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为了提高飞秒激光加工的效率和灵活性,设计了一套飞秒激光全息并行加工系统,并对该系统中加载计算全息图(CGH)生成的多焦点均一性和空间位置分布的关系进行了研究.首先,将空间光调制器(SLM)引入飞秒激光加工光路;然后,采用GS(Gerchberg-Saxton)算法设计了直线型和三角型分布的三焦点阵列.最后,通过数值仿真和实验研究比较了用两种不同空间分布的焦点列阵设计的全息图对均一性的影响.结果表明,在焦点阵列间距较小的情况下,直线型分布设计的焦点阵列不易获得好的均一性,三焦点U仅有79%;而用三角型分布焦点阵列设计时,可以获得很好的均一性,三焦点U约等于100%.实验数据表明,三角形分布的三焦点可以实现高质量的并行加工,加工的半球状微结构阵列具有微透镜阵列的功能. 相似文献
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针对传统图像阈值降噪不足,本文提出了无需对噪声方差进行评估的基于主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的第二代Curvelet变换的图像降噪算法,并利用Cycle Spinning技术进行优化.PCA对Curvelet域中的噪声能量进行估计以实现对放射状条纹以及伪吉布斯等不良现象能够有效抑制.仿真试验结果表明,利用本文提出的算法对含噪图像进行降噪,降噪后图像的峰值信噪比得到了显著提高,且视觉效果也得到了明显地改善.因此,本文算法在图像处理领域具有广阔的应用前景. 相似文献
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基于深度学习的输电线路外破图像识别技术 总被引:1,自引:0,他引:1
在电力系统中,识别并排除输电线路外破风险隐患对保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用.图像识别技术是识别外破风险的一个有效方法.针对外破隐患识别问题,本文提出了一种通过卷积神经网络训练获取深度模型的检测算法,该算法根据防外破风险隐患图像特点对现有深度网络结构进行了改进优化,增加ROI池化层并修改了损失函数;采用大量样本训练得到鲁棒模型,测试时对待测图片首先产生候选区域,然后针对各候选区域进行检测识别,达到在复杂背景中检测出外破风险隐患的目的.实验结果说明了本文方法可以有效地识别出输电线路外破隐患. 相似文献
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随着视频分析识别技术和数据处理方法的不断成熟,其在电力行业监控领域正在逐步应用推广,结合变电站视频数据应用特色,本文搭建了一套基于视频图像技术的变电站智能化应用系统.该系统采用B/S架构,客户端WEB界面智能化应用请求,通过ICE中间件实现信令和数据交互,总线服务程序根据不同应用请求分发数据,各专项服务程序根据数据消息进行分析判定,最终实现智能化应用功能.系统主要具有以下几个特色:用于辅助变电站综自系统的刀闸状态视频校核;协助在线监测装置故障数据分析结果的视频图像遥视联动功能;变电站现场作业人员违章安全监管预警.应用表明:本系统方案能够很好地提升变电站智能化应用水平. 相似文献