基于FPGA的简易偏振成像系统设计

偏振成像是一种获取目标物表面光学反射偏振特征的新型成像技术,与传统成像相比可以获取更多的目标物信息。本文设计了一种简易轻便应用于多场景下的偏振成像采集系统。系统由光学成像模块、FPGA主芯片、上位机图像获取三部分组成,实现图像的采集、传输与显示。通过FPGA主芯片驱动图像传感器,利用偏振分光棱镜,将携带目标物表面信息的反射光分解成垂直方向（S分量）和水平方向（P分量）,收集并解析获取目标物垂直方向和水平方向上的偏振图像;同时分析了系统可能产生误差的原因并进行了标定。实验结果表明：本文设计的成像系统在不同场景下,均可稳定、实时采集到P分量和S分量图像,解析出偏振度图像。     

废旧GFRP细骨料混凝土的力学性能研究北大核心CSCD

将废旧环氧玻璃纤维(GFRP)板回收清洗后,粉碎成4 mm以下粉末和4~9 mm颗粒两种细骨料,分别等体积替代混凝土配方中质量分数5%,10%,15%的砂子,制备出方形混凝土试件,养护后测试试件的抗压强度和劈裂抗拉强度。结果表明,掺入两种粒径的GFRP细骨料后混凝土的抗压强度均有所提高,掺加质量分数为10%时,抗压效果最好。掺入颗粒状细骨料后,混凝土的抗拉强度提高,掺加质量分数10%时强度最高。掺加粉末状细骨料的混凝土试件的劈裂抗拉强度略低于对照组。因此掺加质量分数10%的环氧玻璃纤维颗粒的混凝土的综合力学性能最好。     

热固性保温塑料粉末离散元参数的标定与应用

流动摊贩与城市发展之间的矛盾一直是城市治理中的难点。本文以合肥三里庵商圈内疏导区及周边 流动摊贩区为研究对象,明确疏导区的设置使得流动摊贩管控有所改善,但忽视了非正规经济的特质与优势, 仍存在诸多问题。通过分析城市治理与摊贩特质之间的矛盾根源,反思当前困境。尝试从政府部门、城市规划者、 物业公司及摊贩自身提出多维度共同监管策略,以期为满足流动摊贩的需求提供有效帮助及为城市治理提供 合理借鉴。     

火灾图像分割与目标识别方法研究

火灾现场环境复杂,获取的图像对比度较低,边缘模糊,使得火灾图像分割和火焰区域识别困难。为此,提出了一种基于色彩空间的火灾图像分割与多特征量融合的火灾图像识别方法。首先通过颜色特征找出可疑的火焰发生区域,然后通过色彩空间的H、S、I特征的线性组合对可疑区域进行分割,接着分析和提取可疑区域的火焰特征,输入提取的火焰颜色、纹理和形状特征,利用BP神经网络建立火灾识别模型,并以光、气焰和烛焰为干扰,通过神经网络的训练,最终分类和输出。仿真结果表明,火灾识别精度高,鲁棒性好。     

金属疲劳过程磁记忆信号多特征量提取研究

为明确铁磁构件疲劳过程磁记忆信号的变化规律,实现疲劳损伤的量化评估,选取带中心圆孔的Q235钢试件进行轴向拉伸疲劳试验,通过三维运动平台实现磁记忆信号的稳定连续采集,以小波变换为信号多尺度分析工具,对磁记忆信号进行降噪,并采用小波包进行磁记忆信号分解与重构,提取信号的小波包能量、奇异性指数作为特征量,得到了不同频带上相对能量分布和奇异性指数的变化规律,并将能量、奇异性指数与信号梯度峰值相结合,共同构成评估疲劳损伤的多特征量。试验结果表明:试件疲劳损伤过程中能量、奇异性指数和梯度峰值变化显著,随着循环次数的增加,低频段能量不断增加,高频段能量占总能量比例不断降低,总能量分布向低频段偏移,同时奇异性指数不断减小,而各阶段梯度峰值逐渐增加。通过能量、奇异性指数和梯度峰值的多特征量的研究可以弥补单一特征量存在的不足,研究结果可为金属构件疲劳损伤程度的评估提供技术支撑。     

基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法

传统红外热像存在对比度低、边缘模糊等不足而使目标区域分割困难,红外偏振热像能够凸显边缘和轮廓特征,因此在环境监测、军事侦察、工业无损检测等领域得到广泛的应用,但如何进行红外偏振热像分割目前研究较少。为此,本文提出了一种基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法。首先通过Tsallis阈值对偏振方位角热像进行初分割,然后以最小化初分割热像交集与并集误差率优化Tsallis指数,再利用指数优化后的Tsallis阈值对偏振方位角热像进行优化分割并通过连通域检测去除误分割得到二次分割图,最后以二次分割图交集区域为种子区域、并集区域为边界,通过区域生长法得到最终分割热像。实验结果显示,本文算法相对最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚类法错分区域小,在主观视觉效果和区域间对比度、形状测度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标。     

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。     

热固性酚醛树脂再生活性细料物性参数标定及应用

为准确评价再生热固性酚醛树脂再生活性细料的机械混合程度,提出了通过休止角合理推测其他参数的思路,并提出了一种粉体休止角测定方法。以休止角作为参照,基于Hertz-Mindlin接触模型与前馈神经网络的预测模型,采用离散元参数标定的方法,对细料离散元物性参数进行标定。采用K-means聚类分析法确定细料离散元参数范围,选择一组最优离散元参数应用于细料机械混合再生制备试验。结果表明,再生活性细料颗粒随机混合浓度的相对标准偏差(RSD)约为0.15,接近均匀混合状态,获得综合性能较优的再生复合保温板,验证了细料离散元参数标定方法的有效性与可行性。