶動(dòng)料斗升起，到頂部時(shí)碰到接斗，使料斗翻轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)送料，蝸桿減速器輸出軸還通過同步帶傳動(dòng)和絲杠帶動(dòng)螺母來回移動(dòng)，使行程開關(guān)接觸或分離，實(shí)現(xiàn)升降限位。
TS-I型提斗上料裝置獲黑龍江省高等學(xué)校教學(xué)成果二等獎(jiǎng)。
技術(shù)參數(shù)如下：
①電動(dòng)機(jī)：功率P=180W，轉(zhuǎn)速n=1400rpm；
②電源：380V，50Hz；
③蝸桿減速器：傳動(dòng)比i=50；
④V帶傳動(dòng)：型號(hào)Z型，根數(shù)1，帶長(zhǎng)La=760mm；
⑤同步帶傳動(dòng)：520-5M-10；
⑥滾子鏈傳動(dòng)：號(hào)06B，節(jié)距P=9.525；
⑦提升高度：H=400mm；
⑧外形尺寸：長(zhǎng)x 寬x 高=1070㎜x 400㎜x 385㎜；
⑨重量：190kg。
哈爾濱工江機(jī)電科技有限公司
2023-01-16
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網(wǎng)絡(luò)化測(cè)土配方施肥專家系統(tǒng)
系統(tǒng)根據(jù)地塊土壤養(yǎng)分含量和農(nóng)作物的養(yǎng)分需求，在測(cè)土配方施 肥專家模型基礎(chǔ)上，利用 GIS 和決策支持系統(tǒng)計(jì)算施肥量，給出施肥建議卡。 系統(tǒng)有助于推廣測(cè)土配方施肥技術(shù)，實(shí)現(xiàn)節(jié)肥增效。現(xiàn)有單機(jī)版、網(wǎng)絡(luò)版、觸 摸屏、手機(jī)版四個(gè)版本，并已在萊西、平度、膠州等多地進(jìn)行推廣應(yīng)用。該系 統(tǒng)穩(wěn)定性高，易安裝、易使用，適用于農(nóng)業(yè)土肥管理部門、化肥經(jīng)銷商、大型 農(nóng)場(chǎng)等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和農(nóng)資供應(yīng)等相關(guān)企事業(yè)單位使用。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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一種基于圖像邊緣矢量的匹配方法
本發(fā)明公開了一種基于圖像邊緣矢量的匹配方法。利用邊緣的 方向和大小，實(shí)現(xiàn)對(duì)縮放、噪聲、光照變化、局部遮擋、旋轉(zhuǎn)平移等 情況的匹配；提取模板邊緣中有代表性的矢量，與目標(biāo)圖像的邊緣特 征進(jìn)行比較，而不是逐邊緣點(diǎn)比較，大大減少計(jì)算量，具有較好匹配 準(zhǔn)確度；先用金字塔得到較小的模板和目標(biāo)圖像，并采用較大且合適 的參數(shù)步長(zhǎng)，得到較為粗匹配的匹配位置和參數(shù)，再選取更為精細(xì)且 滿足匹配要求的參數(shù)步長(zhǎng)，在粗匹配的結(jié)果基礎(chǔ)上再次搜索匹配，得 到精確的匹配位置和參數(shù)。
華中科技大學(xué)
2021-01-12
一種基于 Zernike 矩的圖像匹配方法
本發(fā)明公開了一種基于 Zernike 矩的圖像匹配方法，包括 S1 建 立 N 層模板金字塔圖像；S2 計(jì)算每層模板圖像的 K 個(gè)矩并建立 RCS 表；S3 建立 N 層目標(biāo)金字塔圖像；S4 通過查找 RCS 表計(jì)算 N 層中第L 層中每個(gè)目標(biāo)子圖像的 K 個(gè)矩；S5 計(jì)算第 L 層模板金字塔圖像與第 L 層每個(gè)目標(biāo)金字塔圖像子圖像 K 個(gè)矩的相關(guān)系數(shù)，獲得第 L 層目標(biāo) 金字塔圖像匹配點(diǎn)位置；S6 判斷 L 是否等于 1，若是，則進(jìn)入 S8；若 否，則 L＝L-1，進(jìn)入 S7；S7 在第 L 層以
華中科技大學(xué)
2021-01-12
一種基于圖像邊緣矢量的匹配方法
本發(fā)明公開了一種基于圖像邊緣矢量的匹配方法。利用邊緣的方向和大小，實(shí)現(xiàn)對(duì)縮放、噪聲、光照變化、局部遮擋、旋轉(zhuǎn)平移等情況的匹配；提取模板邊緣中有代表性的矢量，與目標(biāo)圖像的邊緣特征進(jìn)行比較，而不是逐邊緣點(diǎn)比較，大大減少計(jì)算量，具有較好匹配準(zhǔn)確度；先用金字塔得到較小的模板和目標(biāo)圖像，并采用較大且合適的參數(shù)步長(zhǎng)，得到較為粗匹配的匹配位置和參數(shù)，再選取更為精細(xì)且滿足匹配要求的參數(shù)步長(zhǎng)，在粗匹配的結(jié)果基礎(chǔ)上再次搜索匹配，得到精確的匹配位置和參數(shù)。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種可變并行作業(yè)的資源分配方法
本發(fā)明公開了一種可變并行作業(yè)的資源分配方法，屬于高性能 計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：步驟 1，集群管理者根據(jù)集群負(fù)載狀況 設(shè)置參數(shù)а和 threshold；步驟 2，將隊(duì)列里每一個(gè)作業(yè)的處理器數(shù)初始 化為 1；步驟 3，查看待分配處理器是否分配完，如果分配完則結(jié)束； 步驟 4，根據(jù) Downey 模型以及知識(shí)庫的參數(shù)，計(jì)算每個(gè)作業(yè)的單個(gè)處 理器時(shí)間收益 RP，并找出 RP 最大的作業(yè)；步驟 5，判斷 RP 最大的作 業(yè)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種固態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備的地址分配方法
本發(fā)明公開了一種固態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備的地址分配方法，適用于基于 閃存的多通道固態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備，屬于固態(tài)存儲(chǔ)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有的分配策 略中存在的讀寫請(qǐng)求沖突問題。解決在讀寫請(qǐng)求混合的工作負(fù)載中， 請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)的問題。本發(fā)明方法包括通道權(quán)值的分配，物理 地址分配以及沖突預(yù)測(cè)避免機(jī)制。本發(fā)明為讀、寫請(qǐng)求以及垃圾回收 操作分配不同的權(quán)值，權(quán)值可以根據(jù)用戶的需求調(diào)整，以適應(yīng)不同的 讀寫性能要求，充分利用固態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)部的并行性，并根據(jù)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于 Zernike 矩的圖像匹配方法
本發(fā)明公開了一種基于 Zernike 矩的圖像匹配方法，包括 S1 建立 N 層模板金字塔圖像；S2 計(jì)算每層模板圖像的 K 個(gè)矩并建立 RCS表；S3 建立 N 層目標(biāo)金字塔圖像；S4 通過查找 RCS 表計(jì)算 N 層中第L 層中每個(gè)目標(biāo)子圖像的 K 個(gè)矩；S5 計(jì)算第 L 層模板金字塔圖像與第L 層每個(gè)目標(biāo)金字塔圖像子圖像 K 個(gè)矩的相關(guān)系數(shù)，獲得第 L 層目標(biāo)金字塔圖像匹配點(diǎn)位置；S6 判斷 L 是否等于 1，若是，則進(jìn)入 S8；若否 ， 則 L ＝ L 1 ， 進(jìn) 入 S7 ； S7 在 第
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種速度可變彈幕的彈道分配方法
本發(fā)明公開了一種速度可變彈幕的彈道分配方法，包括如下步驟：
(1)根據(jù)屏幕高度與用戶設(shè)置的彈幕高度確定屏幕的彈道數(shù)目；
(2)根據(jù)彈道是否被彈幕占用來設(shè)置彈道的狀態(tài)，包括占用狀態(tài)和空閑狀態(tài)；
(3)根據(jù)彈幕高度以及彈幕數(shù)量確定第 i 個(gè)彈道相對(duì)于屏幕的高度；
(4)根據(jù)彈幕可移動(dòng)距離、彈幕長(zhǎng)度以及用戶設(shè)置的運(yùn)動(dòng)頻率確定彈幕的速度；
(5)根據(jù)彈道狀態(tài)和彈幕高度為新增彈幕分配彈道；
本發(fā)明提供的這種彈道分配方法，解決了不同彈道上的速度可變彈幕重疊、以及同一彈道上不同彈幕重疊的技術(shù)問題，使得彈幕的呈現(xiàn)方式更加多樣化，使彈幕更具觀賞性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
一種基于點(diǎn)線對(duì)偶的圖像匹配方法
本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)線對(duì)偶的圖像匹配方法，包括：從參 考圖像 R 和目標(biāo)圖像 S 中分別提取直線，以得到參考直線集合和目標(biāo) 直線集合，分別將參考直線集合和目標(biāo)直線集合中所有的直線段從圖像 空 間 映 射 到 對(duì) 偶 空 間 ， 以 得 到 參 考 對(duì) 偶 點(diǎn) 集 共有 m 個(gè)對(duì)偶點(diǎn)， 以 及 目 標(biāo) 對(duì) 偶 點(diǎn) 集共有 n 個(gè)對(duì)偶點(diǎn)，分別將參考對(duì)偶點(diǎn)集和目標(biāo)對(duì)偶點(diǎn)集中鄰近 的對(duì)偶點(diǎn)進(jìn)行融合，以得到新的參考對(duì)偶點(diǎn)集和新的目標(biāo)對(duì)偶點(diǎn)集， 估計(jì)新的參考對(duì)偶點(diǎn)集和新的目標(biāo)對(duì)偶點(diǎn)集之間的旋轉(zhuǎn)變換參數(shù)，估 計(jì)新的參考對(duì)偶點(diǎn)集和新的目標(biāo)對(duì)偶點(diǎn)集之間的平移變換參數(shù)。本發(fā) 明等效地把圖像空間中斷裂破碎的多條直線段重新融合為一條直線 段，提高了匹配效率和穩(wěn)定性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11