基于灰色关联分析的改进GAC模型轮廓检测方法

针对传统的基本测地线活动轮廓( GAC)模型在检测噪声干扰、弱边界及凹陷边界目标的轮廓时提取效果不佳的问题,文中提出一种基于灰色关联分析的改进GAC模型轮廓检测方法。该方法利用灰色关联度代替梯度信息来构建停止函数。与传统的梯度信息相比,灰色关联系数对于具有模糊的边界信息的图像信息表示更为准确,从而更好地提取弱边界目标轮廓。初步实验结果表明,文中方法在提取弱边界目标轮廓时效果优于基于传统GAC模型和传统的LBF模型的轮廓检测方法。     

SSH框架在Web项目开发中的构建和应用实践

针对目前Web项目开发面临的诸多问题,结合当今流行的SSH（Struts＋Spring＋Hibernate）开源框架,通过如何进行环境搭建、配置文件设置、开发流程描述等,给出了进行Web项目开发的全过程,以帮助项目初学者和开发人员快速搭建架构清晰、可复用性好、维护方便的企业级Web项目。最后,通过具体案例实施说明方案的可行性。     

怎样减小液压压下油缸摩擦力

本文从冶金方面分析了压下油缸摩擦力     

葡萄籽油的提取工艺、营养成分及健康功效研究进展

葡萄皮渣是在葡萄加工过程中产生的大宗副产物，包括葡萄皮、果肉和葡萄籽等。葡萄籽油（grape seed oil，GSO）是从葡萄籽中获取的一种高营养价值植物油，富含多不饱和脂肪酸、生育酚、植物甾醇和酚类物质等营养成分，具有抗氧化、抗炎症、降血脂、减肥和抗菌等多种生理功效。文章系统综述了GSO的提取工艺、营养组成和健康功效，并对未来一段时期内GSO的研究开发方向进行了展望。     

基于卷积神经网络的超声金属材料辨识

传统的金属材料辨识方法会给被检测样品带来一定程度的损伤。文章通过采集金属材料的超声回波时域信号,采用短时傅里叶变换对其进行时频分析,得到包含金属材料微观组织信息的超声时频谱。将目标样品的超声时频谱预处理后作为训练样本,输入到构建好的卷积神经网络中进行训练。然后采集目标样品以及干扰样品的超声频谱图,分别将其输入网络进行辨识。结果表明,神经网络在训练时收敛较快,损失函数在迭代200次后收敛,在经过100次迭代后训练集准确率趋于100%。训练完成的网络模型记录着对应训练样本的特征信息,利用该训练好的网络对待测样本进行辨识,最终可实现超声金属材料辨识。     

X射线脉冲星导航探测器的微通道板甄选

根据应用于X射线脉冲星导航系统的大面阵X射线探测器对微通道板(MCP)性能的要求,研究了甄选微通道板的方法。确定了甄选微通道板的4个关键参量,分别是增益的均匀性、阻抗匹配、暗计数率、增益系数。针对这4个参量设计了相应的测试实验,制定了甄选MCP的流程,并对采用该流程甄选出的MCP进行了幅值和计数率的测试。测试结果显示:采用单通道阳极接收信号时,每一个探测单元的幅值存在的相对误差各不相同,第i个探测单元输出的信号幅值的最大相对误差Δ1i和最小相对误差Δ2i的波动分别为7%~13.5%,3%~6.7%;而采用四通道共享阳极时输出信号的Δ1i为7.8%、Δ2i为3.1%;单通道阳极计数率之和(n=n1+n2+n3+n4)与四通道共享阳极计数率N的相对误差为4.38%,小于预估值10%。上述实验结果表明该甄选方法能够甄选出满足探测器要求的MCP。     

基于数学模型的熔化极气体保护焊焊接过程中的熔池边缘提取

基于数学模型对熔化极气体保护焊焊接过程中熔池边缘提取问题进行研究,利用CCD摄像机和复合滤光技术构成的系统提取熔池图像,并分析讨论图像。通过高斯平滑对图像进行预处理,使用数学模型提取熔池边缘,以设定阈值的方法得到熔池矩形区域,求出矩形区域的质心,实现熔池区域的粗定位,以此质心为中心定义一椭圆轮廓为初始轮廓,最后与传统的Sobel算子方法和Canny算子方法作比较,得出该算法能够满足熔池边缘提取问题中的实时要求,并且提高了精度。     

金属化膜电容器材料分切赋能电源的电路设计

在金属化膜电容器制造过程中,对材料分切工序进行赋能处理,可以有效地提高电容器的性能。赋能电源的输出电压和输出电流应根据金属化膜的厚度加以设定。文中给出了由电压控制环、电流控制环、PWM放大电路及高压整流滤波电路等部分组成的金属化电容器材料分切赋能电源的电路设计方法。     

双辅助光作用下半导体光放大器性能分析

半导体光放大器以其良好的非线性在全光网络中具有广泛应用,但较长的载流子恢复时间一直是制约其用于超快全光信号处理的速率瓶颈,基于包含自发辐射噪声的半导体光放大器模型,探讨了提高半导体光放大器增益恢复时间的有效途径,通过对制约透明波长移动,增益饱和与有效载流子寿命的相关因素进行数值分析,得出以下结论:与单辅助光相比,采用双辅助光可以在不牺牲信号增益的前提下进一步缩短载流子寿命,因而是提高半导体光放大器增益恢复时间的有效途径,这一点对工程设计和应用具有一定的指导意义.     

星空背景中目标识别算法研究

为了实时捕获混杂在天基背景中的运动目标,采用基于Fourier—Mellin图像配准与边缘提取相结合的差分算法。先采用Fourier—Mellin算法和相位相关算法求取图像的旋转角度及缩放和平移参数,得出配准点,再对连续采集的两帧图像配准、差分、二值化,将差分图像与后一帧边缘提取的图像进行逻辑乘,得到目标。仿真结果表明,该算法虚警率低,适合微型航天器多目标捕获的要求。