【摘 要】
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应用深度学习技术设计了一套应用于机械臂末端的智能化可换装机械手，提高了机械臂智能化程度。采用的方法是利用图像识别子系统对工件进行识别，构建卷积神经网络对目标工件训练集进行训练，并对工程中实际拍摄的图片进行识别。图像识别子系统通过无线串口模块与控制机械手的单片机通信，根据单片机传来的请求控制摄像头拍摄并将识别结果回传到单片机中。通过训练测试表明，基于计算机视觉技术和自动控制技术，实现了机械手对不同工
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应用深度学习技术设计了一套应用于机械臂末端的智能化可换装机械手，提高了机械臂智能化程度。采用的方法是利用图像识别子系统对工件进行识别，构建卷积神经网络对目标工件训练集进行训练，并对工程中实际拍摄的图片进行识别。图像识别子系统通过无线串口模块与控制机械手的单片机通信，根据单片机传来的请求控制摄像头拍摄并将识别结果回传到单片机中。通过训练测试表明，基于计算机视觉技术和自动控制技术，实现了机械手对不同工件的自主识别、自动更换操作的智能控制，更加适合机械臂的控制需求。
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四川盆地是国内重要的含油气盆地之一,众多层位中上奥陶统宝塔—临湘组探明率较低,开发潜力较大。此前钻井资料较少,对于宝塔组、临湘组的地球化学特征及古环境特征等研究匮乏,尤其是缺乏横跨全盆的古环境演化研究。因此本文将研究目标集中在晚奥陶世宝塔、临湘组,结合野外剖面与钻井资料,采用地球化学手段,对四川盆地东西向古环境条件变化及古地理特征进行研究,并取得了以下认识:首先,研究认为上奥陶统宝塔—临湘组与下伏
南缘地区是鄂尔多斯盆地生物礁的主要发育区。本次研究在总结前人研究结果的基础上,利用地层学、沉积学、构造地质学、地球化学、古生物学等相关学科的理论方法,对鄂尔多斯盆地南缘6条典型的生物礁剖面（永寿好畤河、耀县桃曲坡、礼泉东庄、淳化铁瓦殿、富平将军山、铜川陈炉）和3口典型的生物礁钻井（淳2井、旬探1井和麟探1井）进行了精细的沉积学解剖和地球化学测试分析,研究了盆地南缘奥陶系生物礁的类型、发育规模、样式
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陆源碎屑沉积物由物源区母岩剥蚀后搬运至沉积区,在经历了复杂的成岩演化后,部分沉积物形成了有利于天然气聚集的储集层,因此物源对储层有很强的控制作用。前人对新场地区须二段的物源及储层特征进行了大量研究,却很少研究二者的关系,为此本文从岩心、薄片、测井等基础资料入手,结合铸体薄片鉴定、阴极发光、重矿物分析、物性分析等实验手段,对新场地区须二段物源特征及其与储层的关系进行详细研究,探讨物源对储层的控制作用
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