神经网络在缺陷识别中的应用

为了准确、快速地进行缺陷识别，介绍了一种新型的前馈神经网络模型，即径向基概率神经网络。与以往的算法相比，该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。     

基于模糊变换的射线图像增强算法

运用模糊理论的思想提出了一种基于模糊变换域的射线图像增强算法,该算法利用模糊隶属度函数对中值滤波的结果进行改善,引入对数图像处理模型对模糊线性增强的结果加以优化,使其在抑制噪声的同时显著提高了图像对比度.     

立式铣削切削颤振的监测方法研究

立铣加工过程中的颤振会严重影响工件表面质量和材料去除率,加剧刀具磨损和恶化工作环境。由于颤振产生速度较快,常规的信号采样、特征提取及分类方法难于满足实际应用。本文通过稀疏表示的数学理论实现对高频信号的低采样率获取,并在保持高频信号本质特征同时实现特征提取,简化状态监测的模块,并通过冗余词典的高识别度原子辨识加工状态。研究结果表明,该方法可以有效识别立铣加工过程的稳定、过渡和颤振状态。     

基于统计特性的表面裂纹提取

提出一种基于统计特性的路面裂纹提取方法,用于提取在复杂背景下高速路面的不同裂纹.将路面图像按实际情况分成子块图像,并用各子块图像的灰度均值获取估计背景的平衡参数,结合阈值的迭代选取和Top-Hat变换.大量不同背景图片的处理结果表明,该方法可较好地提取路面裂纹信息.     

基于模型检测的安全分析技术在轨交信号系统的应用

轨道交通系统作为大容量公共交通运输工具,其安全性直接关系到广大乘客的生命安全,而安全分析是保障系统安全的必要手段。传统的安全分析技术,极大地依赖于分析人员的技能和经验,使得结果不够完备,甚至错误。本文提出了一种基于模型检测的安全分析新技术,并研发了集FTA和FMEA于一体的安全分析工具,通过遍历系统全部可达状态,自动识别导致某顶事件发生的最小割集,并以轨道交通的信号系统为例,说明此方法的过程及可行性。     

多结构元多路加权形态边缘检测算法研究

边缘检测是图像特征提取与模式识别的基础。形态学边缘检测因其算法简单,噪声抑制和边缘保持能力已成为研究热点。但很多算法采用单一结构元素,很难对弱边界进行有效处理。基于此,利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器,很好地抑制了噪声和提取到弱边缘。     

基于ZEMAX的半导体激光器非球面准直透镜设计

为了解决半导体激光器出射光束发散角大的问题,根据几何光学原理,分别针对半导体激光器弧矢和子午方向的不同发散角度建立数学模型,设计出了在两个相互垂直的方向上具有不同非球面面型的非球面透镜,并在ZEMAX光学设计软件中进行了仿真。经非球面准直透镜准直之后,半导体激光器快慢轴方向的发散角分别从35°和7.5°压缩到了1.8 mrad和0.84 mrad,在距离光源10 m处接收面上的总光功率为0.497 W,光能利用率高达99.4%。结果表明,在相互垂直的方向上具有不同面型的非球面准直透镜对半导体激光器的准直具有良好的效果。     

基于边缘保持的航拍图像凸集投影超分辨率重建算法

针对传统的凸集投影(POCS)超分辨率图像重建算法经常出现的边缘模糊问题,在传统POCS算法原理基础上,文章使用基于梯度插值的算法生成POCS重建的初始估计图像,然后对中心点为边缘像素的空间点扩散函数(PSF)进行修正,使其系数沿梯度大的方向减小,梯度小的方向保持不变。利用改进的POCS算法进行了超分辨率图像重建实验,结果表明,图像峰值信噪比由原来的27.29dB达到28.12dB。该方法有效地保持了边缘特性,改善了超分辨率图像重建质量。     

斜视手术对共同性内斜视患儿心理状况的影响

目的探讨斜视手术对共同性内斜视患儿心理状况的影响。方法采用自尊量表、儿童社交焦虑量表和儿童孤独量表对105例健康体检儿童（对照组）及105例手术前后的共同性内斜视患儿（斜视组）心理状况（孤独、社交焦虑、自尊）进行问卷调查。结果斜视组患儿手术前孤独、社交焦虑、自尊的评分值均明显高于对照组（均P〈0.05）,斜视组患儿手术后孤独、社交焦虑、自尊的评分值均明显低于手术前（均P〈0.05）。结论共同性内斜视患儿普遍存在社交焦虑、孤独和低自尊等心理问题,斜视手术可有效改善患儿的心理状况。     

数字射线图像降噪中的非线性滤波方法

阐述了几种常用于数字射线成像信息处理的非线性滤波降噪法,包括中值滤波、同态滤波、小波降噪和形态滤波法。并通过试验进行了分析比较,得出各种方法的优缺点及适用场合。介绍了一些较新颖的降噪方法,为处理射线检测图像提供一个参考依据。