A pair of parallel differential magnetic‐field probes with high measurement accuracy and high electric‐field suppression ratio

Magnetic‐field probes can be used for electromagnetic interference measurement of high‐speed circuits. The main magnetic probe performance includes sensitivity, spatial resolution, electric‐field suppression ratio (EFSR), and measurement accuracy. In this article, a pair of differential magnetic‐field probes is proposed to improve measurement accuracy without reducing sensitivity. The proposed differential probes consist of two asymmetric loop probes, which are designed in the same plane and separated by a row of periodic vias. The proposed differential probes are fabricated under PCB process. High accuracy can be achieved by measuring difference between outputs of the two probes. In addition, EFSR can be improved by size optimization of the differential magnetic‐field probes. Simulation and measurement results show the operating bandwidth is from 100 MHz to 12 GHz, the measurement error is 3.4% and the EFSR is about 40 dB. The proposed probes have higher measurement accuracy and higher EFSR than the conventional single probe, and larger operation bandwidth than the stacked differential probes.     

10 kV用无源电子式电压传感器的应用研究

针对传统技术中采用电磁式CT互感器存在的不足,提出了适用于10 kV的无源电子式电压互感器。根据电压互感器的工作原理,介绍了10 kV无源电子式电压互感器在电能表检定装置方面的意义。进一步分析了无源电子式电压互感器在电力设备中应用的重要性和必要性,该技术能够有效地避免传统技术在电力线路信号传输和处理时带来附加误差,大大提高电能计量、保护和测量系统的精度,推进了电力系统朝向数字化、电子化、自动化、网络化的方向发展。实验表明,采用10 kV的无源电子式电压传感器与传统CT互感器相比,误差精度提高了10%以上。     

基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别

葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性,目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别,对不同程度病害识别的研究较少,且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络（Multi-Scale ResNet）的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后,使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位,通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应,利用加入的SENet提升网络的特征提取能力,并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明,该方法的平均识别准确率达到90.83%,相比ResNet18提高了2.87个百分点。     

基于PatchMatch的半全局高效双目立体匹配算法

近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求。由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景。因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径代价计算过程中使用空间传播机制,将可能的视差由整个视差范围降低为t个候选视差(t远远小于视差范围),显著减少了候选视差的数量,大幅提高了半全局算法的计算效率。对KITTI2015数据集的评估结果表明,该算法以5.81%的错误匹配率和20.2 s的匹配时间实现了准确性和实时性的明显提高。因此,作为传统立体匹配改进算法,该设计可以为大视差双目立体匹配系统提供高效的解决方案。     

基于迭代学习控制的划片机高精度运动误差补偿

集成电路封装技术快速发展,作为电子元器件封装关键设备的划片机精度也日益提高,为顺应这一趋势,针对划片机重复加工的执行过程特点,设计一种基于数据驱动的神经网络迭代控制方法。该方法通过不断修正控制输入,使得跟踪误差逐渐减小,提高重复定位精度。通过仿真分析得出,神经网络迭代控制方法基于划片重复运行的特点,仅利用输入输出数据,完成对零件加工过程的改善,可有效提高运动精度,实现了误差补偿。     

红外成像导引头抗干扰性能评价指标体系

目前,各类红外成像制导导弹面临的主要问题是抗干扰能力的强弱,包括自然环境干扰和人工干扰两种;因此红外导引头的抗干扰性能成为各类红外制导导弹的关键性能,极大地影响到导弹的作战性能;为了能够合理的评价红外成像导引头的抗干扰性能,就必须制定合理的红外成像导引头抗干扰性能评价指标;为此,笔者根据红外成像导引头的抗干扰工作过程及其特点,以及传统的评价指标,并借鉴深度学习的评价指标,提出了由截获能力、识别能力、跟踪能力和命中精度能力这四方面组成的抗干扰性能评价指标体系;明确了四项指标下的二级指标内涵和计算方法,根据红外仿真与数据处理结果表明,这4种评价指标均可以有效地体现出导引头抗干扰性能的强弱,而且识别能力和命中精度这两个指标更加突出,故笔者所提出的红外成像导引头抗干扰性能指标体系及其计算方法,均可成为红外成像制导导弹抗干扰性能评估的判断依据.     

光刻调焦调平测量系统算法比较研究

调焦调平测量系统是光刻机对焦控制的核心部件,调焦调平测量系统的数据处理精度影响光刻机的对焦控制性能,计算速度影响光刻机产能。论文通过仿真与实验对比分析了多项式拟合算法(polynomial fitting)、RF(random forest)算法和XGBoost(extreme gradient boosting)算法在调焦调平测量系统中的测量精度与计算耗时。仿真与实验结果表明,多项式拟合算法精度随时间变化不敏感,RF算法和XGBoost算法精度随计算时间的增加而迅速提升。对于不存在噪声的仿真数据,7阶多项式拟合的3σ值为0.001nm;RF算法在2ms时可对仿真数据完全拟合;XFBoost算法在5ms时,拟合精度基本趋于稳定,为0.6nm。对于存在噪声的实验数据,RF算法与XGBoost算法对噪声有较好的鲁棒性,随计算时间的增加,RF算法与XGBoost算法拟合精度不断提升并分别于3ms和5ms超越多项式拟合算法,但精度提升有限。在光刻机中,为了兼顾对焦精度和产能,必须兼顾算法的拟合精度与拟合时间,因此调焦调平测量系统选用多项式拟合算法较为合适。     

降水径流特征变化对月水量平衡模型模拟精度及参数的影响

为评估水文模型在变化环境下的可靠性,以两参数月水量平衡模型为例,采用Mann-Kendall法分析降水径流资料在MOPEX数据集中美国本土的104个典型流域的一致性,基于可变模糊理论评价降水径流资料一致性对两参数月水量平衡模型模拟精度的影响,并探讨降水径流资料一致性和流域的气候特征对模型参数的影响。结果表明:研究流域中,92.31%流域的降水或径流资料的一致性遭到破坏;通过可变模糊集评价模型模拟效果,发现降水、径流趋势变化均会削弱水文模型的模拟能力,其中降水一致性破坏是水文模型模拟能力减弱的主要原因,并且该方法能够准确地识别影响模拟能力的次要因素;模型参数C和参数SC均随着流域多年平均径流系数增大而增大,参数C反映了流域的湿润程度,参数SC表征了流域的调蓄能力。研究成果可为防洪、抗旱、水资源规划和管理提供技术支撑。     

时间尺度对平原感潮河网水动力水质模拟精度的影响

为探究不同时间尺度边界入流条件对平原感潮河网水动力水质模型模拟精度的影响,以典型平原感潮河网地区的张家港市中部为研究区域,结合野外同步监测数据、自动高频监测数据、常规监测资料等构建了水动力水质模型进行模拟分析。结果表明:时间尺度、开始取值时刻以及调度情况均会影响模拟精度;研究区域边界入流条件、水动力模拟结果和水质模拟结果可信的最大时间尺度为1 h,水质模拟精度优于水动力模拟精度。     

照片数量对SfM动床河工模型地形三维重构的影响研究

SfM是摄影测量领域近年来飞速发展的三维场景重构技术,目前已在地貌勘测、文物勘察、冰川演化、岩石勘探、土壤侵蚀等研究领域开展了大量尝试和应用,而在河工模型方面的应用研究尚处于起步阶段。本文开展了输入照片数量对SfM法动床河工模型地形三维数字高程地形(DEM)重构精度影响研究,采用4个不同视角对河工模型动床冲淤地形进行拍摄,选取不同数量照片作为输入开展SfM法三维地形DEM重构,然后将每组DEM重构结果与传统测针法测量进行对比。结果表明,当照片数量较少时,增加照片数量可改善SfM重构精度,但当照片数量较多时,虽可为SfM提供更多的床面变化图像信息,但同时带来由于特征点成像变化而引起的误匹配现象,反而可能导致SfM重构精度下降。鉴于不同动床模型的模型沙和光照等外部条件不同,实际应用时须针对不同模型的特点进行深入对比和分析,选取合理的照片张数开展SfM法动床冲淤地形测量。