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1.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。  相似文献   
4.
目前在集成电路测试中,测试时间长、测试效率低是影响测试成本的关键问题之一,针对此问题提出了一种基于测试性能估算的测试集重排序方法。首先针对不同的故障类型进行分类建模,然后对每种故障类型进行仿真,通过在每个逻辑门注入故障,统计测试向量命中故障门的面积之和来估算测试向量的测试性能,最后根据测试性能的优劣对测试集进行重新排序。实验表明,对于单固定故障使用排序后的测试集测试可以减少5329%的故障检测时间。该方法是通过对电路的逻辑结构进行分析和统计然后对测试集进行优化,对ISCAS 89标准电路进行试验,与其他测试集重排序对比,有着明显的优化。算法运行完全是基于软件的,不需要增加任何硬件开销,可以直接相容于传统的集成电路测试流程。  相似文献   
5.
为了解决醇胺法燃烧后捕集二氧化碳再生能耗过高的问题,研究了一种向胺溶液中添加金属离子以降低其CO2解吸能耗的方法,称之为金属离子络合物热缓冲自热利用技术。以广泛商业化应用的单乙醇胺(MEA)溶液为研究载体,并在MEA溶液中分别添加金属离子铜或镍, 通过建立含有金属离子的MEA捕集CO2体系的化学反应模型,解释金属离子热缓冲剂效应的内在机理。机理显示在MEA-金属离子-CO2-H2O体系中,金属-MEA络合物作为一种有效的反应热缓冲剂,将有机胺吸收CO2过程中释放的反应热(放热反应)存储于金属络合物的解离键能中(吸热反应),在CO2高温解吸中通过其络合放热反应将储存的能量释放出来用于CO2解吸,形成自热再生低能耗CO2捕集技术,从而降低了MEA再生的能耗。本文进行了综合的实验测定来评价金属离子对MEA溶液捕集CO2过程的性能提升影响,包括CO2反应热、解吸速率、吸收-解吸循环负载、汽液平衡溶解度等。实验结果表明铜离子或镍离子作为添加剂,能增加MEA的CO2平衡循环负载14%~20%或7%~10%,同时能够降低MEA的CO2反应热值6.6%~24%或6.0%~20%。  相似文献   
6.
图像配准是医学影像处理与智能分析领域中的重要环节和关键技术.传统的图像配准算法由于复杂性较高、计算代价较大等问题,无法实现配准的实时性要求.随着深度学习方法的发展,基于学习的图像配准方法也取得显著效果.文中系统总结基于深度学习的医学图像配准方法.具体地,将方法归为3类:监督学习,无监督学习和对偶监督/弱监督学习.在此基础上,分析和讨论各自优缺点.进一步,着重讨论近年来提出的正则化方法,特别是基于微分同胚表示的正则和基于多尺度的正则.最后,根据当前医学图像配准方法的发展趋势,展望基于深度学习的医学图像配准方法.  相似文献   
7.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。  相似文献   
8.
王涛  陈鸿昶 《电子学报》2021,49(6):1117-1124
为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.  相似文献   
9.
图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%~30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。  相似文献   
10.
FPGA因具有较好的并行处理能力和灵活性,使其在卷积神经网络硬件加速计算中得到广泛的应用,但是传统的FPGA图像卷积实现中存在模块化设计以及空间开销较大的问题.本文提出了一种面向硬件加速的通用图像卷积开发平台.通过模块化设计,极大提高针对不同卷积核实现图像卷积开发的灵活性;另外通过图像批次处理技术,充分利用数据重复性实现内存共享,较好地降低了存储空间的开销.实验结果表明,本文设计的平台在模块化设计方面提供了更好的可重配置架构,非常适于实验教学应用;在存储空间需求方面,当并行度提高时,BRAM的复杂度只是线性增加,这对于功耗的降低具有优势.  相似文献   
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