绝对式光电编码器的编码理论研究进展

介绍了用于角度测量的绝对式光电旋转编码器的编码理论研究概况,具体包括反射式格雷码、矩阵码、m序列码和单码道格雷码的绝对位置编码方法和编码特征。绝对位置编码的发展过程是以唯一性和单变性为基础特性,以单码道性为最终目标进行编码矩阵列数的缩减。目前,编码类型的发展经历了n条码道的反射式格雷码、n/3条码道矩阵码、2条码道的m序列码以及1条码道的单码道格雷码,已经达到单码道的最终目标。由于单码道格雷码编码理论尚不完善,仍依赖搜索获得编码,因此其快速构造方法是未来绝对位置编码理论的发展方向。最后,对近几年发展起来的基于图像传感器的非编码测量方法进行了介绍和展望,该方法是对传统测量方法的颠覆,有望成为光电式旋转编码器的另一个发展方向。     

光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

利伐沙班的定量检测:拉曼光谱法与远红外吸收光谱法

利伐沙班是一种新型口服抗凝药，它具有疗效确切、安全性好、使用方便等优点，所以经常用于静脉血栓栓塞性疾病的预防与治疗，以及非瓣膜性房颤的卒中预防。由于利伐沙班在患者体内的浓度会影响其对凝血因子Xa的抑制作用，这导致患者的临床反应有个体差异，影响最终治疗效果。为了更加合理地使用利伐沙班，临床上需要监测人体血液或尿液中利伐沙班的浓度。针对该临床需求，文中基于远红外指纹谱和拉曼特征谱在物质有效识别和定量分析的优势，采用傅里叶变换红外光谱仪和激光共聚焦拉曼光谱系统，针对液体状态下利伐沙班进行识别并定量检测。文中先通过傅里叶变换红外光谱仪检测利伐沙班的远红外吸收谱随其浓度发生的变化，再通过激光共聚焦拉曼光谱系统检测了利伐沙班的拉曼光谱随其浓度发生的变化，最后比较了远红外光谱法与拉曼法的准确率。经过比较，远红外检测的精度比拉曼光谱检测的精度提升2倍。这些结果对临床医学中利伐沙班的使用具有重要意义。     

基于光刀图像的机器人示教纠偏方法

为了解决机器人辅助在线检测系统示教过程中效率低、人为干预多的问题,针对孔类特征,提出一种通过处理光刀图像获取机器人位姿纠正参数的方法。在该方法中,纠偏过程按照将图像光刀线调整为水平方向、将被测特征调整至图像中央、根据不同特征调整最优扫描方向3个步骤进行。根据光刀图像可以求出测量坐标系与被测特征的位姿关系,并得到该位姿与理想测量位姿的偏差。经过坐标变换即可得到在机器人基坐标系下的调整参数。另外,可利用电脑控制机器人运动,从而实现了纠偏过程的自动化。实验结果表明,该方法可将初始的示教位姿修正为理想位姿,且比传统方式效率更高。     

生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

基于离线参数调整的古籍图像二值化算法

古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法。算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置。所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的综合实验结果均优于其它二值化算法,验证了所提算法的有效性。     

基于近红外光谱的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长预测

酸土脂环酸芽孢杆菌（Alicyclobacillus acidoterrestris）是引起橙汁劣变的主要微生物，为研究酸土脂环酸芽孢杆菌在橙汁中的生长规律，利用近红外光谱获取橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的信息，采用标准化（autoscale）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、去趋势化（detrend）对光谱进行预处理，结合化学计量学，构建近红外光谱与酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测模型。在此基础上，将近红外光谱转换为酸土脂环酸芽孢杆菌预测菌落数据，并采用“一步法”直接基于预测菌落数构建橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型。结果表明，利用标准化进行光谱预处理建立的偏最小二乘（partial least squares,PLS）模型对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的预测效果相对较好，其预测决定系数（prediction determination coefficient,Rp2）与预测均方根误差（root mean square error of prediction...