应用光电联合相关变换器实现目标识别

本文通过光电混合联合变换相关的方法,应用国内外最新的写入读出器件--电寻址液晶和电荷耦合器件、光学信息处理系统、计算机处理系统,利用光学相关探测方法,对目标实现实时探测,可自动识别及高精度的对目标进行定位.由于光学相关是所有采样点并行处理,这样就可以提高处理速度,并能用各种数字处理技术提高系统的信噪比,并输出相关信号,可以精确的探测和实时识别目标在空间的方位.     

畸变不变联合变换相关器目标识别技术研究

针对传统目标识别方法对目标图像的尺寸、方位敏感问题,采取最大平均相关高度功率谱滤波的方法,对联合变换功率谱面进行滤波,成功地实现并改进了原算法.通过大量计算机模拟和光学实验,证实了在光电混合实时联合变换相关器中应用改进的最大平均相关高度法可以解决存在旋转和大小变化的目标识别问题,使得相关峰的对比度明显增强,从而也提高了目标识别率.作为实例,给出复杂背景下地面目标汽车大小变化的实验结果,验证了该算法的可行性.     

光电混合联合变换相关器中各元器件结构参数之间的关系

分析了空间光调制器(SLM)和面阵CCD的像元结构对输入图像和功率谱的抽样,以及抽样对光电混合联合变换相关器(JTC)性能的影响;推导出了光电混合JTC中,SLM、面阵CCD、傅里叶变换透镜、输入图像等各结构参数之间应满足的关系。根据推导出的关系公式,结合实验所用透镜、SLM、CCD的各项参数,选择不同的图像间距,对联合变换相关识别过程进行了模拟验证。输入大小都为32×32像素的参考图像和目标图像,当两者间距大于64像素且小于374像素时,可以得到理想的识别效果;间距小于64像素时,同级输出光场的自相关和互相关信号不能完全分离;间距大于374象素时,相邻两级互相关信号交叠错位;当间距大到超过405像素时,无法进行相关识别。模拟结果与理论推导一致。这些关系对JTC的设计及应用有重要意义。     

纵轴式掘进机截割的功率谱分析

提出了掘进机截割功率谱的模拟方法.利用Matlab软件中的分析模块,首先对随机载荷信号进行采样处理,然后根据傅立叶原理,对计数结果实行离散傅立叶变换(DFT)变换,并得出了纵轴式掘进机截割自功率谱图和互功率谱图.通过对模拟结果的分析,得到了各载荷的主要频率特性.     

图像相关识别器的光信号计算机实时处理

在光学联合变换相关器作图象识别的基础上,将参考图像和目标图像的联合变换功率谱及相关输出强度分布输入计算机进行实时处理,提取并量化谱面上有用的信息,依据相关输出图像相关峰及其锐度对相关程度进行实时量化评价.     

齿轮裂纹早期诊断方法研究

选用Morlet小波基函数,将连续小波变换分别应用于时域同步平均信号和齿轮啮合残余信号.对比分析了正常齿轮、微小裂纹齿轮和破损齿轮的小波功率谱和最大小波功率谱,发现齿轮啮合残余信号的小波功率谱和最大小波功率谱对微小裂纹较敏感,能较早地诊断齿轮裂纹的出现.提取小波功率最大值及其与平均值的比值,作为诊断齿轮裂纹出现和进展的量化指标,并作了分析验证.对比分析了齿轮振动时域同步平均信号和啮合残余信号的时域波形和傅立叶频谱,均不能及时诊断微小裂纹.     

局部放电在线监测中干扰的识别及抑制方法的研究

本文在分析了电力变压器局部放电在线监没中的干扰及局放信号特性的基础上,对局放信号及干扰的功率谱进行了研究,提出了利用频域分析识别周期性干扰,并通过数字陷波滤波器抑制周期性干扰的方法,以时频功率谱为基础,研究了自相关函数的小波变换及与时频功率谱的关系,提出了利用小波变换从白噪声中提取局放信号的方法。     

基于相干分析的离心式压缩机噪声源识别

从离心式压缩机振动和噪声信号的功率谱出发,研究了其振动和噪声的相干性.对比振动和噪声的功率谱,找出二者的特性与联系.最后经过相干变换得到振动和噪声的相干关系,并结合工程实践,证明相干性分析在离心式压缩机噪声源识别领域的可行性.     

掺铂环楔阵列光电探测器

一、引言环楔阵列光电探测器是光学计算机混合型功率谱分析系统的关键器件。它的作用是对傅里叶功率谱采样,然后输入计算机进行处理。环楔阵列探测器由64个探测单元组成,它们的形状和分布是根据傅里叶变换的特点设计的。一般图像的空间函数为实函数,其傅里叶功率谱是中心对称的,所以在半个谱面上就包含了输入图像的全部信息。因此在圆形硅片的半圆内设置了32个同心的半圆环形探测单元,用以检测径向分布的功率谱;而在另外半圆内设置了32个楔形探测单元,用以检测角向分布的功率谱。为了定中心,在探测器的中心部分设置了四象限探测单元。图1示出该探测器的     

联合变换相关器中参数之间的协调关系

本文从物理光学的基本理论出发,推导出了联合变换相关器的图像输入面、功率谱面及相关信号探测面上各参量之间的协调关系式,并进行了分析讨论。