飞秒激光光斑轮廓的傅里叶描述子重建及特征提取

在利用飞秒激光对单晶硅材料进行微尺度烧蚀时,衍生的等离子体发光光斑中蕴含着大量的加工信息。如何有效提取光斑图像的几何特征信息,对研究飞秒激光烧蚀加工工艺过程具有重要意义。轮廓特征是描述激光光斑最重要的特征之一,本文着重分析了等离子体光斑轮廓特征与光斑运动规律间的关系及光斑运动情况分类方法。首先,考虑到光斑微弱的特性,对光斑图像进行增强处理。其次,采用链码方法提取光斑轮廓特征,并利用傅里叶描述子低频特性,选取少量的描述子重建光斑图像轮廓特征,减少了复杂的计算量,有效提高了光斑图像分类的速度与质量。最后,运用Hu不变矩特征证明傅里叶描述子用于提取激光光斑对轮廓特征的有效性。     

基于LSTM-SVM的风电机组齿轮箱故障诊断

针对风电机组齿轮箱的故障诊断中特征提取过分依赖人为经验和准确率不高的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)与支持向量机(SVM)相结合的方法。对原始时域振动信号作傅里叶变换,利用LSTM神经网络自适应智能提取特征的优势,结合SVM的分类功能,实现对风电机组齿轮箱更加准确的故障诊断。仿真结果显示,该网络模型在经过16轮训练后准确率可以达到100%,使用测试集数据准确率也可以达到99.1%。     

基于红外热像技术铸坯表面质量检测的研究

为了提高连铸生产效率和铸坯质量,设计了一种基于红外热像技术的连铸坯表面质量实时检测系统,通过红外热像仪在线实时采集生产过程连铸坯表面热图像;并在VB基础上建立连铸坯缺陷特征图像评估系统,对采集的连铸坯的热图像进行分析运算和分类处理。采用Halcon软件建立人机界面,并结合实际生产数据,结果表明该系统降低铸坯的误报率,提高了铸坯质量和生产效率。     

基于银纳米颗粒的HCPCFSERS传感系统优化设计

银纳米颗粒与光子晶体光纤、表面增强拉曼散射效应结合而成的PCF SERS传感器得到了科研界的广泛关注.而PCF结构、SERS基底的性能是传感器的重要影响因素.为了进一步提高SERS PCF传感器的性能,通过研究对比PCF和SERS基底结构参数对传感性能的影响,设计出适用于PCF SERS传感的空芯PCF以及SERS基底的结构参数.通过数值计算,设计的空芯PCF空气填充率为56.30%,当激发光波长785 nm时存在光子带隙,并能够实现单模传输.而半径为38 nm的银纳米球在间距为0.7 nm时能够产生最大的SERS增强因子.研究证明,设计的空芯PCF在785 nm输入波长下既能够基模传输激发光,又能够为SERS提供理想的活性面积,而且银纳米颗粒的形状、尺寸、间距对SERS性能影响严重,而且与入射波长有很强的依赖关系.     

基于多颜色分量CLBP提取的浮选泡沫状态识别

针对不同状态的浮选泡沫图像之间纹理结构相似、颜色差异不明显的问题，提出一种基于色调、饱和度和亮度（HSV）颜色空间的完全局部二进制模式（CLBP）纹理提取的浮选泡沫状态识别方法。首先使用双域去噪在保留纹理细节的同时滤除图像噪声，然后转换为HSV图像，在H、S和V颜色分量上分别提取三个尺度的CLBP纹理特征。将提取的纹理特征归一化后线性排列，建立高维度的纹理分类模型。最后通过一对一模式的支持向量机分类器对四类泡沫状态的样本集进行纹理提取后的分类训练与测试。结果表明，该方法对不同浮选泡沫状态的分类正确率较高，优于其他纹理描述方法，适用于浮选泡沫状态的识别。     

在电气工程自动化中人工智能的应用

人工智能综合了多学科,如:信息论、控制论、自动化及生物学等,拥有数据分析、信息处理、文字识别等能力,其在各个领域均扮演着重要的角色。本文介绍了人工智能的概况,重点探讨了其在电气功能自动化中的应用,旨在充分发挥人工智能的作用,保证电气工程自动化的安全性及有效性。