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自动控制系统的开发和测试
摘要。本文描述了自主农业机器人的控制系统，并使用实验室支架和数字环境评估其运营。Agrobot是一种自主的海卡克索恩浆果收集机器人。它会自动找到灌木分支来收获，切割它们并将其存储在盒子中。Agrobot由一个3 DOF（自由度）的笛卡尔移动平台和一个带有6 DOF的现代HH7工业机器人组成。控制系统是专门设计用于实时操作的，使农民能够适应使目标跟踪复杂化的动态环境条件（风，变化的光）。控制系统由两个单独程序运行的两个模块组成。第一个模块是计算机视觉模块（CVM），该模块具有对农作物操作的高级控制。它使用来自摄像头的进料来查找切割点，并发送命令接近，切割，存储和搜索。该模块用Python编写。第二个模块是机器人控制模块（RCM），该模块从CVM接收高级命令并管理现代控制器（HC）的低级控制。RCM将机器人轨迹计算到目标位置，并在并行线程中与CVM和HC通信，并处理错误。作为HC需要时间关键控制，RCM用C + +写入。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。 由于移动平台硬件处于开发阶段，并且目前尚不可用，因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。由于移动平台硬件处于开发阶段，并且目前尚不可用，因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。数字双胞胎的输入与实际机器人相同。使用欧拉角是x，y，z位置和方向a，b，c。数字双胞胎可视化是在Unity游戏引擎中开发的。MATLAB机器人工具箱与Levenberg-Marquardt求解器算法一起使用，以计算9 DOF机器人的反向运动学。本文重点介绍了机器人控制模块体系结构和控制系统的测试。
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自动导向车辆（AGV）正在通过提高效率，生产力和工作场所安全性来彻底改变现代制造业。本文研究了AGV的历史发展，类型和技术组成部分，强调了它们在工业自动化中的关键作用。AGV用于各种应用程序，包括材料处理，装配线运营和库存管理，提供了巨大的收益，例如提高运营效率，降低成本和提高安全性。分析包括对当前文献和详细案例研究的综述，以说明AGV在制造环境中的实际优势和不同用途。尽管有收益，但AGV的实施面临着诸如高初始投资成本，技术整合困难和劳动力抵抗等挑战。未来的趋势，尤其是人工智能（AI）和物联网（IoT）的进步，有望应对这些挑战，从而导致更复杂和适应性的AGV系统。本文旨在全面了解AGV对工业运营的变革性影响及其塑造制造业未来的潜力。
基于QR代码扫描仪的24/7自动化医学
基于QR码的自动化医学分配器系统可通过为患者提供包含有关其处方药片的基本细节的个性化QR码来确保24x7使用药物。通过将这些QR码呈现给相机，基于Python的识别系统迅速识别代码并检索药物信息。此外，该系统还包含集成付款功能，使患者可以通过扫描付款QR码直接在分配器上付款。这个创新的项目代表了医疗自动化方面的重大进步，为持续医疗援助提供了用户友好，有效的解决方案，最终改善了患者福祉并简化了药物管理。
人工智能在自动化新闻业中的作用：转变
摘要：本研究考察了印度媒体组织采用人工智能的普遍性和影响，重点关注人工智能生成的内容对新闻实践的影响及其对记者和观众的影响。通过全面的文献综述、印度媒体组织的案例研究和人工智能生成的新闻的内容分析，本研究评估了自动化新闻的质量和准确性。它还探讨了道德和社会影响，并对全球趋势进行了比较分析。该方法通过一项调查整合了来自信誉良好来源的二手数据和一手数据，评估了读者对人工智能与人类生成的新闻的看法。关键假设包括通过人工智能提高新闻速度和准确性、自动化新闻缺乏情感视角以及潜在的算法偏见。本研究的结果将为媒体组织、政策制定者和社会提供关于人工智能在印度新闻业中不断演变的角色的重要见解。关键词——人工智能、自动化新闻、新闻生成、印度媒体、全球媒体趋势
深度学习的自动化脑肿瘤分类器
CSUSB Scholarworks研究生办公室将该项目带给您免费和公开访问。已被CSUSB Scholarworks的授权管理人所接受，将其纳入电子论文，项目和论文。有关更多信息，请联系Scholarworks@csusb.edu。
自动化建筑围护结构密封
该技术通过使用改进的鼓风机门对建筑围护结构加压，然后分配雾化、无毒、水基密封剂，密封剂会自动被吸入泄漏处，从而密封建筑围护结构。在部署系统之前，所有已完成的水平表面和不应密封的开口均已覆盖。然后对空间加压，无线网状网络控制喷嘴阵列，并跟踪建筑物泄漏的空气分配密封剂。密封剂颗粒是超低挥发性有机化合物 (VOC)，不会释放气体，它们会逐渐相互叠加，将围护结构泄漏封闭到系统软件指定的程度。该系统可以密封直径最大为 ½” 的孔洞。在控制密封剂分配的同时，实时监测温度、气压和湿度。密封程序完成后，可在 30 分钟内重新进入空间。本次评估的自动空气密封由 Aeroseal 提供。
自动缺陷 - 触发 - 键 - ...
摘要。计算机视觉和机器学习中的最新技术成就为工业质量控制提供了有希望的解决方案。由于自动解决方案很难在制造过程中集成，因此电池组装过程中的一种常见做法涉及对电池零件的手动调查，该电池零件既效率低下又耗时。我们将重点放在装配线中的一个具有挑战性的生产阶段，该阶段在人类检查不可行的情况下，只能在生产的后期才能检查出来的缺陷。为此，我们提出了一个原位系统，该系统通过在当前生产阶段准确识别异常来自动化质量控制过程并形成缺陷诊断。实施的系统旨在通过使用深神经网络（DNN）来监视电池组装线中的生产线并可视化电池组件中的有缺陷，并检查使用机器视觉系统收集的真实生产样品的缺陷。为了确定特定任务的光学配置，我们对各种最新的（SOTA）DNN体系结构进行了交叉评估，专门研究对象检测。此外，我们探索了复制 - 粘贴数据增强机制，以从少数有缺陷的样本中生成其他培训数据。最初使用平均平均精度（MAP）作为绩效评估的度量标准，对工业试验样本中缺陷的定位进行了验证，然后使用F-SCORE，PROCISION和RESEMES验证了有缺陷和非缺陷样本的分类作为评估指标。
使用Dreamprep®NGSCompact进行PACBIO®的自动DNA库准备。
DreamPrep NGS Compact上的自动化工作流程在资格运行中测试的所有48口井中的平均图书馆准备收益率为28.2％（表1）。此外，库提供了高测序产率，其中99％的读取包含条形码（表2），并且在测序池中检测到了所有48个条形码。库准备和测序产率都与手动准备的库观察到的产量相当。HIFI读取长度分布与剪切输入DNA的尺寸较小和使用基于珠的尺寸选择一致（图3）。因此，由于SMRTBELL PREP KIT 3.0协议自动化，未观察到降解或性能权衡。将剪切输入DNA的平均大小增加到15-20 kb将增加读取长度N50和HIFI总碱基收率。