基于改进爬上算法的数字显微镜自动对焦方法

自动对焦技术是计算机视觉、成像系统和各种精密仪器应用中的关键技术之一。随着科学技术的飞速发展,越来越多的人更加关心如何实现数字显微镜快速而精确的自动对焦问题。近年来人们对自动对焦技术的研究也多集中在数字图像处理的方法上。但是,在一般情况下,成像目标具有复杂性与不确定性的特点,因此,在数字成像系统中,现有的自动对焦技术仍然存在诸多不足,比如,对焦评价函数以及对焦的实时性与精确性等方面。通过对实验数据的分析,提出了一种改进的爬山算法通过在特定阶段采用特定对焦评价函数的方法,最终实现了自动对焦的目的,在保证调焦精度的情况下有效提高了自动对焦的速度。     

一种近距离物体优先的对焦窗口选择策略

随着数码相机普遍进入千万级有效像素的行列,大多数相机都采用了多个对焦窗口的自动对焦技术。为实现对焦窗口的快速选择和自动对焦,文中采用统计分析的方法,研究了近距离物体优先的对焦窗口自动选择的可行性,就选择适宜的对焦评价函数提出建议;通过MatLab仿真实验给出了评价函数的大小阈值,提出了近距离物体优先的对焦窗口自动选择和自动对焦策略,给出了对焦搜索基本流程。这种对焦窗口选择,实时性好,适用性强,可作为数码相机的一种对焦窗口自动选择策略。     

一种变物距的自动对焦方法

针对像距无法改变的特定环境,提出了一种变物距的自动对焦方法。首先通过设置标志矩形,采用SUSAN算法中的角点获取算法,取得对焦窗口;其次建立对焦窗口转换函数,使不同物距下的对焦窗口包括相同的成像信息;最后使用能量梯度对焦评价函数,取得最佳对焦位置。实验表明,该系统适用于像距无法改变的环境,并且具有良好的自动对焦精度、速度以及鲁棒性。     

投影微分法实现多光谱成像仪的自动对焦控制

基于投影微分算法提出了一种应用于多光谱成像仪的自动对焦方法,该方法结合图像处理单元和多个波段的探测器调焦辅助机构来同时实现多个波段的独立自动对焦.首先,根据观测需要对自动对焦窗口进行手动选取,或结合投影微分与目标边缘的对应关系进行对焦窗口的自动选择;然后,将参与自动对焦计算的图像的对焦窗口内的数据做x与y方向投影,对这两个方向投影数组的微分1范数均值求均方根,并将其作为该帧图像的清晰度评价值;最后,结合经典的爬山搜索算法,完成系统的自动对焦过程.实验结果显示,同等条件下投影微分算法与经典的Brenner、能量梯度及Roberts梯度和算法具有同样好的评价效果,能够准确地实现系统的自动对焦,而其算法时间分别仅为这3种算法的0.67、0.33和0.33倍.这些结果表明,投影微分算法具有良好的单峰性与无偏性、较高的灵敏度及很好的实时性,能够满足系统的高精度自动对焦要求.     

一种基于DFD的自动对焦算法

引入了一种基于DFD的自动对焦算法。通过这种算法,只要给定了两幅不同离焦位置的图像,就可由算法推导出目标物体的正确对焦位置,从而控制镜头完成自动对焦。实验表明,这种算法精度比较高,速度比较快,鲁棒性良好。     

光显微成像系统自动对焦技术的研究

自动对焦技术是精密光学仪器中的关键技术。随着科学技术的发展和应用要求的提高,对具有精度高、速度快和稳定性好的自动对焦技术的需求越来越迫切。针对以上问题,基于显微镜系统简要介绍自动对焦技术,并提出一种快速离焦深度计算方法,不但减少了估计离焦量的计算量而且不需改变光学系统内部参数,尤其适合显微对焦系统。同时还提出结合型的对焦新方法,实现高效率、高精度的对焦。     

一种复合的自动对焦方法在影像测量仪中的应用

介绍了三种常用的自动对焦评价函数——方差评价函数、梯度评价函数、频谱评价函数,并对后两种评价函数进行了优化。对比分析了三种评价函数在评价的灵敏度、稳定性和计算速度上的优缺点,在此基础上提出了一种三阶段复合的自动对焦方法,该方法在影像测量仪上表现出良好的对焦特性,可以在保证对焦精度的同时实现快速对焦。     

一种新型多段式自动对焦模块

自动对焦广泛应用于数码相机、手机照相模块。本文论述的一种新型的多段式自动对焦镜头模块，该新型采用步进电机作为动力源，步进电机与镜头之间采用蜗轮、蜗杆及丝杠、螺母传动方式。本结构可得到较大传动比，使镜头移动获得较大的动力，实现较精确的镜头位移，同时有效缩小空间。     

单唇密封圈检测装置自动对焦策略研究

为了解决单唇密封圈内径尺寸检测装置中镜头精确对焦的问题,设计了一种基于图像处理的自动对焦策略。将相机固定在直线滑台上,计算机控制电机转动,带动滑台上的相机移动并采集图像,利用改进的清晰度评价函数对采集的图像进行评价,然后电机驱动模块带动相机移动到图像清晰度最佳的位置,完成系统的自动对焦功能。将一种引入阈值的"四邻域"能量梯度算法作为改进的清晰度评价函数,通过与频域函数、灰度方差函数、Tenengrad梯度函数及熵函数等多种图像清晰度评价函数对比,验证了该函数的优越性。试验结果表明:使用改进算法设计的自动对焦策略能实现快速、准确的自动对焦。自动对焦策略解决了检测装置中镜头对焦的问题,并可以应用于多规格单唇密封圈内径尺寸检测。     

手机摄像模组测试设备调校效率的优化

随着手机拍照要求和性能的提升,相位检测自动对焦(PDAF)类模组广受关注。由于手动方式测试此类模组测试效率低、测量精度低、工人劳动强度大等不足,结合实际生产情况,综合机械设计、机械理论、工程材料等相关知识,通过理论计算与实际模拟相结合的方式,设计并制造了1台三工位自动对焦设备,其实际生产效率能够达到210片/h。为了更好地提高工作效率,进一步将三工位自动对焦测试设备改造成六工位自动对焦设备,改造后生产效率能够达到360片/h,测试效率提升了70%左右。     

融合实测数据的航空结构件修配量迭代寻优及评价方法

针对航空大型结构件一次装配成功率低、装配偏差难以预测、修配量无法精准预知等问题,提出了一种融合实测数据的修配量迭代寻优及综合评价方法。以提高修配质量为目标,融合装配过程实测数据重构模型,提出了修配方案逐步优化的总体方案,并根据修配工艺要求提出了基于改进粒子群算法的修配仿真优化方法,进行修配仿真与装配精度预测,确保装配精度首先满足要求;根据模糊数学隶属度理论对修配成本、难度等定性因素进行综合量化评价,实现了多组修配方案的最终优化。以某型中央翼盒总装站位的肋缘条位置偏差控制为例,开发修配方案生成软件工具,开展实际装配作业前的精度预测与修配仿真优化工作。现场应用表明：所提方法可精确预测装配误差,事先准确确定修配方案,切实提高装配质量及效率。     

典型复合材料加筋壁板优化设计

针对复合材料加筋壁板的稳定性优化问题提出了一种用混合罚函数法、Powell法、黄金分割法、改进的坐标轮换法和遗传算法相结合的混合优化算法.并通过优化程序实现了以加筋板的屈曲载荷最大为目标的优化设计,最后通过算例验证了优化方法的有效性,同时对优化结果进行了深入地分析.得到的结论对加筋板的设计有一定的指导意义.     

Metamodel-based global optimization using fuzzy clustering for design space reduction

High fidelity analysis are utilized in modern engineering design optimization problems which involve expensive black-box models.For computation-intensive engineering design problems,efficient global optimization methods must be developed to relieve the computational burden.A new metamodel-based global optimization method using fuzzy clustering for design space reduction(MGO-FCR) is presented.The uniformly distributed initial sample points are generated by Latin hypercube design to construct the radial basis function metamodel,whose accuracy is improved with increasing number of sample points gradually.Fuzzy c-mean method and Gath-Geva clustering method are applied to divide the design space into several small interesting cluster spaces for low and high dimensional problems respectively.Modeling efficiency and accuracy are directly related to the design space,so unconcerned spaces are eliminated by the proposed reduction principle and two pseudo reduction algorithms.The reduction principle is developed to determine whether the current design space should be reduced and which space is eliminated.The first pseudo reduction algorithm improves the speed of clustering,while the second pseudo reduction algorithm ensures the design space to be reduced.Through several numerical benchmark functions,comparative studies with adaptive response surface method,approximated unimodal region elimination method and mode-pursuing sampling are carried out.The optimization results reveal that this method captures the real global optimum for all the numerical benchmark functions.And the number of function evaluations show that the efficiency of this method is favorable especially for high dimensional problems.Based on this global design optimization method,a design optimization of a lifting surface in high speed flow is carried out and this method saves about 10 h compared with genetic algorithms.This method possesses favorable performance on efficiency,robustness and capability of global convergence and gives a new optimization strat     

空间相机碳纤维框架的设计与优化

设计了一个应用于轻小型空间相机的碳纤维框架。根据光学系统中各光学元件的空间分布特点,通过比较选择结构性能和工艺性能优异的M40J碳纤维复合材料完成了相机框架的结构设计,并使用TC4预埋镶嵌的方法解决了碳纤维框架接口精度低的问题。对碳纤维框架进行区域划分,采用集成仿真与优化设计方法、遗传算法全局寻优与单纯型下山法局部寻优的组合优化策略对碳纤维框架各区域结构参数进行优化设计。经过优化,碳纤维框架包含TC4预埋件的总质量为15.6kg,仅占相机整机质量的18.4%,相机的一阶频率达104.8Hz。最后通过力学环境试验得到相机整机一阶频率为102Hz,与仿真结果相符,进一步验证了设计的合理性和正确性。文中提出的碳纤维框架方案对轻小型空间相机设计有一定的借鉴意义。文中所采用的优化方法可广泛应用于空间相机光机结构设计中,能大幅度提高设计效率,缩短研制周期。     

基于有限元的锻件变形力优化设计

以降低锻件变形力为优化设计目标,采用刚粘塑性有限元法,对锻造预成形优化设计进行了研究。给出了优化设计的目标函数,确定了优化设计的设计变量和优化设计方法,采用FORTRAN语言编制了相应的优化设计程序,并对一典型的轴对称H形锻件进行了优化设计,给出了优化设计的结果。结果表明,经过优化,锻件的变形力明显降低。     

大载荷金属橡胶减振器优化设计

为减少金属橡胶减振器的故障率,降低因金属橡胶减振器损坏而产生的经济损失。通过对金属橡胶减振器的故障原因进行分析,并建立仿真模型进行仿真分析并对金属橡胶减振器进行理论分析,提出金属橡胶减振器的优化方法。建立金属橡胶减振器数学模型,利用遗传算法对金属橡胶减振器进行整体的优化,并结合有限元分析对优化结果进行确定,最终进行实验验证。结果表明:优化后的金属橡胶减振器的刚度有明显的提高,金属橡胶减振器的抗压能力也得到了一定的提高,仿真结果与实验结果存在一定的误差,但优化后的金属橡胶减振器满足运载车辆工作要求,优化达到了预期的目标。     

基于IPSO-PNN的电动汽车故障诊断

为了提高电动汽车故障诊断的准确性,提出了一种基于改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的电动汽车故障诊断方法,即基于IPSO-PNN的电动汽车故障诊断方法。首先,研究了基于PNN的电动汽车故障诊断模型,分析了PNN的平滑因子对该模型诊断准确率的影响;其次,在粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中引入频率粒子群和采用动态惯性权重,改善PSO算法的全局和局部寻优能力,利用IPSO算法优化基于PNN的电动汽车故障诊断模型的平滑因子,以改善模型的分类能力;最后进行仿真与分析。仿真结果表明:相较于基于PSO-PNN的电动汽车故障诊断方法,基于IPSO-PNN的电动汽车故障诊断方法具有更高的诊断准确率和诊断速度。     

考虑边信息的多层贝叶斯需求预测模型

随着工业互联网经济的发展,需求的不确定性日益增大,为提高需求预测的准确性,提出一个考虑边信息的多层贝叶斯需求预测模型(DFSI)。DFSI模型通过构造隐层的网络结构以实现对客户需求更加精确的刻画,该隐层结构主要包含两组参数:一组用于描述客户需求在时间上固有的连续性特征,另一组则用于融合相关的边信息特征。进一步,以贝叶斯推断为理论基础,以最大化后验概率为目标,推导出了DFSI的优化目标,并基于梯度下降方法设计了相应的求解算法。使用京东商城及某制造企业的真实销售数据对提出的模型进行了检验。结果显示,与常用的需求预测模型相比,DFSI能获得更好的预测结果。     

基于Lanczos法的模态重分析法在拓扑优化中的应用

在拓扑优化中,经常要求对结构进行修改,快速准确地计算修改后结构的低阶特征值对于提高整个结构优化的效率非常重要。将基于Lanczos算法的模态重分析法应用于拓扑优化过程中,利用初始结构模态分析结果,结合Lanczos算法和投影技术,采用缩减基方法求解修改结构的固有频率和振型, 则该方法同时具备了Lanczos向量快速收敛的优点和基于全局近似的缩减基向量的高精度。刚架算例验证了该重分析法的高精度。固支方形板和车架结构优化结果表明,该方法在保证求解精度的同时能够在一定程度上提高优化迭代速度。     

稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知

针对利用机械振动信号进行设备故障诊断和状态监测过程中，存在采样数据量多、存储容量大、传输带宽高和信号重构精度低等问题，提出一种稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知方法。首先，对机械振动信号进行多尺度小波包变换，再将小波包系数按一定阈值进行置零处理并求取其稀疏度；然后，采用迭代方法求取各稀疏度下满足重构信号精度条件的最低采样率，并对信号的稀疏度和采样率采用最小二乘法进行拟合，消除信号测量误差，求取最佳信号采样率；最后，采用K-奇异值分解算法构造与各信号块相适应的过完备字典，并利用正交匹配追踪算法实现信号重构。实验证明，与传统压缩算法相比较，该算法的信号压缩率和重构精度均得到较大提高。