简介:TN1595010522光电器件近年来的发展趋向=Reviewofrecentdevelopmentinoptoelectronicdevices[刊,中]/缪家鼎(浙江大学.浙江,杭州(310027))//半导体光电.—1994,15(1).—1—6文章从光电器件的单元技术、成像器件和垂直腔面发射半导体激光器三方面评述了光电器件的进展,说明它是一个充满活力的研究领域。图12表1参2(任延同)TN1595010523光学器件与光计算机=Opticaldeviceandopticalcomputer[刊,中]/张桂萍(河北大学电子系,
简介:TN2996031896光子计数探测的非线性失真及其改进的研究=Nonlineardistortioninphotoncountingandim-provingmethod[刊,中]/谭征(紫金山天文台.江苏,南京)//紫金山天文台台刊.-1995,14(2).-146-158对光子计数探测中堵塞漏计引起的非线性失真现象作了一些新的探讨和分析,提出了一套新的减少漏计的论证。该论证一旦实现,将会大大扩展光子计数探测的线性范围,进一步提高探测的灵敏度、信噪比和精度。图11参5(严寒)TN312.796031897高压超快脉冲电路研制=Generationofhigh
简介:摘要:顺应如今可持续发展战略的实施,针对垃圾分类设计了一款光电智能垃圾分拣车。数据集是神经网络训练的基础,使用K210通过OV2640对垃圾进行各种角度的拍摄,人工对拍摄照片进行分类边界框选[2]。基于TensorFlow深度学习理论,导入AI神经系统进行训练,增强系统对垃圾的适应性[3]。随后便可直接通过OV2640进行垃圾识别框选边界并输出种类、位置等信息。车辆的RT1064芯片接受到K210传回的信息,控制电机采取铲取或绕过的操作。通过对编码器输出信号的积分,进行路径规划,达到逐一识别垃圾的目的。当场上所有垃圾逐一识别过后,第一个识别的所有同种垃圾全部被收集再车内。随后便向垃圾分类区移动,通过摄像头对分类区色块的识别,判断准确的+分类区域。通过急加速、急后退的方法将车内垃圾倒入分类区内。随后车辆再进行下一种垃圾的收集,收集过程同上。