【摘 要】
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针对单一的一种聚类算法在处理实际定位问题时难以满足其精度需求的问题,提出一种基于网格的密度峰值聚类算法并将其应用于处理RFID定位系统中的空间数据信息,以实现对目标标签的定位。该算法结合了网格聚类算法和密度峰值聚类算法各自的特点,在保留了网格聚类算法处理大规模空间数据集的能力的同时,通过密度峰值聚类算法对网格聚类算法处理复杂聚类信息的能力进行提升,使得在处理基于RFID的室内定位问题时获得的定位效
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针对单一的一种聚类算法在处理实际定位问题时难以满足其精度需求的问题,提出一种基于网格的密度峰值聚类算法并将其应用于处理RFID定位系统中的空间数据信息,以实现对目标标签的定位。该算法结合了网格聚类算法和密度峰值聚类算法各自的特点,在保留了网格聚类算法处理大规模空间数据集的能力的同时,通过密度峰值聚类算法对网格聚类算法处理复杂聚类信息的能力进行提升,使得在处理基于RFID的室内定位问题时获得的定位效果满足实际需求。通过对3种算法的实验结果进行对比分析,可以看出算法能够提高基于RFID室内定位系统的定位
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介绍了粉末冶金工业中待精密整形工件的智能检测和自动旋转定位系统的硬件组成和控制方法。通过高分辨率工业相机的在线拍照,实现了对工件的外观检测和特征点识别。上位机中自主开发的软件通过视觉算法快速分析处理,得出工件的匹配得分、偏差角度等重要参数。总控PLC利用以太网与上位机通讯,经过逻辑判断后驱动伺服旋转定位系统或者剔料装置,快速、准确地实现对工件的角度定位或者废料剔除,确保下一工序工件能准确进入模腔。
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