改进的粒子群算法及在光源优化布局中的应用

针对多光源布局这一非线性优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该方法根据粒子群的多样性,使粒子群规模按照准正弦规律自动地进行调整.在每个正弦波段的波峰和波谷处,对群体的多样性进行计算,该计算值作为下一正弦波段要达到的谷值或峰值,然后采用淘汰较差个体的方法来减少粒子,用随机交叉方法增加粒子,保证了群体的多样性和继承性.对多光源优化布局的评定函数仿真实验结果表明,该方法不但降低了局部收敛的可能性,而且提高了计算精度.     

烧结生石灰粉活性度的检测

介绍了一种烧结用生石灰粉活性度检测方法。在国家标准规定范围内,该检测方法对生石灰粉粒度、搅拌速度、称样量等进行了条件优化,同时进行了比对、重复性和再现性实验。试验结果表明,该方法的重复性符合国家标准规定的偏差小于4%的要求,操作简易可行,解决了烧结用生石灰粉活性度的质量评价及数据支持难题。     

激光尺寸在线检测仪研究

本文介绍了一种采用He－Ne激光器作光源，CCD作光电接收器件的激光尺寸在线检测仪。对其尺寸测量原理进行了论述，着重讨论了仪器的总体结构和光电信息与数据处理电子学系统。     

基于形状和纹理的图像检索

构造了Radon变换的不变量，提出一种新的基于形状和纹理的图像检索方法。对小波图像边缘提取Radon不变量作为形状特征，同时提取小波各频道能量作为纹理特征。然后将形状特征和纹理特征分别进行高斯归一化，计算图像形状和纹理的相似度。最后，利用形状和纹理相似度的加权和进行图像检索。试验结果表明该方法对噪声具有较强的鲁棒性，具有尺度、平移和旋转不变性。     

LabVIEW Vision在汽车发动机进气管检测系统中的应用

针对汽车发动机进气管中存在杂质及缺陷难以检测的现状,提出了以机器视觉为基础,以LabVIEW的Vision and Motion模块及其附属可视化软件Vision Assistant获取图像信息的检测方法。通过对图像进行预处理、形态学处理、图像分割、高级形态学处理等建立起一个完整的汽车发动机进气管检测系统。实践表明,该检测方法操作合理,检测方便,实用性强,可视化效果好,完全满足检测技术要求。     

深度学习在视频目标跟踪中的应用进展与展望

视频目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题, 在视频监控、机器人、人机交互等方面具有广泛应用. 大数据时代的到来及深度学习方法的出现, 为视频目标跟踪的研究提供了新的契机. 本文首先阐述了视频目标跟踪的基本研究框架. 对新时期视频目标跟踪研究的特点与趋势进行了分析, 介绍了国际上新兴的数据平台、评测方法. 重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法, 包括堆叠自编码器、卷积神经网络等在视频目标跟踪中的最新具体应用情况并进行了深入分析与总结. 最后对深度学习方法在视频目标跟踪中的未来应用与发展方向进行了展望.     

基于距离补偿的红外测温系统设计

分析了物体表面发射率、背景环境温度和测量距离对红外测温系统精度的影响。当测量距离增大时,会很大程度的降低测温精度。为了提高红外测温精度、减小红外测温误差,根据红外辐射理论和红外测温系统测温原理,推导出温度测量误差与测量距离之间的关系式,并设计了基于距离补偿的红外测温实验系统。根据最小二乘原理,结合实验数据,通过曲线拟合得到测量距离的补偿公式。通过对系统测得的温度进行距离补偿计算后,可得到被测物体的实际温度。实验结果表明系统在0～20cm测量时误差在0.02℃以内,在20～70cm测量时误差在0.05℃以内,提高了测温精度,验证了距离补偿方法的准确性。     

火炮偏离角测量数字化系统

提出了一种用于火炮炮膛轴线偏离射面的角度测量的数字化测试系统,该系统基于激光跟踪仪空间点坐标测量原理,通过对火炮身管指定点三维坐标的测量,结算出调炮前后空间直线方程,从而计算出火炮偏离角,并针对目前GJB方法对火炮炮膛轴线偏离射面的偏离角度测量方法中存在的精度不高、效率低、工作人员多、结构分散等问题进行了分析。与现行GJB方法进行测量实验比较,实验数据表明使用该方法对火炮偏离角进行测量,效率和精度都有明显提高。     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

照度均匀度的评定技术的研究

精密加工领域的照明质量对人的主观视觉感受和工作绩效具有重要影响,所以照度均匀度的有效评定具有重要意义。针对照度均匀度评定这一非线性优化问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的照度均匀度评定方法。在详细阐述算法的基本原理和实现步骤的前提下,给出了其优化目标函数及算法的适应度函数,并对算法实行了可行性和准确性验证。对照度均匀度函数进行仿真实验的结果表明,该方法不但提高了计算精度,而且降低了局部收敛的可能。