目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开...目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开研究。方法在对现有一致性测试方法进行研究阐述的基础上,改进了状态跳转和截断响应的测试方法,提升了测试准确性;设计了一种时隙计数器测试方法,该方法通过改变Q值和重复发送QueryRep命令,验证时隙计数器在非0到0的变化过程中,标签有且仅有一次响应,从而避免出现多个标签同时应答的现象。结果应用改进及新设计的测试方法对指定标签进行测试,结果符合标准。结论较为全面地实现了对RFID标签的客观验证和有效评估,对提升RFID标签在实际应用中的可靠性具有重要意义。展开更多
针对在厢式货车中的弱光环境下,对自动装箱系统的箱体识别精度低的问题,提出一种基于优化的Kindling the Darkness(KinD)网络与You Only Look Once 11(YOLO 11)目标检测的视觉识别方法。对KinD网络进行结构优化,引入双边滤波降噪和Sobe...针对在厢式货车中的弱光环境下,对自动装箱系统的箱体识别精度低的问题,提出一种基于优化的Kindling the Darkness(KinD)网络与You Only Look Once 11(YOLO 11)目标检测的视觉识别方法。对KinD网络进行结构优化,引入双边滤波降噪和Sobel边缘增强模块,实现图像亮度与细节的有效提升;通过YOLO 11算法检测瓦楞纸箱,进行三维定位与姿态估计。结果表明,优化的KinD网络经图像增强后,平均峰值信噪比达到15.04 dB,结构相似性指数为0.72,图像处理时间为0.338 s;YOLO 11算法对增强图像的目标检测匹配度达到完全匹配26.7%、高匹配42.7%,整体平均位置误差归一化值为0.0143。研究为物流行业的自动装卸工作提供技术支撑。展开更多
文摘目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开研究。方法在对现有一致性测试方法进行研究阐述的基础上,改进了状态跳转和截断响应的测试方法,提升了测试准确性;设计了一种时隙计数器测试方法,该方法通过改变Q值和重复发送QueryRep命令,验证时隙计数器在非0到0的变化过程中,标签有且仅有一次响应,从而避免出现多个标签同时应答的现象。结果应用改进及新设计的测试方法对指定标签进行测试,结果符合标准。结论较为全面地实现了对RFID标签的客观验证和有效评估,对提升RFID标签在实际应用中的可靠性具有重要意义。
文摘针对在厢式货车中的弱光环境下,对自动装箱系统的箱体识别精度低的问题,提出一种基于优化的Kindling the Darkness(KinD)网络与You Only Look Once 11(YOLO 11)目标检测的视觉识别方法。对KinD网络进行结构优化,引入双边滤波降噪和Sobel边缘增强模块,实现图像亮度与细节的有效提升;通过YOLO 11算法检测瓦楞纸箱,进行三维定位与姿态估计。结果表明,优化的KinD网络经图像增强后,平均峰值信噪比达到15.04 dB,结构相似性指数为0.72,图像处理时间为0.338 s;YOLO 11算法对增强图像的目标检测匹配度达到完全匹配26.7%、高匹配42.7%,整体平均位置误差归一化值为0.0143。研究为物流行业的自动装卸工作提供技术支撑。
