基于机器视觉的线缆导体质量检测研究

针对现有人工检测费时费力的问题,提出了一种基于机器视觉的线缆导体质量检测方法,能够方便、高效地检测线缆导体质量。分析线缆截面图像中刀痕的特征后,提出了一种基于Gabor滤波器的刀痕纹理消除方法;根据线缆导体分布规律,研究了一种导体根数分层分析算法。实验表明,所提出的刀痕纹理消除方法能有效提高导体轮廓检测效果,提出的根数自动检验算法能实现对导体根数的分层检验,可以帮助检验人员快速地检出导体根数,计算缺漏情况。     

深度融合特征提取网络及其在化工过程软测量中的应用

复杂化工过程的观测数据往往同时包含非线性和强动态特性,而传统的化工过程软测量方法无法准确提取观测数据的非线性动态特征,以至影响数据建模和质量预报的准确性。提出了一种基于变分自编码器的深度融合特征提取网络(deep fusion features extraction network, DFFEN)。在变分自编码器框架下,通过构建潜隐特征信息传递通道,提取非线性动态潜隐变量。并利用自注意力机制(self-attention)融合关键的隐层信息,优化因信息传递通道过长而导致的潜在特征被遗忘的问题。此外,在后端网络构建潜隐变量和关键质量变量之间的回归模型,以实现关键质量变量的预报。最后,通过数值案例和实际的合成氨过程验证了所提出的DFFEN模型的可行性和有效性。     

基于频域滤波的电缆线芯图像纹理消除研究

电缆作为电力传输的重要部分,其线芯质量关系到用电安全及传输效率。 在利用机器视觉技术测量电缆线芯结构参数 时,刀痕纹理严重影响了图像分割效果,降低了测量精度。 针对这一问题,提出了一种基于改进频域滤波的线芯截面图像刀痕 纹理消除方法:首先采用相对总变差模型分解线芯截面图像,得到纹理图像描述;对线芯截面纹理图像进行快速傅里叶变换,分 析刀痕纹理在频域中的能量主方向;研究改进型巴特沃斯陷波滤波器,设计椭圆形的邻域窄阻带以降低刀痕纹理对应的带状区 域能量,从而消除刀痕纹理。 实验结果表明,该方法的刀痕纹理消除率可达 92% ,提升了电缆线芯质量检测的效率。     

基于形状特征的移动目标实时分类研究

基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级神经网络进行了目标分类。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现单人、人群、自行车、汽车的分类。     

基于小波域统计模型的纸浆纤维图像去噪研究

在小波多尺度分析基础上，提出一种新的图像小波系数的白适应统计算法，并应用于纸浆纤维图像的去噪研究。将图像小波系数视为服从广义高斯分布（GGD）的随机变量模型，在小波软阈值去噪的基础上引入空间自适应阈值方法；将均值滤波算法应用于小波系数方差的边缘估计中，结合最大后验概率准则（MAP）进行参数估计以恢复噪音小波图像。该算法用于纸浆纤维图像的去噪，效果理想，同其它的图像去噪算法相比，它具有较高的峰值信噪比（PSNR）。     

ECG信号自动诊断中回归建模法特征提取的研究

This article explores the ability of multivariate autoregressive model (MAR) and scalar AR model to extract the features from two-lead electrocardiogram signals in order to classify certain cardiac arrhythmias. The classification performance of four different ECG feature sets based on the model coefficients are shown. The data in the analysis including normal sinus rhythm, atria premature contraction, premature ventricular contraction, ventricular tachycardia, ventricular fibrillation and superventricular tachycardia is obtained from the MIT-BIH database. The classification is performed using a quadratic discriminant function. The results show the MAR coefficients produce the best results among the four ECG representations and the MAR modeling is a useful classification and diagnosis tool.     

一种用于汽车连杆检测的机器视觉系统研究

连杆作为汽车的主要部件之一,有时存在序列号不匹配的情况,目前多用肉眼检测,误判率高,检测效率低下。针对这一问题,设计了基于机器视觉的汽车连杆检测系统,它可实时采集连杆图像,并以Hu矩作为特征向量,采用BP神经网络算法训练分类器进行连杆字符识别,从而实现了对连杆产品的自动检测。研究结果表明,该系统字符识别准确率在97.50%以上,大大提高了工作效率,降低了劳动强度,具有较高的推广价值。     

MATLAB下模糊控制器的设计与应用

利用MATLAB中的模糊工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）和S－function,分别介绍了控制规划固定和控制规则可调整两种情况下模糊控制器的构造方法,并基于SIMULINK实现了模糊控制系统的构建和动态仿真。     

基于信息融合的两相流流型识别

本文提出了一种基于多传感器信息融合辨识两相流流型的新方法,它可以更有效的利用多传感器信息,以减小传感器不确定误差的影响,从而得出正确的辨识结论.     

模糊多尺度边缘检测算法应用研究

在小波多分辨分析的基础上提出了一种基于模糊判决的图像多尺度边缘检测算法.二进小波变换用于提供图像的多尺度描述，将模糊判决方法应用于不同尺度间的小波域，从而可以将各尺度的图像信息更加有效地合成，得到最优边缘检测效果. 本文结合具体的图像信号将本算法与Canny算法、小波的Mallat算法进行了比较，结果证明了其可行性和有效性.