|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Cải thiện chất lượng tạo ảnh của hệ thống mã hóa mặt sóng cho mặt nạ pha đối xứng xuyên tâm
// Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất việc tích hợp mặt nạ biên độ vào hệ thống mã hóa mặt nạ pha đối xứng xuyên tâm nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh ở tần số thấp. Mặt nạ biên độ được lựa chọn có khả năng cải thiện hiệu suất ảnh ở vùng tần số thấp, phù hợp với phổ tần số của mặt nạ pha đối xứng xuyên tâm, từ đó nâng cao hàm MTF của hệ thống. Các kết quả mô phỏng và phân tích so sánh đã được trình bày dựa trên đánh giá hàm MTF và ảnh mô phỏng. Kết quả thu được cho thấy phương pháp đề xuất có hiệu quả trong việc cải thiện chất lượng ảnh của hệ thống mã hóa mặt nạ pha đối xứng xuyên tâm tại vùng tần số nhỏ hơn 0.5.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:3)
|
|
2
|
Mô hình hóa trường sai số và bù sai lệch vị trí của robot irb120 bằng xử lý ảnh và học máy
// Tạp chí cơ khí Việt Nam : Cơ quan của tổng hội cơ khí Việt Nam tr.
Sai số định vị tuyệt đối của robot công nghiệp chuỗi hở phát sinh do sai lệch hình học, sai số lắp ráp và sai số truyền động tích lũy qua nhiều bậc khớp. Sai số này phân bố không đồng đều trong không gian làm việc và hình thành trường sai lệch phi tuyến tại điểm công tác cuối (Tool Center Point - TCP). Bài báo đề xuất phương pháp mô hình hóa trường sai số vị trí TCP của robot ABB IRB120, giữ nguyên cấu trúc hệ điều khiển của robot và cách sử dụng thiết bị, chỉ thay đổi quỹ đạo khâu cuối nhằm bù lại sai số nói trên. Sử dụng hai kênh đo vị trí điểm cuối độc lập với nhau là kênh đo theo encoder của robot và kênh do không tiếp xúc bằng camera công nghiệp có độ phân giải cao để xác định sai số điểm cuối. Kết quả thực nghiệm cho thấy sai số trung bình giảm từ 0,45 mm xuống 0,21 mm sau khi bù, tương đương mức cải thiện hơn 50%. Phương pháp có chi phí thấp, dễ áp dụng thực tế và không yêu cầu thay đổi phần cứng robot.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:0)
|
|
3
|
|
|
4
|
Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán sâu bệnh cây trồng ', Cn Từ khóa: k.
// Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.
Nông nghiệp là ngành kinh tế trọng điểm, tuy nhiên, sâu bệnh hại cây trồng gây ra những tổn thất lớn về năng suất và kinh tế hàng năm. Việc chẩn đoán bệnh truyền thống đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu và tốn nhiều thời gian, dẫn đến việc xử lý chậm trễ hoặc không chính xác. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence), đặc biệt là các môn hình học sâu và môn hình ngân ngữ lớn đa phương thức mở ra một hướng đi mới cho việc chẩn đoán bệnh cây một cách nhanh chóng và tự động. Bài báo trình bày quá trình nghiên cứu và thiết kế một hệ thống ứng dụng web thông minh, sử dụng API (Application Programming Interface) của Google Gemini để phân tích hình ảnh lá cây và đưa ra chẩn đoán. Hệ thống bao gồm một giao diện (frantend) cho phép người dùng tải ảnh và một máy chủ (backend) xử lý yêu cầu, gọi API và trả về kết quả phân tích chi tiết, bao gồm nhận diện bệnh, mô tả triệu chứng và đề xuất phương án điều trị. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, cung cấp phản hồi nhanh và kết quả chẩn đoán có cấu trúc rõ ràng, trực quan, mang lại tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ nông dân ra quyết định và thực hành nông nghiệp thông minh.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:3)
|
|
5
|
|
|
|
|
|