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殷晓飞

作品数:19 被引量:39H指数:4
供职机构:呼和浩特职业学院更多>>
发文基金:内蒙古自治区高等学校科学研究项目内蒙古自治区自然科学基金更多>>
相关领域:文化科学机械工程农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 13篇期刊文章
  • 4篇专利

领域

  • 4篇机械工程
  • 3篇自动化与计算...
  • 3篇交通运输工程
  • 3篇农业科学
  • 3篇文化科学
  • 2篇电气工程
  • 1篇生物学
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 4篇汽车
  • 4篇无芒隐子草
  • 3篇图像
  • 2篇弹簧
  • 2篇切片图像
  • 2篇荒漠
  • 2篇荒漠草原
  • 2篇高职
  • 2篇VB
  • 2篇草原
  • 1篇底盘
  • 1篇电铲
  • 1篇电池
  • 1篇电动
  • 1篇电机
  • 1篇电器
  • 1篇调节夹
  • 1篇动力传递
  • 1篇动力传递路线
  • 1篇对比度

机构

  • 17篇呼和浩特职业...
  • 6篇内蒙古农业大...
  • 4篇鄂尔多斯应用...
  • 2篇内蒙古机电职...

作者

  • 17篇殷晓飞
  • 6篇王春光
  • 5篇王海超
  • 4篇张文霞
  • 3篇宗哲英
  • 2篇任晓丹
  • 1篇闫建国
  • 1篇郭建东
  • 1篇张海军
  • 1篇薛晶
  • 1篇张华明
  • 1篇包海臣
  • 1篇殷晓飞

传媒

  • 3篇农机化研究
  • 2篇装备制造技术
  • 1篇农业机械学报
  • 1篇专用汽车
  • 1篇机械研究与应...
  • 1篇激光杂志
  • 1篇内蒙古农业大...
  • 1篇信息通信
  • 1篇创新创业理论...
  • 1篇生态环境学报

年份

  • 2篇2022
  • 5篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 2篇2011
19 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种汽车底盘防护板
本实用新型属于汽车设备技术领域,尤其为一种汽车底盘防护板,包括底盘防护板本体,所述底盘防护板本体的底部中间位置处安装有主弹簧,所述主弹簧的底部安装有转轴,所述转轴的下方安装有缓冲板,所述主弹簧和所述缓冲板通过转轴转动连接...
郭建东殷晓飞
文献传递
往复式切割器切割图的计算机辅助分析被引量:8
2011年
切割器是收获机械中重要的组成部件,其性能的好坏直接影响收割机的效率。在切割器设计过程中,对切割图的研究又尤为重要,因此利用VB开发了一个操作界面简单、交互功能强的往复式切割器切割图分析软件,通过计算机辅助分析,对切割器进行研究,避免了参数改变后对切割图的重新绘制。研究结果表明往复式切割器切割图的计算机辅助分析能为切割器的设计提供可靠的参数分析,减轻设计人员的劳动强度,提高设计效率。
殷晓飞
关键词:切割器VB计算机辅助分析
小波域非局部均值无芒隐子草叶切片盲去噪
2019年
在获取无芒隐子草叶切片图像时不可避免受到噪声的污染,易导致后续提取和测量特征参数的不准确。对于自然图像,事先并不知道其所含噪声的类型和方差,因而首先利用小波变换和曲线拟合确定切片图像噪声类型和强度;在此基础上,分别应用小波阈值去噪、非局部均值去噪和提出的非局部均值滤波(NLM)与小波阈值去噪相结合的方法对无芒隐子草叶切片图像进行去噪。实验结果表明:获取的切片图像噪声类型为高斯加性噪声,标准差为σ∈[1. 5,3. 5],用高斯函数对随机选取的10幅切片图像的高频HH子带能量分布进行拟合,拟合优度为R2=0. 990 7;用3种方法对含不同噪声大小的切片图像进行去噪,当噪声标准差为σ∈[1. 5,8]时,应用Beyes Shrink法去噪后,图像的峰值信噪比提高了3 d B,而NLM和本文提出的算法不适用;当噪声标准差为σ∈[8,15]时,NLM算法和提出的算法去噪效果相当,去噪后图像峰值信噪比提高了7. 5d B,应用Beyes Shrink算法提高了6. 5 d B;而当σ∈[15,30]时,使用提出的算法表现出较大的优越性,去噪后图像峰值信噪比提高了10. 53d B,是NLM算法的1. 4倍、Beyes Shrink法的1. 3倍。本文的算法和实验结论可为无芒隐子草切片图像准确降噪提供理论基础。
张文霞王春光王春光殷晓飞王海超郭华赵晓宇
关键词:无芒隐子草噪声识别图像去噪非局部均值
无芒隐子草叶片卷曲度和厚度测量方法被引量:4
2021年
针对叶片卷曲度和厚度交互式测量方式费时、费力、误差大,传统图像处理算法普适性不高等问题,以无芒隐子草叶片为研究对象,采用基于Graham算法的最小外接矩形法实现叶片卷曲度的测量,采用矢量积法和角点检测相结合的凹凸点检测算法实现叶片厚度的测量。首先,通过石蜡制片获取无芒隐子草叶切片,利用显微镜连接计算机获取切片图像;然后,采用红色灰度化方法结合阈值分割将切片图像的目标和背景分离;最后,根据叶片卷曲度和厚度的实际测量方式,采用Graham算法通过求取目标区域的最小外接矩形实现叶片卷曲度的测量,将矢量积法和角点检测相结合检测目标区域的凹凸点,通过凹点与凹点、凸点与凸点匹配实现叶片厚度的测量。选取30幅无芒隐子草叶切片图像为样本进行了试验,结果显示,采用本文提出的红色灰度化方法和分量法、最大值法、平均法、加权平均法对图像进行灰度化处理后,图像信息熵分别为6.428 0、6.361 2、5.667 9、5.934 8、6.052 6,图像平均梯度分别为0.078 5、0.024 2、0.015 8、0.009 3、0.010 4,图像对比度分别为0.264 1、0.113 0、0.057 4、0.070 3、0.078 4,说明本文方法能更好地保持图像的边缘、细节等信息,图像清晰度更高。进行自动阈值分割后,分割的平均误检率为0.75%,平均漏检率为3.49%,平均整体分割精度达到98.14%。在有效分割目标和背景的基础上,对叶片卷曲度和厚度进行测量,并与交互式测量结果进行相比,结果表明,采用本文方法对叶片卷曲度和厚度的测量值与交互式测量值的平均相对误差分别为0.96%和3.69%,测量速度分别提高了约10倍和37倍。
张文霞王春光王海超殷晓飞宗哲英
关键词:无芒隐子草切片图像叶片厚度
改进的CLAHE无芒隐子草叶切片图像增强被引量:4
2022年
无芒隐子草叶切片图像在获取过程中不可避免产生低对比度图像,对后续处理产生影响。为此,针对传统的限制对比度自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对较暗图像处理效果不佳的问题,提出了基于自适应亮度调整的CLAHE图像增强算法。该算法首先将图像RGB空间转换到HSV空间,提取图像的亮度分量,再根据图像的亮度值,自适应调整RGB通道图像整体亮度,最后应用CLAHE算法实现图像增强。采用50张无芒隐子草叶切片图像为样本进行试验,结果表明:该算法相比于传统的CLAHE算法,图像信息熵、图像对比度、图像平均梯度和图像的峰值信噪比均显著提高,有效克服了传统CLAHE算法对过暗图像增强效果不佳问题,能使图像局部细节信息和清晰程度得到明显提高,不仅适合无芒隐子草叶切片低对比度图像增强,也可为其他植物叶切片图像增强提供参考。
张文霞王春光王春光王海超殷晓飞
关键词:图像处理图像增强对比度切片图像无芒隐子草
动力传递路线分析在自动变速器故障诊断中的应用
2014年
齿轮机构作为自动变速器的核心部分,对自动变速器性能的影响至关重要。如果不能正确分析其动力传递路线原理,将会加大自动变速器的故障诊断难度。通过分析齿轮机构动力传递路线,为自动变速器故障诊断提供科学指导和理论依据。
殷晓飞
关键词:动力传递路线自动变速器
一种自动空调实训装置
本实用新型公开了一种自动空调实训装置,包括背板、电路展示板、辅助轮、台面和控制抽屉,所述背板的前侧中部安装有电路展示板,且背板的前方外侧一体化设置有固定框,所述背板的前方上侧焊接有安装框,且安装框的内部安装有第一固定板,...
殷晓飞张明星包海臣
文献传递
基于VB外点惩罚函数法的实现被引量:2
2011年
外点惩罚函数法是机械优化设计中一种常用来解决有约束问题求解的重要方法。基于VisualBasic6.0平台编写程序,设计实现外点惩罚函数法并进行实例验证,运用该程序可以满足在机械设计中的优化需要,从而缩短设计周期,保证设计参数的最优解。
殷晓飞任晓丹
关键词:VB
“1+X”证书制度下汽车制造与试验技术专业“岗课赛证”融通的探索与实践被引量:4
2022年
在深入推进“1+X”证书制度建设背景下,产教融合、校企合作不断深化,办学方式、育人模式继续拓展,同时随着四个批次“1+X”证书制度试点工作的推进,在人才培养与岗位需求对接、院校教学资源充实、校企合作深度等方面得到长效发展。“岗课赛证”融通作为推进职业教育改革实践的有力举措,对深化“三教”改革、助推专业建设具有重要现实意义。以高职院校汽车制造与试验技术专业为例,在“1+X”证书制度实施和专业群建设过程中,找准教学改革契合点进行“岗课赛证”融通的探索与实践,全面推进“三教”改革。
郝飞殷晓飞
关键词:融通
基于PLC控制的电铲推压皮带防滑报警装置被引量:2
2015年
针对电铲推压皮带经常松动打滑的问题,在控制轴上安装旋转编码器,应用PLC技术设计出一种皮带打滑控制装置。该控制系统选用FX2N-48MR系列PLC作为控制器,软硬件配合使用,解决了皮带打滑的问题。
殷晓飞任晓丹
关键词:旋转编码器PLC
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