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文檔簡介
1、基于視覺引導的智能車控制系統(tǒng)設計摘要:本文主要是研究智能車輛的歷史發(fā)展和視覺研究情況,在深入調(diào)研的基礎生,針對智能車輛行駛上的若干關鍵技術開展系統(tǒng)化研究。第一分析智能車輛的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),提出總設計方案,圍繞著MC9S12XS128,設計智能車控制系統(tǒng)的總設計平臺,其中主要介紹的內(nèi)容包括與信息輸入、速度信息獲得和底層輸入等方面。針對實現(xiàn)中的問題提出各項處理方法,在理論指導的前提下,介紹智能車設計中國建立的路徑跟蹤預瞄控制過程,研究中更是提出PID速度控制和模糊轉(zhuǎn)向控制組合方案,實地測試數(shù)據(jù),然后選定各個參數(shù)環(huán)境,匹配具體的方案。關鍵詞:視覺引導;智能車;控制系統(tǒng)最近今年,伴隨著計算機、傳感器等相
2、關領域的飛速發(fā)展,智能機器人已經(jīng)從科幻走到現(xiàn)實,現(xiàn)在在人們的日常生活中占據(jù)重要地位,這其中較為典型的就是智能車輛的研究,在其研究中長足的發(fā)展是為了不逆轉(zhuǎn)的趨勢,很多研究成果以及作用于軍事、科研和人們的日常生活中。關于智能車輛的研究可以以車輛為主,同時及環(huán)境探測和自主識別還有故障檢測為主,主要的研究目的是為了提高汽車的安全性和舒適性,提供良好的人車交互界面,現(xiàn)在這項研究以及在智能交通系統(tǒng)內(nèi)占據(jù)重要地位,是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向。1、 智能車載總體控制系統(tǒng)的設計方案(1) 控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)構(gòu)建智能車導航體系主要是針對智能車的各個模塊開展的邏輯關系,通過理論開展分層體系,這樣可以便于整個系統(tǒng)的分析和
3、理解設計。在確認智能車控系統(tǒng)以后,要形成整個系統(tǒng)設計思路,其中的要素有系統(tǒng)組成、功能劃分和信息處理等幾個初級方面。結(jié)合其中的各個要素,分析初步解決方案,以便于能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的整體設計流程。早期的智能車設計是主要運用的是遞階式的體惜結(jié)構(gòu),由于智能車的行動有一定的限制性,因而需要在循環(huán)往復中開展層級過程,也就是在該體惜下,系統(tǒng)作為一個單項的循環(huán)系統(tǒng),融合視覺感知、路徑規(guī)劃等一些列功能,根據(jù)至上而下的分解以及執(zhí)行器按照既定規(guī)則,包含智能推理到數(shù)值算法比較多彩,關鍵問題都要有著智能控制精度。但是在建立過程中需要有內(nèi)部模型的支撐,所以要消耗大量的實踐,同時規(guī)劃建模具有齊極大的復雜性,導致執(zhí)行輸出與環(huán)境信息
4、之間出現(xiàn)很多延遲,因而系統(tǒng)的整體柔性有變化,可靠性方面不能達到既定的要求。在自然的環(huán)境下為了讓高智能車有著較大的適應性原則,因而部分學者提出要運用包容式體系結(jié)構(gòu)或者運用圖示體系結(jié)構(gòu),這兩項結(jié)構(gòu)系統(tǒng)與SMPA系統(tǒng)相比較,主要的針對對象是各個子系統(tǒng)設計目標,同時運用并行的處理方式,系統(tǒng)傳感器的輸入與驅(qū)動器的輸出,受到高強度響應速度的影響,逐步改善動態(tài)性能。但是在發(fā)展中要注意一點,就它的內(nèi)部不需要建立全局的模型,由于實現(xiàn)過程中出現(xiàn)一些小的問題,比如具備的信息不能全面的反應整個全局發(fā)展狀況,或者復雜的環(huán)境性,讓各類判斷失去決策性和整體考量性,最終讓控制系統(tǒng)全面陷入了局部陷阱內(nèi)。因而在基于兩種體系結(jié)構(gòu)有
5、點,產(chǎn)生的慎思和反應復合式體系框架結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)的使用方式一方面要面對復雜的環(huán)境通過建模和決策提升整體的效應,另外一方面要運用反應時的行為,主要的針對的對象是過程中不能確定的動態(tài)響應能力,因而發(fā)展中有著較好的靈活性。(2) 智能車導航系統(tǒng)的整體設計理念智能車控制系統(tǒng)在設計是要求底層根據(jù)視覺傳感器和測速器等基層設置,實現(xiàn)實時采集路徑信息和速度信息的工作狀態(tài),工作時上一層的控制信號要經(jīng)過處理,同時要小于車的驅(qū)動部分,構(gòu)成系統(tǒng)感知的控制層。這是系統(tǒng)構(gòu)建的層級基層,也構(gòu)成了系統(tǒng)硬件平臺的實體,包含的部件有電源、信號輸入,傳感器(視覺傳感器和測速傳感器)等。決策層會處于控制器的最上層,通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)建模,建
6、立預瞄控制方案,指導智能車的導航策略模式。在設計時需要注意協(xié)調(diào)層和決策層的控制部分在微型控制器中工作,協(xié)調(diào)層需要分析速度檢測值,處理圖像和算法,給底層的視覺信息提供有效的信息和圖像提取模式,決策層能夠更加這些信息辨識和判斷各類信息。另外轉(zhuǎn)化決策層的數(shù)據(jù)信息,這是給底層提供準確參考信息的關鍵,其中比較常見的方式是轉(zhuǎn)向參數(shù)和速度參數(shù),其中包含處理原始素質(zhì)或者轉(zhuǎn)化其他方面的工作流程,讓工作狀況更靈活多變。2、 導航系統(tǒng)的底層設計(1) 概述圖像采集方式圖像采集方式主要是根據(jù)圖形的信息處理方式進行考量,圖形信息的獲取方式可以被看成是模擬式和數(shù)字式兩類,傳統(tǒng)的模擬式圖形采集方式主要是以視頻同步分離芯片為
7、主,其中比較常用的就是LM1881,最開始是將攝像頭輸出復合視頻信號進行分離,這樣能夠得到同步信號以及視頻模擬信號,然后根據(jù)同步信號模擬視頻信號通過二值化處理方式,通常需要有硬件支持,由于圖像的分辨率主要能決定A/D的精度,因而需要選擇速度和整體性匹配較高的圖像系統(tǒng)。數(shù)字圖像采集方式,這是基于CMOS圖像傳感器的方式直接輸出并行數(shù)字信號,同時借助于時序信號特點,讀取傳感器的數(shù)字輸出系統(tǒng),但是在使用時可以規(guī)避出外部A、D處理方式,實驗結(jié)束后才能發(fā)現(xiàn)方案性能指數(shù)開始去趨向穩(wěn)定,能耗比較小,因而在硬件上面不需要設計與之同步的信號分離電路和升壓電路,設計過程中結(jié)構(gòu)很簡單。尤其在軟件設計上面,需要按照時
8、間順序?qū)⑼獠繑?shù)據(jù)連接到底層可讀圖像中,增大采集速度。(3) 安裝設置圖像傳感器從成像原理的角度考慮問題,圖像傳感器主要的工作內(nèi)容是以芯片為核心,對外界進行感光設計,由于其自身識別能力的限定,所以在應用于車輛環(huán)境時,受到加速或者轉(zhuǎn)彎等因素的影響會引發(fā)鏡頭晃動。安裝是為了保障圖像信息的全面性以及圖像質(zhì)量的穩(wěn)定性,對圖像傳感器提出新的要求。第一,小車根據(jù)圖形信息作出轉(zhuǎn)彎判斷,所以要求傳回的圖形信息是對稱的,也就是要求安裝時攝像頭的位置居中。第二,傳感器的加設高度和角度要有可調(diào)性,這樣可以便于今后的調(diào)試和調(diào)整。另外,傳感器最好選擇固定材質(zhì)的木棒,連接到車體的剛性部分,這樣可以避免局部產(chǎn)生晃動現(xiàn)象,影響
9、整個車體的動態(tài)性能,也不會影響車的整體質(zhì)量,境地小車在高速通行時傳感器支架晃動帶來的不理想圖形信息,設計過程中提升其穩(wěn)定性尤為重要。如果設計時將傳感器的位置設置帶24cm的高度,可以通過調(diào)整傾斜角和實驗標定狀況,采集到智能車體前行5cm到110cm左右的地方,并且去頂6cm到100cm的圖像信息,這樣可以方便識別路徑信息。小車在運行中,受到機械結(jié)構(gòu)的磨損影響,因而傳感器的位置一定和當時的設定位置產(chǎn)生出入,導致算法出現(xiàn)偏差,實際操作中運用膠水固定各個結(jié)點,能夠避免這一情況的產(chǎn)生。(4) 速度信息獲取智能車行駛在道路上,由于不能時刻檢測路況信息,因而如果在設計時給出響應速度,那么車的速度會受到機械
10、構(gòu)成原理等方面的影響,出現(xiàn)滯后的現(xiàn)象,因而設計過程中需要做好反饋和控制,現(xiàn)行的速度獲取方式有測速發(fā)電機和發(fā)射式光電檢測等方式。就測速發(fā)電機原理為例,主要是運用齒輪傳動的方式,讓發(fā)電機和驅(qū)動電機聯(lián)系在一起開展工作,輸出的電壓轉(zhuǎn)速是正比運行,通過換算形成實時轉(zhuǎn)速,由于輸出方式是模擬量,因而在做速度換算時,更需要進入A/D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換電路,但是這樣實現(xiàn)起來略顯復雜。反射式光電檢測主要是在黑白兩種不同物體的感光性不同,其中最具體的是在輪盤上布置黑白光條,轉(zhuǎn)動時需要帶動光條轉(zhuǎn)動,根據(jù)光的園林,運用固定的光電傳感器獲取輪盤的轉(zhuǎn)動狀況,通過計算得到轉(zhuǎn)速。3、 視覺導航的路徑識別系統(tǒng)(1) 視覺導航路徑識別原理伴
11、隨著計算機視覺理論和圖像理論處理技術的發(fā)展,視覺導航在智能車路徑識別上面有著廣泛應用,當前,視覺傳感器在使用時都有著豐富的信息容量,并且成本比較低,同時發(fā)展模式是高智能發(fā)展方向,但是面對的問題是信息處理數(shù)據(jù)逐步加大,很多時候控制的實時性不能達到讓人滿意的狀態(tài)。因而在復雜的環(huán)境中,可以借助現(xiàn)有的技術手段從圖形中準確的將各個路徑識別出來,并輔助控制系統(tǒng),這是當前的研究重點。研究和設計中導航控制系統(tǒng),主要是以路徑信息識別為主的導航控制目標系統(tǒng),借助于現(xiàn)代化的圖形處理模式,形成低成本的控制要點,讓整個視覺導航原理有較強的代表性,用以深入研究視覺導航的準確性和實時性,可以在設計時規(guī)劃處更好的深度研究方案
12、。設計中,要求智能車可以完成對白底環(huán)境中的黑色引導線識別要素,因而圖像的出發(fā)點在感知控制層的傳入視覺圖像信息要點,視覺傳輸中處理和分析圖像中的不同要素點,解析出圖像的路徑和位置,實現(xiàn)提取導航車的關鍵性目標。原始圖像是320*240大小的視覺圖形信息灰度值,在數(shù)據(jù)存儲上有一定的困,因而在進行處理時需要時間控制其實時性能,需要在做信息優(yōu)化的基礎上,運用二次采集方法,減少數(shù)據(jù)運算量。借助于二次采集,可以在每一幀圖像中采集到比例適度的圖像,其實要真正研究的就是議案到線在圖像中的所處位置,在圖像中為了將這部分提取出來,可以做圖像的閥值分割處理,二值化圖像灰度。但是在圖像采集時,如果不能清除周邊雜音,會在
13、采集過程中將噪音采集盡量,因而在圖像中的反應是周圍存在一些像素干擾點(可以被辨識成黑色),因而在研究中為了準確識別路徑,就要干擾這些因素,盡量讓圖像沒有更多的噪音。通過系列處理有害,就能夠通過數(shù)據(jù)分析和計算出準確的導航信息。(2) 圖像發(fā)值分割實驗過程中同樣的光照,視覺傳感器可以反應不同類型物體的亮度,主要的構(gòu)成原因是由于光的反射作用。白色的板面反射度較高,所以多數(shù)情況下會出現(xiàn)反射光,但是與此同時黑色的澆帶整體反射系數(shù)較小,因而兩者之間的直觀差別較大?,F(xiàn)在路徑的環(huán)境有著黑色和白色兩種信息,如果在使用時取灰度值就能清晰的分辨出路徑。從白板背景中提取出黑色的澆帶線,可以清楚的分辨出8位灰度圖像。使
14、用時為了進一步分析路徑的推進位置,通過分析圖像分割,將圖像中的目標路徑和背景分割開來。分割圖像閥值的真正目的是讓目標信息(主要就是路徑信息)從背景中分割開來,二值化處理完成后,讓其找到路徑的邊緣位置。中心思想是先要確定好中間閥值,然后讓每一個圖像的數(shù)據(jù)點都對應灰值點,兩這對比,劃分不同的像素數(shù)型,也就是對應好目標點和背景圖像。由于白色背景對應的像素值較高,所以黑色路徑對應的像素灰值就相應較低,閥值在這里就會變高,會引入暗背景噪音點,黑色路徑就會變得更為邊緣化,如果閥值定的越低,那么就容易在社交中忽略路徑對應要點,這也在客觀上影響路徑的整體判斷情況,在整個過程中選定好閥值是設計的關鍵所在,并且也
15、是因為這與圖像分割有著相通之處。4、 圖像信息濾波和平滑(1) 介紹濾波的方法圖像濾波的方法主要是頻率域和空間域兩種,如果從頻率域考慮問題,圖像中的很多隨機噪音在普通頻譜中會集中在高頻部分,設置低通濾波器就能減少相關噪音,其中比較常用的方法包括:巴特沃斯低通濾波器、理想圓形低通濾波器。在使用頻率或者域濾波時,也要求正交變換下開展計算,但是這樣會產(chǎn)生大量的計算量,對實時性有著較高的要求,多數(shù)情況下不被考慮使用。另外一種比較常見的方法是空間域濾波,主要的使用是借助圖像的不同像素點做出相應的數(shù)據(jù)處理,比較常用的方法是線性平滑、非線性平滑等。使用過程中中值濾波去噪法和均值濾波有相類似的地方,都是運用平
16、滑技術的區(qū)域,主要的思想是在使用中選定區(qū)域中的數(shù)據(jù)做出整體的排序,選取數(shù)列中的中間值為主要的使用點,這是一種非線性的方法,因而在實際操作中,不需要先計算出區(qū)域的統(tǒng)計特性,便于計算。運用該方法,可以去除數(shù)據(jù)或者圖形中隨機的噪音以及脈沖干擾,由于結(jié)果的影響因素是區(qū)域中的各個像素要點決定的,因而該方法有著極大的特殊性,并且與周邊相鄰元素有著較大的差別值,不如均值濾波那么敏感,能夠保留邊緣信息。(2) 圖像濾波法的改進方略上一部分介紹了均值濾波和中值濾波的方法,其實這兩個方法究其原因都是常見的空間濾波法,在設計是要確定好濾波區(qū)域范圍,如果濾波的區(qū)域比較大,在理論上效果會好很多,但是需要考慮具備的細節(jié)抑
17、制力增加情況,還要加大具體的計算量。這樣可以減少控制系統(tǒng)的控制符合,提升系統(tǒng)處理的具體實效性。經(jīng)過圖像的采集以及閥值分割以后,可以了解到奧圖像信息現(xiàn)在有二值化轉(zhuǎn)化為黑白代表的二維數(shù)組,其中主要的離散元素有0或者1,若使用過程中直接利用濾波法排序,那么就不能找到合適的中間值。因而使用過程中選擇從原理角度考慮問題,針對噪音離散特點,設計出簡單易行的針對性好的濾波方案。濾波方法的改建主要是具體思路中針對每一個選定的像素點,擬定區(qū)域做出窗口模板,比較計算窗口中0的計數(shù)情況,借助于計數(shù)的多少判別中心值到底是取0或者1。該方法在運用時要借助于空間區(qū)域處理方法,在二值化數(shù)據(jù)特點后做出改良。方法原理簡便易懂,
18、實現(xiàn)基礎是上一節(jié)濾波算法基礎,這樣也會省去排序環(huán)境,讓濾波的操作更為直觀。5、 跟蹤預瞄控制器的設計(1) 跟蹤預瞄設置器的設計思路設計過程中需要設計智能車的跟蹤預瞄器,將所有問題的焦點都集中在如何提出路線中心解析上,在設計時結(jié)合自身的實時速度,給出新的轉(zhuǎn)向和速度參數(shù),控制小車的前行,但是這一切功能的實現(xiàn)基礎都要滿足實時性的要求。智能車有自主循跡策略,可以從人操控點為主要的入手方向,了解人在駕駛汽車時,通常情況下,眼睛是習慣看正前方,把正前方的視覺信息都傳入到人的大腦中,然后由大腦判斷整個道路延伸的趨勢,綜合各方因素后判斷方向盤,配合油門或者剎車讓行人在道路上面行駛。這里介紹視覺導航智能車句式
19、從模擬人開車調(diào)度設計的相關模擬軟件,視覺傳感器代替人的眼睛,視覺系統(tǒng)主要是由圖形所影響,控制器在開展控制的時候為了能夠有效的判斷路的具體延伸趨勢,要求理解智能車的具體速度和方向盤,其實智能系統(tǒng)也和人一樣,有自己的判斷核能識別最正確的路徑。根據(jù)智能車的速度情況可以了解到,速度的獲取方式是編碼獲得,所以數(shù)據(jù)是可以看成實時傳遞模式,對于速度可以調(diào)整的控制閉環(huán)系統(tǒng),需喲通過調(diào)節(jié)PID的方式實現(xiàn)其具體設計,在實現(xiàn)是要細致的計算PID的參數(shù)性質(zhì),以期完成系統(tǒng)的總體性能要求。智能車轉(zhuǎn)向控制這方面,受到機械自身的結(jié)構(gòu)特點影響,存在一定的滯后性,所以轉(zhuǎn)向狀態(tài)獲取極為不易,所以控制閉環(huán)在構(gòu)造控制中也會制約其發(fā)展。
20、另外除了上述原因以外,路徑自身就存有實時變性的特點,這是形成控制難度的重要因素之一,基于以上的種種考慮,需要選擇模糊控制角度解決控制專項等相關問題。設計考慮到現(xiàn)在,智能確定速度和專項控制食量,但是不能完全解決智能車的控制問題,也就是人指導入口控制好油門或者剎車減速,但是只能打好方向盤,不能保證開車的人是一個優(yōu)秀的司機,以此為基礎考慮這個簡單的常識可以讓車在轉(zhuǎn)道是,根據(jù)彎道急或者緩的各項不同狀況,下意識選擇是適當?shù)臏p速還是提前轉(zhuǎn)向,這是保障順利過彎的前提,在直道無任何障礙的情況下,也可以有限度的適當進行減速。(2) PID控制法PID控制法的核心是通過比例、積分和微分三者的有機結(jié)合實現(xiàn)三者的協(xié)調(diào)
21、發(fā)展,但是可以肯定的是被控制對象的特色控制要求,通過各類因素整合和重組,讓各個部分環(huán)節(jié)的機械實現(xiàn)最優(yōu)化的調(diào)配,其中包含比例積分控制因素(PI),比例微分控制(PD)因素等。比例作用是以誤差為前提開展的控制因素,可以及時的發(fā)現(xiàn)問題偏差,讓控制量在可控范圍,其實也就是能夠起到一種線性的放大作用,最終能夠消除靜差于動態(tài)能之間的差值,積分的作用是能保障對記憶的能力,對消除靜差有極大的幫助,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能在一定情況下能被處理,但是要考慮一點這是存在滯后性的,所以會在客觀上減低系統(tǒng)的整體響應速度,對“記憶”的內(nèi)容也要做出適度的選擇,由于單獨使用會讓整個使用缺乏智能性,但是微積分的作用能夠減少超調(diào)量,提升動作速度,逐步改善系統(tǒng)的動能性質(zhì),快速的處理誤差情況,體現(xiàn)出“預見性”,但是主要問題就是缺失靈活性,同時對干擾也很敏感,根據(jù)上述問題,可以知道未來大達到合理的控制效果或者控制要求,在實際施工過程中可以通過測試,整定PID的控制器。結(jié)語:該論文主要的論述過程是介紹智能車的自主循跡,在研究中設計到的內(nèi)容有視覺導航和圖像處理,控制方法等一些列內(nèi)容,研究中可以完成下述內(nèi)容,分析了導航系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),整體的控制中心是MC9S12128為主要的核心,設計中實現(xiàn)了智能車的硬件平臺
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