光伏电池电致发光偏振图像融合与缺陷检测

针对电致发光图像边缘模糊、纹理不清晰造成光伏电池缺陷难以定量化评估问题,提出一种基于电致发光偏振图像融合的晶硅光伏电池缺陷检测方法。首先,在分析晶硅光伏电池结构的基础上给出电致发光偏振成像的基本原理。然后,利用拉普拉斯金字塔对获取的红外光强图像与偏振度图像进行分解、引导滤波对高频细节成分进行增强,通过区域能量最大、区域能量加权平均规则对高低频部分进行融合。最后搭建短波红外偏振检测平台开展晶硅光伏电池缺陷检测实验。结果表明,偏振成像可以凸显光伏电池缺陷图像的轮廓边缘和纹理细节,融合图像 中光伏电池缺陷特征更加突出,信息熵、标准差等客观评价指标显著提高,验证了方法的有效性。     

金属低周疲劳过程热力学熵特征分析及寿命预测模型

选取Q235钢试样开展低周疲劳试验,通过改变加载幅值、加载频率等条件,研究分析了低周疲劳过程热力学熵产率与累积熵产变化特征。结果表明,熵产率随加载幅值的增大而升高且在同一载荷下熵产率近似恒定。低周疲劳过程中热力学熵的累积是一个准线性累加过程。试样最终疲劳断裂熵随加载幅值的增大而减小,与加载频率无明显关系。在此基础上建立了基于热力学熵的金属低周疲劳寿命预测模型,该模型可用于金属构件疲劳损伤的实时评估。     

一种自动调节室内空气品质的智能窗控制系统

通过对室内空气品质影响因素的分析,参照百叶窗的基本结构,设计了一种实时自动调节室内空气品质的智能窗控制系统.该系统不仅兼有安全防范之功能,而且成本低、操作方便、可靠性好,具有一定的市场应用前景.     

基于区域能量的NSST域偏振图像融合算法

针对传统的偏振图像融合方法存在图像细节丢失、边缘模糊、对比度下降等不足,提出了一种基于区域能量的非下采样剪切波变换域(NSST)偏振图像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行分解,获取源图像的低频子带系数和高频子带系数;然后,对分解得到的低频系数基于区域能量加权融合,对高频系数先基于区域能量取大融合,再应用引导滤波进行细节增强;最后,通过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的偏振图像能够较好地保留细节信息,同时使边缘更加清晰,图像标准差、平均梯度、信息熵、对比度、空间频率相对传统方法均有不同程度的提高,具有更好的视觉效果。     

Q235钢试样低周疲劳过程中表面三维形貌的参数演化规律

为揭示金属低周疲劳过程中表面三维形貌参数演化规律,选取Q235钢试样开展低周疲劳实验,并使用3D轮廓仪获取在同一加载条件、经历不同循环次数的试样表面高度信息,进而对其表面三维形貌进行描述,获取二维粗糙度Ra及三维粗糙度Sa.Vvc.Sal参数特征。结果表明:疲劳过程中表面二维粗糙度Ra及三维粗糙度参数Sa、Vvc、Sal随着疲劳循环次数的增加而增加,且Ra、Sa和Vvc参数在初始与断裂阶段增加幅度较大,中间过程增速较缓。该研究方法及结论可为后续开展形貌相关疲劳寿命评估研究提供基础支撑。     

视场重合程度对分时偏振测量精度的影响

视场不完全重合是偏振测量的共性问题。视场不重合导致对目标探测时获取的偏振信息与真实的偏振信息存在差异,即产生伪偏振。造成分时偏振测量视场不重合的主要因素由两方面构成:仪器自身和仪器所搭载平台(飞机或卫星)的运动状态。首先介绍了偏振测量的基本原理,提出了视场重合程度影响偏振测量精度的原因;其次,结合国内外研究现状,提出了视场不重合的度量方法;再次,重点分析了星载背景下影响视场不重合的因素以及改进措施;最后以某星载偏振成像仪为例给出了分析结果并讨论。结果表明:采取补偿措施后由卫星平台造成的视场不重合程度远小于采取补偿前,仪器偏振测量精度得到了提高。     

基于磁记忆和表面纹理特征融合的再制造毛坯疲劳损伤评估

为提高再制造损伤评估的精度和效率,提出了一种基于磁记忆和表面纹理特征融合的构件损伤评估方法。通过磁记忆特征和表面纹理特征建模,提取磁信号及其梯度的样本熵参数以及表面纹理的能量、熵、反差和相关参数,分析了各特征参数的损伤时序变化规律。分别从数据层和指标层建立特征融合模型。在数据层将磁特征和表面纹理特征参数作为非线性映射的输入,得到其与损伤之间的映射关系。指标层采用D-S证据理论方法,进行磁和表面纹理特征量之间的信息融合,将各损伤状态作为识别框架,通过Bayes近似,得到融合后的各证据信度函数值,并依据函数值进行损伤状态评估。最后选取疲劳试样进行了该方法的验证。     

MC68HC08在手持编程器中的应用

介绍MC68HC908AP32芯片的结构和资源特征，采用该芯开发的车载控制器的手持编程器，给出了系统设计和实现方法，并对开发过程中的特殊性进行说明。     

基于DSP的前向能见度仪

在对高速公路气象环境监测过程中，需要有较好的能见度监测仪。文章采用双光路和DSP控制技术，提出了一种基于DSP的能见度检测仪。经试验使用具有可靠性好、测量范围宽、成本低等特点。     

一种基于SVM的多类判别算法

在介绍支持向量机(SVM)两类分类和对经典的多类分类方法进行了分析的基础上,提出了一种新的多类分类算法(BSM),并通过实验加以验证.