自动检测系统设计

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水泵自动检测系统设计

流量ｌ、路温度２）还有ｌ路，路是为功率或噪音等参数备用的，数据采集的插槽板依据Ｐ！Ｃ总路协议设计，使用
时插入ＰＣ机ＰＩ展槽Ｃ扩这・分没计直接关系到信号的质量和最终处理结部
力传感器和温度传感器过程中用到压电式传感器４、个热电式传感器
２个、电磁式传感器１。测试得到４个压力信号（．个Ｖ～
Ｖ）２、个温度信号（Ｔ）１～２、个流量信号（）总共７个信（，）
号。其中，压力信号、温度信号、流量信号为模拟信号。都
ＡＤ转换得列的１位数据一汝… 并锁仔起来，／２次然后由计算机通过８数据总线分两次汝入化路整婵后．输为Ｔｒ电的准波信，经８５ＡＩ２５
重要物理参数它对提高生产效率、Ｅ保讧产品质量、降低
关键词：片机；心水泵ｉ自动测试系统单离
中图分类号：ＨＴ３
文献标识码：Ｂ
文章编号：０２２３（０６）００８ — ３１０ — ３３２０１— ０４０
１前
言
址范围，低位地址的译码输为片选信号，低两位地址最Ａ、．于控制各芯片内部的计数器或寄存器：。Ａ用
生产成本、合押利用能资源有着重要的意义一量是指流前称体积流星．暂称质量流量测量流量的传感器有后．
流量传感器和转速传感器输Ｈ的频率佾经整形电流体在位ｌｌ内流经管道一个截面的体积或质量数：｛Ｉ＇，Ｈｔｌ芷＝片采集。计数结果反映传感器输ｌ的信 ‘ ＬｆＪ频率的高低，然后利用公式可力便求传感器的各个物理量 ‘ ．

基于Labview平台的自动检测系统设计

其是３４４０１Ａ，设计了一个以３４４０１Ａ为基础的自动
１引言
在现代计量检测中，对于被检测仪器的准确性，
实时陛的要求越来越高。这就意味着只有通过计算
检测系统，从而大大解放工厂的人力。
的串口最普遍，最简单，足以胜任常规测量。如果对
采集速度有较高要求，或需同时运行多台设备则可
基金项目：贵州省工业攻关项目（黔科合ＧＹ字［２０１１］３０５８）作者简介：林清馨（１９８８一），女，硕士研究生。研究方向：电路系统自
贵州科学３１（１）：５３－５５，２０１３
Ｇｕ￣ｈｏｕＳｃｉｅｒｖｃｅ
基于Ｌａｂｖｉｅｗ平台的自动检测系统设计
林清馨梁潇
５５００２５）
（贵州大学理学院，贵阳
摘
要：虚拟仪器是当今仪器发展的热点，本文基于Ｌａｂｖｉｅｗ设计的虚拟３４４０１Ａ对于多种常见的计量仪器进行检测，发撂
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｉ￣ｕａｌｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｉＳａｈｏｔｓｐｏｔｔｏｄｅｖｅｌｏｐｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ．ＢａｓｅｄｏｎＬａｂｖｉｅｗｖｉｒｔｕａｌ３４４０１Ａｄｅｓｉｇｎｕｓｅｄｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｖａｒｉｏｕｓｍｅａｓｕｒｉｎｇｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｈａｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄｌｅｆｘｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｓｏｆｔ — ｗａｒｅｄｅｓｉｇｎ．Ｔｈｉｓｄｅｓｉｇｎｎｏｔｏｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ｓｉｇｎａｌａｎｌｙａｓｉｓａｎｄｓｉｇｎａｌｗａｖｅｆｏｒｍｄｉｓｐｌａｙ，ｂｕｔａｌｓｏｓｈｏｗｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｏｒｉｇｉｎａｌｒｅｃｏｒｄｓ，ｖｅｉｆｒｉｃａｔｉｏｎ，ｃｌｉａｂｒａｉｏｔｎｃｅｒｔｉｉｃｆａｔｅａｎｄｓｔｏｒａｇｅ，ｔｈｕｓｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｅｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｌａｂｖｉｅｗ，ａｕｔｏｍａｔｉｃｃｌｉａｂｒａｔｉｏｎ，ａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

第三章基于机器视觉的自动检测系统图像采集部分设计

第三章基于机器视觉的自动检测系统图像采集部分设计本系统的设计主要包括 CCD简介，CCD、镜头等光学元件的选择，背景光源的设计以及CCD与图像采集卡的联接等。

3.1 工业CCD以及CCD信息采集技术CCD(Charge-Coupled Devices)即电荷祸合器件，它是一种以电荷包的形式存贮和传递信息的半导体表面器件，是1969年秋由美国贝尔(Bell)实验室的W.S.Boyle和 GE.Smith发明的[ 10 ］。

电荷祸合器件(CCD)是一种新型光电转换器件，它能存储由光产生的信号电荷。

当对它施加特定时序的脉冲时，其存储的信号电荷便可在CCD内作定向传输而实现自扫描。

它主要由光敏单元、输入结构和输出结构等组成。

它具有光电转换、信息存贮和延时等功能，而且集成度高、功耗小，已经在摄像、信号处理和存贮二大领域中得到广泛的应用，尤其是在图像传感器应用方面取得令人瞩目的发展。

3.2 CCD的工作原理CCD的工作原理是由外部信号作用于CCD的感应元件上，从而产生电荷，再经过存储电荷、转移电荷最后的得到所需要的信息。

其图像采集的原理图如图3.1所示[11］：图3.1 CCD图像采集基本原理图3.3 CCD的选择CCD摄像头性能的好坏对采集图像的精度，对以后图像处理的效果、图像处理程序的难易程度和整个系统的最终检测精度有直接的影响，性能优良、图像精度高的CCD摄像头可以使以后的处理更容易，检测精度会更高。

CCD的选择主要是根据被测物体的大小以及测量精度来选择CCD 的尺寸和CCD 的分辨率。

本系统的测量精度要求小于0.1mm，因此要求采集图像的单位像素对应的实际距离至少要小于0.1mm。

根据这个要求可以得出关系式：Kv/β≦0.1mm，Kh/β≦0.1mm其中Kv(Kh)代表CCD 单位像素对应的实际距离；β是光学系统放大倍率。

表达式如下：Kv=v/n，或 Kh=h/m；β=v/V 或β=h/H式中v：CCD 靶面高度；n：CCD 垂直方向有效像素个数即垂直分辨率；h：CCD 靶面宽度；m ：CCD 水平方向有效像素个数即水平分辨率；V：被测零件高度；H：被测零件宽度。

计算机网络自动检测控制系统软件开发设计

计算机网络自动检测控制系统软件开发设计一、需求分析1、系统设计目的计算机网络自动检测控制系统软件，是一种网络管理软件。

旨在通过软件来实现网络的自动检测、故障诊断与处理、性能测试与优化等功能，实现网络管理人员的自动化工作，提高网络可靠性，及时准确地定位故障并进行处理。

2、系统功能需求（1）网络拓扑结构扫描功能：通过IP地址扫描功能或SNMP协议获取网络拓扑结构信息；（2）故障检测功能：对网络进行性能监测和异常检测，发现网络故障及时报警并展示故障节点位置；（3）故障定位功能：对故障节点进行定位，展示故障节点的详细信息，提供定位故障的方法和工具；（4）故障处理功能：对故障进行自动或手动处理，提供网络优化方案，提高网络可靠性；（5）性能测试功能：提供网络吞吐量、延迟、带宽等性能测试数据，并根据测试结果提供网络优化建议。

3、系统开发条件（1）软件开发平台：Windows系统、Java、MySQL数据库；（2）网络管理协议：SNMP协议；（3）用户操作界面：Windows操作界面；（4）业务逻辑：网络结构扫描及数据采集、故障检测及定位、故障处理及网络优化、性能测试及数据展示。

1、整体设计本系统采用C/S模式，主要分为两个部分：服务端和客户端。

服务端负责网络扫描及数据采集、故障检测及定位、故障处理及网络优化、性能测试及数据展示等核心功能。

客户端为用户提供友好的操作界面，方便用户对服务端的控制、管理及查询等操作。

2、详细设计（1）服务端设计客户端主要设计采用Windows操作界面，用于实现用户对服务端的控制、管理及查询等操作。

具体包括以下模块：①系统登录模块：用户根据登录界面输入用户名及密码，登录到系统后可进入主界面；②网络结构扫描及数据采集模块：可对整个网络进行扫描，并实时监控网络状态；③故障检测及定位模块：当出现故障时，客户端会对故障节点进行自动或手动处理，并通过数据库查询及分析定位故障；三、系统实现1、软件开发环境系统采用Java语言开发，集成开发环境为Eclipse，MySQL数据库管理软件为Navicat2、技术实现（1）网络结构扫描及数据采集功能实现本系统采用IP地址扫描功能和SNMP协议获取网络拓扑结构信息，数据存储采用MySQL 数据库。

故障自动检测系统设计方案.

10KV 母线回路故障检测控制器软硬件设计方案徐源南阳理工学院电子与电气工程系一、系统功能架构设计根据附件一的要求,设计故障检测与控制系统架构如下:高压支线电压送入电压互感器后获得合适的 AC 电压, 经感应电压调整器调整成两路电压,一路作为电压采集信号,一路为驱动电路和执行电路供电,为保证系统整体的稳定性和可靠性,在电压调整器上增加一个抑制峰值电压和反向电涌的抗干扰模块,采集到的电平信号经 A/D数模转换以后,送入 CPU 进行处理,当检测到电平信号的异常后,触发 CPU 的中断系统,在小于 0.1us 时间里对事件反应,先由 CPU 软件进行去抖动处理,滤除干扰信号, 然后判断出故障类型, 由 CPU 发出指令, 由调节执行电路完成高压线回路继电器的通断闭合,从而排除或正确判断故障类型。

系统信息适时通过 LED 屏幕或者 LCD 屏幕进行指示,并且延时参数等信息都可以通过面板的控制键盘进行设置,必要时可以用红外遥控器进行设置。

为保障系统的稳定运行,防止 CPU 死机,采用“看门狗”来防止软件意外的发生;为获得系统的适时故障检测信息, 采用 RTC 时钟并对系统进行适时监控, 并把故障信息存储在 8K 的 EERPOM 中去,防止掉电信息丢失,并可以适时对系统历史信息进行查询;数据通信采用 485总线和综自计算机进行通信。

此系统的自动化程度相对来说很高,功能更强大,稳定性也比较高,可以实现时时故障显示和判断,甚至是简单故障的排除,人员的劳动强度和安全性得到有效保障,因为系统在很短时间内就可以排除故障或显示故障类型,对电力设备的安全有更大的保障。

二、故障检测控制器走线图附件一:控制器设计要点一、控制器组成:二、基本功能:1、如果 VA 降低大于等于 30%,其他两相 VB 、 VC 升高大于等于 30%,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, KA 、 JA 立即闭合,持续 1秒断开,如果条件 1继续存在,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, KA 、 JA 再立即闭合,持续 1秒断开,如果条件 1继续存在,持续 4秒,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, Kb 、 J B闭合,延时 1秒断开;2、如果 VB 降低大于等于 30%,其他两相 VB 、 VC 升高大于等于 30%,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, KB 、 JB 立即闭合,持续 1秒断开,如果条件 2继续存在,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, KB 、 JB 再立即闭合,持续 1秒断开,如果条件 2继续存在,持续 4秒,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, KC 、 JC 闭合,延时 1秒断开;3、如果 V C降低大于等于 30%,其他两相 V A、 V B升高大于等于 30%,检测KA 、 KB 、 KC 均断开, KC 、 JC 立即闭合,持续 1秒断开,如果条件 3继续存在,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, KA 、 JC 再立即闭合,持续 1秒断开,如果条件 3继续存在,持续 4秒,检测 KA 、 KB 、 KC 均断开, KA 、 JA 闭合,延时 1秒断开;4、故障类型判断:(1 间歇性接地:首次合闸 1秒内如果接地条件消失后又出现,可视为间歇性接地;(2 稳定性接地:首次合闸 1秒内,接地条件未出现尖端,可视为稳定性接地或永久性接地;(3 金属性接地:故障相电压降低到零(电压小于 6V ,可视为金属性接地;(4 PT 二次回路断线:故障相电压降低到另,其他两相电压未升高,可视为 PT 二次回路断线。

基于数据库的通用自动检测设备软件系统设计

文中提出一种基于数据库的交互式软件开发体
系结构，具有使用方便、可移植、通用性好、可靠性高
等优点。检测系统的测试终端采用Ｗｉ２系列操ｎ３作系统；用ＭｉｓｆＡｅｓ０３数据库存储测试采ｃｏｃｓ２０ｏｒｔ流程与测试结果；选择Ｌｂｎ０ｓＣＩ．为主ａｗｉｄｗ／Ｖ０作９控程序和检测程序开发工具，完成对各被测装备检测功能的开发。检测系统测试终端通过运行软件来
ｏｅｗｏｋ．ｆｔｒｈ
Ｋｅｒｓ：ｄｔｂｓｙｗｏｄａａｅ；ＬｂＷｉｄｗｓａａｎ０／ＣＶＩｏｗａｅｓｓｅ；ｓｆｒｙｔｍｔ
０引言
某型通用自动检测设备硬件结构复杂、试资测源丰富、开关配置方式多样、器功能强大、测对仪被象繁多，了简化测试软件的开发工作量，为提高开发
ｄｔｂｓｐｒａｈＴｅｐａｔｅｈｓｐｏｅａｅｓｆｒｙｔｍｅｓｔｉ，ｅｓｉｔｎｎｅａａｅａｐｏｃ．ｈｒｃｉａｒｖｄｔｔｔｏｔｅｓｓｅｖｒａｉｔａｃｈｈｗａｌｙａｙｍａｎｅａｃ，
操控测试仪器，完成各种检测任务。
１软件系统总体结构及功能
由于通用自动检测设备测试的设备类型广泛，
种类繁多。为了提高软件体系的开放性和通用性，减ｄＮ试过程中程序设计难度，到测试程序通用，达化、扩展的目的，件系统遵循测试数据和测试程可软序相分离的总体思路，采用基于数据库的开发模式。软件系统的结构如图１所示。

校园无人机自动巡航检测系统设计

校园无人机自动巡航检测系统设计随着无人机技术的快速发展，无人机在各个领域应用越来越广泛。

然而，在校园环境中，无人机的使用也存在着一些潜在的安全风险和隐私问题。

为了确保校园的安全与秩序，设计一套校园无人机自动巡航检测系统是非常必要的。

一、需求分析该校园无人机自动巡航检测系统需要满足以下需求：1. 实时检测：系统能够实时监测校园内的无人机活动，并能快速识别无人机的型号和身份。

2. 自动巡航：系统能够自动巡航校园内的关键区域，对无人机进行监控与打击。

3. 多传感器融合：系统能够利用多种传感器技术，如雷达、红外线、光学摄像头等，对无人机进行全方位的监测。

4. 数据分析与报警：系统能够对收集到的数据进行分析，发现异常行为并生成报警信息，及时通知相关工作人员进行处理。

5. 隐私保护：在满足安全监控的前提下，系统需要遵守相关隐私保护法律法规，确保校园内师生的隐私权不受侵犯。

二、系统设计针对以上需求，校园无人机自动巡航检测系统的设计如下：1. 硬件设备：系统主要包括无人机巡航器、传感器装置、监控控制中心和报警设备。

（1）无人机巡航器：具备自主飞行能力和遥控操控功能，能够在预设航线上进行巡航，并根据监测到的无人机信息进行相应的响应。

（2）传感器装置：采用多种传感器技术，如雷达、红外线传感器、光学摄像头等，用于实时监测校园内的无人机活动，并收集相关数据。

（3）监控控制中心：用于接收监测到的数据并进行处理与分析，进行无人机的自动巡航控制，并生成报警信息。

（4）报警设备：通过声音、灯光等方式及时发出警报，通知相关工作人员进行处理。

2. 系统工作流程：（1）无人机监测与识别：通过传感器装置对校园内的无人机进行监测，并利用图像识别和数据处理技术，识别无人机的型号和身份。

（2）无人机自动巡航控制：根据监测到的无人机信息，系统自动控制无人机巡航器进行巡航，保持对无人机的追踪和监控。

（3）行为检测与报警：通过对收集到的监测数据进行分析，识别无人机的异常行为，如悬停、低空越界等，生成相应的报警信息。

三钢某高炉烧结矿自动取制样检测系统设计

三钢某高炉烧结矿自动取制样检测系统设计彭祖兴①（福建三钢闽光股份有限公司炼铁厂　福建三明３６５０００）摘　要　描述了一种多功能的烧结矿自动取制样检测系统。

该系统集取样、缩分、制样、筛分、称重、配鼓、转鼓、数据分析、弃料处理等为一体，可自动完成烧结矿的随机、高频次取样及化学成分样制备与粒级、转鼓、筛分、抗磨等指数的检测工作。

应用结果表明，该系统提高了烧结矿取制样的及时性、代表性及检测的准确性、可靠性。

具有投资费用低、自动化程度高、运行环保可靠等优点。

可供有条件、有需求的钢铁企业借鉴参考。

关键词　烧结矿　工业机器人　自动取样　自动制样　自动检测中图法分类号　ＴＦ０４６．４　ＴＦ３０２文献标识码　ＡＤｏｉ：１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１－１２６９２０２３０４０１２ＤｅｓｉｇｎｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＳａｍｐｌｉｎｇａｎｄＴｅｓｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍｆｏｒＳｉｎｔｅｒｏｆａＢｌａｓｔＦｕｒｎａｃｅｉｎＳａｎｓｔｅｅｌＰｅｎｇＺｕｘｉｎｇ（ＩｒｏｎｍａｋｉｎｇｐｌａｎｔｏｆＦｕｊｉａｎＳａｎｓｔｅｅｌＭｉｎｇｕａｎｇＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｓａｎｍｉｎｇ３６５０００）ＡＢＳＴＲＡＣＴ　Ｔｈｅｐａｐｅｒｄｅｓｃｒｉｂｅｓａｍｕｌｔｉｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｕｔｏｍａｔｉｃｓａｍｐｌｉｎｇａｎｄｔｅｓｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｓｉｎｔｅｒ．Ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｔｏｇｅｔｈｅｒｓａｍｐｌｅｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇ，ｓａｍｐｌｅｓｐｌｉｔｔｉｎｇ，ｓａｍｐｌｅｍａｋｉｎｇ，ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ，ｗｅｉｇｈｉｎｇ，ｄｒｕｍｍａｔｃｈｉｎｇ，ｄｒｕｍｔｅｓｔｉｎｇ，ｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｗａｓｔｅｈａｎｄｌｉｎｇ，ｅｔｃ，ｗｈｉｃｈｃａｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｃｏｍｐｌｅｔｅｒａｎｄｏｍａｎｄｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓａｍｐｌｅｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇｏｆｓｉｎｔｅｒ，ａｎｄｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆｃｈｅｍｉｃａｌｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓａｍｐｌｅｓ，ａｎｄｔｅｓｔｉｎｇｗｏｒｋｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅ，ｄｒｕｍ，ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ，ｗｅａｒｒｅｓｉｓｔａｎｃｅａｎｄｏｔｈｅｒｉｎｄｉｃｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｔｉｍｅｌｉｎｅｓｓ，ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｓａｍｐｌｉｎｇａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ，ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｅｓｔｉｎｇ．Ｉｔｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆａｌｏｗｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｃｏｓｔ，ａｈｉｇｈｄｅｇｒｅｅｏｆａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｌｙｆｒｉｅｎｄｌｙａｎｄｒｅｌｉａｂｌｅｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ｅｔｃ．Ｉｔｃａｎｂｅｕｓｅｄａｓａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｂｙｓｔｅｅｌｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｗｉｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｎｄｎｅｅｄ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ　Ｓｉｎｔｅｒ　Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｒｏｂｏｔ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃｓａｍｐｌｉｎｇ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃｓａｍｐｌｅｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃｔｅｓｔｉｎｇ１　前言烧结矿是目前国内高炉生产占比最大的炉料［１］，烧结矿的质量对高炉稳定、顺行有重要影响，冶炼过程中要求烧结矿具有良好的强度和冶金性能指标［２］，所以三钢炼铁厂在每批烧结矿入炉前都会进行取样检测，根据检测数据研究调整高炉的冶炼参数与工艺以确保炉况稳定，避免因烧结矿质量波动导致高炉炼铁的产量、质量、能耗等指标受影响。

基于机器视觉的自动检测系统设计与实现研究

基于机器视觉的自动检测系统设计与实现研究一、研究背景随着制造业和质量控制领域的不断发展，对于自动化检测和质量控制的需求也越来越高。

在传统的质量控制方法中，需要人工进行检测和判断，不仅效率低下，而且还存在较大的误差。

而基于机器视觉的自动检测系统可以利用计算机进行图像分析和处理，实现对物体的自动检测和识别，大大提高了检测效率和准确性。

二、机器视觉技术的原理和应用机器视觉技术是一种利用计算机对图像进行分析、处理和识别的技术。

其原理是通过摄像头等设备获取目标物体的图像或视频，并对其进行数字信号转换和处理，提取出物体的特征、形状、大小等信息，最后通过算法进行识别和分类。

机器视觉技术的应用非常广泛，如物体检测、轮廓识别、色彩分析、表面缺陷检测等。

在制造业领域，机器视觉技术也被广泛应用于自动化检测和质量控制中。

三、自动检测系统设计的流程和关键技术自动检测系统的设计流程包括图像采集、图像预处理、特征提取和识别分类四个主要步骤。

其中，图像采集是获取待检测物体的图像或视频；图像预处理是对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，使其更适合进行特征提取；特征提取是基于采集到的图像提取出物体的特征信息；识别分类是将物体进行分类。

在自动检测系统的设计和实现中，需要掌握一些关键技术。

首先是图像的采集和处理技术，包括摄像头的选型与部署、图像传输和存储等。

其次是图像处理算法的研究和应用，如二值化、轮廓提取、形状匹配等。

接下来是特征分类算法的研究和应用，如神经网络、支持向量机、决策树等。

四、自动检测系统的实现和应用案例自动化检测和质量控制是机器视觉技术的重要应用之一。

一些企业和机构已经开始利用这一技术来优化生产流程和提高检测效率。

例如，某汽车零部件制造企业采用机器视觉技术对液晶板进行表面缺陷检测，检测效率提高了30%以上，同时还减少了人工误检的情况。

另外，机器视觉技术的应用还可以拓展到其他领域，如医疗卫生、安防监控、智能家居等。

自动检测技术及仪表控制系统课程设计

摘要本课程设计实验采用的是计算机和三菱Q系列PLC和三菱FR-F740系列变频器来实现控制，实验的目标是通过控泵的出油量来把油罐中的液位控制在设定的高度。

本课程设计实验报告首先对此次试验的主要任务和实现方式做了简要的阐述，之后针对实验要求提出了可行的设计方案并进行了讨论和比较。

我们利用PLC，变频器和电机在实验室构成了单回路的闭环控制系统，并采用了PI算法对PLC编程。

经过了一段时间的学习，通过多次校正和对参数的修改调试，最终实现了稳定运行和液位（转速）控制的在设定值的实验目标。

并将整个过程反映在了本次试验报告中。

程设计是以我们自己的专业课程（过程控制系统）为依托，针对一个特定的设计内容对我们进行完整的控制系统设计训练的教学环节。

使我们通过整个课程设计的过程了解和掌握过程控制系统设计的内容、步骤、规范和方法等。

为将教材中的理论和上课时学习的知识与实际自动化工程提供结合的机会，加深我们对过程控制系统这门课程的理论知识和应用实践的认识。

我们的设计内容包括：控制系统可行性分析，控制原理分析与设计，控制设备选型、系统接线图纸设计，控制系统编程实现以及实验验证等。

我们可以根据个人情况进行各自特色的控制系统设计。

关键词：PLC，变频器，自动化，液位控制目录摘要 (Ⅰ)1. 概述 (1)2. 课程设计任务及要求 (2)2.1 设计任务 (2)2.2 设计要求 (2)3. 理论设计 (3)3.1 方案论证 (3)3.2 系统设计 (7)3.2.1 结构框图及说明 (7)3.2.2 系统原理图及工作原理 (10)3.3 单元电路设计 (10)3.3.1 单元电路工作原理 (10)3.3.2 PID参数选择 (13)4. 系统设计 (15)4.1 软件设计 (15)4.2 编程过程 (17)4.3 编程结果 (18)5. 安装调试 (22)5.1安装调试过程 (22)5.2 故障分析 (23)6. 结论 (27)7. 使用仪器设备清单 (28)8. 收获、体会和建议 (29)9. 参考文献 (30)1概述○1过程控制系统过程控制系统是以表征生产过程的参量为被控制量使之接近给定值或保持在给定范围内的自动控制系统。

基于人工智能的自动化检测系统设计与实现

基于人工智能的自动化检测系统设计与实现人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为现代高科技发展的重要领域之一。

在各个行业中，人工智能的应用不断推动着工作的自动化和智能化。

其中，基于人工智能的自动化检测系统在许多领域中起着重要的作用。

本文将围绕着基于人工智能的自动化检测系统的设计与实现展开讨论。

一、背景随着科技的不断进步，各个行业的数据量在不断增长，传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易出现漏诊、误诊等问题。

因此，基于人工智能的自动化检测系统应运而生，为各个行业提供了高效、准确的检测方案。

二、设计原则在设计基于人工智能的自动化检测系统时，应遵循以下原则：1. 数据准备：收集和整理各类数据，为系统提供充足的学习材料；2. 算法选择：根据实际情况选择合适的算法，例如机器学习算法、深度学习算法等；3. 模型训练：利用收集到的数据对算法进行训练，提高系统的准确性和稳定性；4. 模型评估：对训练得到的模型进行评估，检验其性能和可靠性；5. 持续改进：根据实际应用中的反馈和需求，不断完善和改进系统，提高其检测能力和智能化程度。

三、系统实现基于人工智能的自动化检测系统的实现主要分为以下几个步骤：1. 数据采集与预处理在系统实现之前，需要收集大量的用于训练和测试的数据。

这些数据可以来自于各个行业的实际应用情况，如工业生产中的传感器数据、医疗领域中的医学影像数据等。

采集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据去噪以及数据标注等。

数据预处理的目的是减少噪声，提高数据的质量和准确性。

2. 特征提取与选择在数据预处理之后，需要根据实际问题选择合适的特征，以供机器学习算法使用。

特征提取的目的是从原始数据中抽取出具有代表性的特征，以便后续的模型训练和预测。

常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征、时域特征等。

在选择特征时需要注意保留具有代表性和区分度的特征。

3. 模型训练与优化在选定特征后，可以选择适当的机器学习算法进行模型训练。

基于计算机视觉技术的流水线自动化检测系统设计

基于计算机视觉技术的流水线自动化检测系统设计随着科技的不断进步，计算机视觉技术在生产制造过程中的应用得到了越来越广泛的应用。

其中，基于计算机视觉技术的流水线自动化检测系统是一种非常重要的应用。

一、流水线自动化检测系统传统的流水线生产模式需要通过人工进行检测、排查。

这种模式存在着效率低、不可靠、不精准等诸多问题。

为了解决这些问题，流水线自动化检测系统应运而生。

流水线自动化检测系统是一种基于计算机视觉技术的自动化检测系统。

该系统将电脑视觉技术与机器学习、图像处理等先进技术相结合。

可以自动地，高效率地对产品进行检测，保证产品质量的稳定性。

二、计算机视觉技术的应用计算机视觉技术是一项以机器视觉为基础的机电一体化技术，是人类视觉系统的模拟。

通过图像处理、模式识别和人工智能等技术实现对于图像内容的分析和识别。

计算机视觉技术在流水线自动化检测系统中的应用非常广泛。

主要包括以下三个方向：1. 设备自动识别流水线生产过程中需要使用到大量的设备，这些设备具有不同的特征和用途，需要进行标识和识别。

采用计算机视觉技术对这些设备进行自动识别可以大大提高生产效率和成功率。

2. 产品质量控制自动化检测是计算机视觉技术在流水线生产中的一个非常重要的应用。

通过采集不同位置的图像，用机器学习算法实现对不同产品的自动区分，从而能够实现对产品的质量检测，保证产品准确度和一致性。

3. 模拟品尝通过采集不同类别的图像，用机器学习算法实现对不同食品口感的自动区分，从而能够实现对食品的口感检测，从而达到模拟品尝的目的。

三、自动化检测系统的效果基于计算机视觉技术的流水线自动化检测系统能够大大提高生产效率、生产稳定性以及产品质量的一致性和准确性。

同时，该系统是一种高效可靠的自动化检测系统，可以替代人工检测，提高生产效率，同时也显著降低了人工成本。

总结：基于计算机视觉技术的流水线自动化检测系统是一种高效、可靠的自动化检测系统。

该系统能够实现对产品的自动检测、质量控制，达到了提高生产效率、降低人工成本的目的。

基于神经网络的水质自动监测系统设计

基于神经网络的水质自动监测系统设计水质是人类生存和健康的重要因素之一。

在监控水质的过程中，传统人工监测难以满足需求，而自动化水质监测系统为水质监控工作提供了便利。

本文将介绍一款基于神经网络的水质自动监测系统的设计。

一、系统架构系统包括硬件和软件两部分。

硬件包括多条水质参数检测传感器、数据采集系统、数据传输模块与云端服务器；软件则包括数据处理算法、神经网络模型和Web界面。

1. 检测传感器系统中使用多条检测传感器，分别检测水中的pH值、浊度、氨氮、硫酸盐等关键参数。

这些传感器具有高精度、高灵敏度、抗干扰性强、易于安装等特点。

2. 数据采集系统系统中使用数据采集卡连接传感器，采集传感器输出的数据，将其转化为数字信号。

数据采集系统应支持多路数据采集和实时数据传输。

3. 数据处理算法本系统采用机器学习算法进行数据处理。

我们采用神经网络模型，通过系统将监测到的水质参数数值进行处理，并可以通过日志记录，收集历史数据进行数据分析和模型优化。

4. 云端服务器系统将处理后的数据上传到云端服务器，为更多人员和机构提供查询服务。

云端服务器可支持高并发查询，且支持周期性计算，计算分类结果以后，存储计算结果到数据库。

5. Web界面Web界面提供了对水质参数变化图、历史数据记录、预警信息等实时展示及查询功能。

同时，可设置多种报警方式，如短信、邮件等方式，以便及时处理水质异常情况。

二、神经网络模型神经网络是一种模仿生物神经网络构造的数学模型。

在本系统中，采用BP神经网络对多个参数进行联合训练，基于训练的模型可以对水质数据进行较为准确地预测。

神经网络的训练主要包括两个步骤：数据预处理和训练。

在数据预处理方面，采用归一化处理，以使得各个水质参数的量纲可以统一。

在模型训练方面，采用误差反向传递算法，构建反向传播网络，确定各参数之间的关系，找到最优参数组合。

通过模型预测得到的水质分类结果，可以进行异常处理和预警，特别是对于水质指标异样的情况可以第一时间应对。

车辆自动检测系统设计方案

车辆自动检测系统设计方案背景车辆是现代交通工具中最为普遍的一种，但是在车辆的使用过程中，由于人为因素或其他原因，车辆的安全性和性能会逐渐降低，这就需要对车辆进行检测和维护。

传统的车辆检测需要人工操作，费时费力，而且容易出现误差。

因此，车辆自动检测系统应运而生。

系统设计方案车辆自动检测系统可以分为以下几个子系统：1. 图像采集子系统图像采集子系统是整个车辆自动检测系统的核心，通过采集车辆的图像和视频，并传输给后续的处理单元。

该子系统可以采用工业相机或者普通的摄像头实现。

为了方便车辆的检测，可以在车辆停放的位置上放置多个摄像头，覆盖车辆各个方向的情况。

2. 图像处理子系统图像处理子系统是对采集到的图像和视频进行处理的核心模块，主要包括以下几个步骤：•车牌识别：通过对车辆图像中的车牌进行识别，可以对车辆进行准确地识别和追踪。

•车辆外观检测：通过车辆的外观信息，比如车身颜色、车型等进行比对和识别。

•缺陷检测：通过对车辆各部位进行分析和比对，检测车辆是否有异常，如划痕、碰撞等。

3. 数据存储子系统数据存储子系统是对处理后的数据进行存储和管理的模块，主要包括以下几个功能：•数据备份：将处理后的数据进行备份，防止数据丢失。

•数据存储：将处理后的数据存储在指定的地方，方便后续的管理和使用。

•数据管理：对存储的数据进行管理，包括数据清理、数据统计等功能。

4. 报表生成子系统报表生成子系统是对处理后数据进行分析和展示的模块，将处理后的数据进行统计和分析，生成相应的报表进行展示。

报表可以包括车辆的外观信息、缺陷信息、识别结果等内容，也可以包括每台车辆的检测历史记录，方便对车辆的使用情况进行分析和评估。

总结车辆自动检测系统是一种新型的车辆检测方式，它可以提高车辆检测的准确性和效率，减轻人工检测的负担。

本文介绍了车辆自动检测系统的设计方案，包括图像采集子系统、图像处理子系统、数据存储子系统和报表生成子系统等四个子系统。

通过以上几个方面的设计，可以实现对车辆的全方位、全面的自动检测，大大提高车辆检测的效率和质量。

智慧检验系统设计方案

智慧检验系统设计方案智慧检验系统是一种基于人工智能和大数据技术的检验系统，可以自动化地对产品进行检验和测试，并提供高效准确的检验结果。

该系统可以应用于各种行业和领域，如制造业、医疗设备、电子产品等。

一、系统架构设计智慧检验系统的架构应包括前端、后端和数据库三个核心组成部分。

1. 前端：用户可以通过前端界面进行系统登录、操作和查看检验结果。

前端界面可以是一个网页或移动应用，用户可以通过输入相关信息来触发检验过程，并实时查看检验结果和统计数据。

2. 后端：后端主要负责处理用户请求、调用相关算法和模型进行检验和分析，生成检验结果和统计报告，并将结果返回给前端。

后端可以由一台或多台服务器组成，采用分布式计算和负载均衡的方案来提高系统的性能和稳定性。

3. 数据库：系统需要一个数据库来存储用户信息、产品信息、检验数据、模型和算法等。

数据库可以选择关系型数据库或非关系型数据库，以满足系统的数据存储和管理需求。

二、系统功能设计智慧检验系统应具备以下功能：1. 用户管理：系统应提供用户登录和注册功能，用户可以根据自己的权限和角色进行操作。

2. 产品管理：系统应允许用户添加、编辑和删除产品信息，并可以根据产品类型和规格进行分类和查询。

3. 检验任务管理：用户可以添加、编辑和删除检验任务，设置检验的时间、频率和条件等信息。

4. 检验过程控制：系统可以通过与设备或仪器的接口进行通讯，控制设备按照设定的参数和规则进行自动化的检验和测试。

5. 检验结果分析：系统应根据检验数据和模型进行数据分析和处理，生成详细的检验结果和评估报告。

系统可以采用机器学习和深度学习算法，通过对历史数据的学习和分析，提高检验结果的准确性和稳定性。

6. 数据统计和报表：系统应具备数据统计和报表功能，可以生成各种统计图表和报告，帮助用户了解产品质量状况和趋势。

三、系统实施和运维设计智慧检验系统的实施和运维需要考虑以下几个方面：1. 硬件设备：系统需要一定的硬件设备来支持检验和数据处理，包括服务器、网络设备和检测设备等。

车辆自动检测器测频系统设计

价值工程0引言交通运输在经济和社会发展中起着举足轻重的作用。

近年来，随着高速公路和城市交通监控系统的发展需要，智能交通系统作为解决日益严重的城市交通问题的有效途径，获得了迅速发展提高，车辆检测传感器是ITS 中最重要的交通数据采集设备之一。

随着传感器技术、通信技术、计算机技术和人工智能等技术的发展，车辆检测技术在工程中获得广泛应用[1]。

现行的检测器种类有很多，包括磁感应检测器、波频车辆检测器、视频检测器等。

波频检测器是以微波、超声波和红外线等对车辆发射电磁波产生感应的检测器。

环形线圈检测器是目前用量最大的一种检测设备，其基本原理是车辆经过埋于路面下的环形线圈时引起线圈电感量的减小，使与之相连的LC 振荡电路的频率发生变化，通过检测频率的变化来判断是否有车辆经过[2]。

所以，检测器的设计核心为频率测量。

1测频系统构成埋于地下的环形线圈作为传感器，通过电感量的变化来反映有无车辆通过。

为便于电感量的精确测量，可以通过振荡器将其转化成频率的大小，再进行频率测量。

若频率变化量超过一定门限，则表明有车辆通过。

由于振荡器输出的是交流信号，所以利用数字电路进行测频前，需对交流信号进行整形[3]。

测频系统总体构成由感应线圈、LC 震荡电路、整形电路、分频电路、SOC 测频系统、灵敏度设置电路和输出电路等几部分构成。

2测频原理2.1被测信号同步由于被测信号具有随机性，其信号的跳变不可能总和基准时钟（用基准时钟做主采样时钟）保持同步，所以，被测信号进入测频模块首先要被基准时钟进行同步采样，使之跳变与基准时钟保持同步。

过程如图1所示。

2.2被测信号频率计算Sx_s 为同步后的被测信号，T 为闸门时间，在T 时间段内，共检测到n x 个被测信号的上升沿。

t 1为闸门开启时刻同之后的第一个被测信号的上升沿之间的时间间隔，t 2为闸门关闭时刻同之前的最后一个被测信号的上升沿之间的时间间隔，由此可知，被测信号的平均周期t x 为：t x =T-（t 1+t 2）x （1）———————————————————————作者简介：王海峰（1974-），男，山西永济人，硕士研究生，讲师，主要研究方向为电路与系统。

基于智能算法的设备自动化检测系统设计与实现

基于智能算法的设备自动化检测系统设计与实现第一章：绪论随着科技的不断发展，设备已经成为了人们生活和工作中不可缺少的组成部分。

然而，由于设备数量的不断增加和维护工作的繁琐，人工检测已经无法满足现代化生产的需求。

因此，如何利用智能算法实现设备自动化检测系统已经成为了一个急需解决的难题和热门研究领域。

本文的目的是探讨设备自动化检测系统的设计与实现。

首先，我们将介绍智能算法的基本概念和分类。

然后，我们将重点讲解基于智能算法的设备自动化检测系统的设计和实现过程。

最后，我们将讨论该系统的实际应用和未来发展方向。

第二章：智能算法2.1 概念智能算法是一种模拟人类智能思维过程的计算机算法。

它主要包括启发式算法、遗传算法、神经网络、粒子群优化等。

这些算法通过模拟适应度函数、目标搜索和学习等人类智能的控制策略，能够实现在复杂环境下的自主决策、自适应行为和优化搜索等。

2.2 分类智能算法可以按照不同的分类标准进行分类。

根据优化目标的性质和形式，可以将其分为单目标优化算法和多目标优化算法。

根据搜索空间的连续性和离散性，可以将其分为连续型优化算法和离散型优化算法。

根据优化过程中的特殊约束，可以将其分为有约束优化算法和无约束优化算法。

2.3 应用智能算法已经广泛应用于工业控制、智能制造、物联网等领域。

例如，遗传算法可以用于优化工艺参数，神经网络可以用于模式识别和分类，粒子群算法可以用于动态调度问题等。

第三章：设备自动化检测系统的设计与实现3.1 系统架构设计设备自动化检测系统由硬件、软件、通讯等部分组成。

其中，硬件系统主要包括检测设备和控制设备；软件系统主要包括图像处理软件、数据分析软件和决策指令生成软件；通讯系统主要用于检测设备与控制设备之间的通信以及与主控制系统之间的通信。

3.2 智能算法选择在选择智能算法的时候，需要根据设备自动化检测系统的特定要求进行选择。

例如，如果需要实现图像识别和分类，可以选择神经网络；如果需要优化参数和参数搜索，可以选择遗传算法等。

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6、稳定性
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1 确定传感器的类型全面考虑被测量的特点和传感器的使用条件，包括：量程的大小；被测空间对传感器体积的要求；测量方式为接触式测量还是非接触式测量；信号的传输方法，是有线传感还是无线传感；传感器的来源，是购买商品化的传感器还是自行研制传感器，是购买国产传感器还是购买进口传感器。考虑上述问题，确定选用何种类型的传感器，然后再考虑传感器的具体性能指标。
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4.1.2
自动检测系统的设计步骤
1 确定任务、拟定设计方案（1) 根据要求确定系统的设计任务、功能、指标明确系统需要完成的测量任务；明确被测信号的特点、被测量类型、被测量变化范围、被测量的数量、输入信号的通道数；明确测量速度、精度、分辨率；明确测量结果的输出方式、显示器的类型；明确输出接口的设置。考虑系统的内部结构、外形尺寸、面板布置、研制成本、可靠性、可维护性及性能价格比等。综合考虑上述各项，提出系统设计的初步方案。
第4章自动检测系统设计
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4.1 自动检测系统的设计原则与步骤
4.1.1 自动检测系统的设计原则
*首先要能够实现所要求的功能和技术指标； *要满足系统在可靠性、可维护性方面的要求
如平均无故障工作时间、故障率、失效率、平均寿命等
*考虑到用户操作方便，提供良好的人机界面
*系统结构应规范化、模块化； *降低成本，提高系统的性能价格比
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4 精度传感器的选用原则并非精度越高越好。传感器的精度越高，其价格越昂贵。传感器的精度只要满足整个测量系统的精度要求就可以，不必选得过高。在满足同一测量目的的诸多传感器中选择最便宜、最简单、最可靠的传感器。
5 频率响应特性必须保证在整个被测量频率范围内满足不失真测量条件。
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“硬件软化” 为降低硬件成本，将某些硬件功能用软件实现。例如计数器、运算器等硬件设备所具有的计数、运算功能可用软件完成，从而节省了硬பைடு நூலகம்设备。但是硬件软化后运行速度比硬件低得多。
“软件硬化”
近年来随着半导体技术的发展，又出现了“软件硬化” 的趋势，即将软件实现的功能用硬件实现。其中最典型的是数字信号处理芯片DSP。过去进行快速傅里叶变换都用软件程序实现，现在利用DSP进行FFT运算，可以大大减轻软件的工作量，提高信号处理速度。
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3 系统总调、性能测试在硬件、软件分别完成后，即可进行联合调试，即系统总调，测试系统的性能指标。若有不满足要求之处，需要仔细查找原因，进行相应的硬、软件改进，直到满足要求为止。
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4.2
传感器的合理选用
1、确定传感器的类型 2、线性范围和量程
3、灵敏度的选择
4、精度
5、频率响应特性
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4.2.6 稳定性传感器使用一段时间后，其性能保持稳定的能力称为稳定性。影响传感器长期稳定性的因素除传感器本身结构外，主要是传感器的使用环境。要使传感器具有良好的稳定性，传感器必须要有较强的环境适应能力。在选择传感器之前，应对其使用环境进行调研，并根据具体的使用环境选择合适的传感器，或采取适当的措施，减小环境的影响。
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自顶向下的设计方法即从总体到局部、再到细节。先考虑整体目标，明确任务，把整体分解为多个子任务，并充分考虑子任务之间的联系。
自底向上的设计方法为了完成某个检测任务，可以利用现有的模块、仪器，综合成一个满足要求的系统。这种系统虽然未必是最简单、最优化的方案，但只要能完成检测任务，仍不失为快速、高效解决问题的方法。
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（2) 进行总体设计通过调研对所提出的系统初步设计方案，进行论证，完成系统总体设计。在完成总体设计之后，便可进行设计任务分解，将系统的研制任务分解成若干子任务之后针对子任务去进行具体的设计。
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2 硬件和软件的研制在开发过程中，硬件和软件应同时进行。 (1) 硬件电路的设计、功能模板的研制和调试根据总体设计，将整个系统分成若干个功能块，分别设计各个电路，如输入通道、输出通道、信号调理电路、接口、单片机及其外围电路等。在完成电路设计之后，即可制作相应功能模板。要保证技术上可行、逻辑上正确，注意布局合理、连线方便。先画出电路图，基于电路图制成布线图基于布线图加工成印刷电路板将元器件安装、焊接在印刷电路板上仔细校核、调试。
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4.1.2
自动检测系统的设计步骤
1 确定任务、拟定设计方案
（1) 根据要求确定系统的设计任务、功能、指标
（2) 进行总体设计 2 硬件和软件的研制在开发过程中，硬件和软件应同时进行。 (1) 硬件电路的设计、功能模板的研制和调试
(2) 软件框图的设计、程序的编制和调试
3 系统总调、性能测试
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(2) 软件框图的设计、程序的编制和调试将软件总框图中的各个功能模块具体化，逐级画出详细的框图，作为编制程序的依据。编写程序一般用汇编语言建立用户源程序。在开发系统机上，利用汇编软件对输入的用户源程序进行汇编，变为可执行的目标代码。在程序设计中还必须进行优化工作，利用各种程序设计技巧，使编出的程序占用内存空间尽量小、执行速度尽量快。

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2 线性范围和量程当传感器的种类确定之后，首先要看其量程和线性范围能否满足要求。任何传感器都不能保证绝对的线性，其线性范围是相对的。根据不同的测量精度要求，可将非线性误差较小的传感器近似看作线性传感器。
3 灵敏度的选择希望传感器的灵敏度越高越好。但传感器的灵敏度高，外界噪声也容易混入，也会被测量系统的放大器放大，影响测量精度。要求传感器本身应具有较高的信噪比。
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软硬件折衷智能检测系统中有些功能必须靠硬件实现，而另外有些功能利用软件或硬件都可完成。软件可完成许多复杂运算，修改方便，但速度比硬件慢。硬件成本高，组装起来以后不易改动。多使用硬件可以提高仪器的工作速度，减轻软件负担，但结构较复杂；使用软件代替部分硬件会简化仪器结构，降低硬件成本，但同时也增加了软件开发的成本。大批量投产时，软件的易复制性可以降低成本。工作速度允许的情况下，应该尽量多利用软件。必须根据具体问题，分配软件和硬件的任务，决定系统中哪些功能由硬件实现，哪些功能由软件实现，确定软件和硬件的关系。