人工神经网络技术的工程应用与展望

在介绍人工神经网络的研究成果的基础上,根据人工神经网络技术的发展历程,提出了人工神经网络技术的工作原理、基本特点和模型结构,进而对人工神经网络技术的主要发展趋势进行了展望.     

全景成像方法中微透镜阵列设计

设计了一种用于全景成像方法中能实时记录、显示三维运动目标图像的微透镜阵列,阵列中,利用三个平凸透镜的有机组合构成单个像元透镜,最大限度减少由渐晕产生的杂散光对像元图像的干扰,有效消除了邻近像元图像间的交叠影响.采用该方法,可获得高密度、高准确位置的像元光学阵列,得到高分辨率的重建三维立体图像.     

基于图像处理的纤维直径快速测量模型研究

以棉纤维的纵向形态为研究对象,分析两种传统的直径测量方法。针对采用传统方法存在的误差和耗时问题,使用微分干涉相差显微图像采集系统和计算机图像处理技术,根据像素长度的特性,提出一种快速测量直径的模型。结果表明,该测量方法绕开了较多误差环节,不仅能保证测量准确率,而且测量速度较传统方法提升了5倍。     

履带车辆行驶环境与驾驶意图的模糊特征分析

分析了履带车辆行驶状态参数、路面状况和驾驶员操纵信息形成的人-车-路闭环系统,应用采集到的油门开度、车速、加速度、油门开度变化率、累计制动时间等车辆行驶状态参数,运用模糊推理方法,对驾驶员意图和复杂多变的路面状况的模糊特征进行分析,为建立能自动适应复杂行驶工况的车辆智能控制系统奠定了基础.     

基于螺旋相衬成像的棉麻纤维检测

棉麻纤维的微细结构在普通光学显微镜下不易被观察到,针对此问题,分析了螺旋相位滤波增强图像细节的机理,并据此设计出32阶阶梯型螺旋相位模板。利用Matlab创建一个大小为1024×768的螺旋阶梯型灰度矩阵图像,并将其加载到纯相位液晶空间光调制器(LCOS)上,然后建立纤维成像实验系统,经LCOS相位调制后,获得振幅和相位梯度调制后的纤维图像。通过该方法获得的纤维图像纹理结构和边缘信息明显、对比度较高,可显著提高检测准确度和效率。     

Research on Fuzzy Control for Automatic Transmission of Tracked Vehicles

A principle of fuzzy control for tracked vehicles is proposed to make its automatic transmission system be able to adapt complex running conditions, and a model of its power train is established to be used in simulation. Based on the fuzzy control method, a fuzzy shift control system composed of a basic shift strategy and a fuzzy modification module is developed to improve the dynamic characteristics and cross-country maneuverability. Simulation results show that the fuzzy shift strategy can improve the shift quality under manifold driving conditions and avoid cycled shift effectively. Therefore,the proposed fuzzy shift strategies are proved to be feasible and practicable.     

履带车辆自动变速系统的智能控制方法

分析了履带车辆复杂多变的行驶工况,针对车辆行驶状态参数、路面状况和驾驶员操纵信息的人-车-路闭环系统,确定了履带车辆智能换挡控制的主要原则.运用智能控制理论,提出了履带车辆自动变速系统实现模糊神经网络控制的总体方案和技术路线,系统可自动适应复杂多变的车内外行驶情况,以提高履带车辆的动力性和越野机动性.     

基于数字光栅模板的光变图像形成方法

研究了以数字光栅模板形成光变图像的方法,搭建了以Lcos空间光调制器为图像发生器的光刻实验平台。该方法与传统光刻技术相比有两大改进:采用数字光栅模板替代分束元件及机械旋转结构;以Lcos为图像发生器,采用面阵式的曝光得到高质量的具有位相信息的任意光斑图形。该方法的分辨率可达1000线/mm,能够制作出高质量的光变图像,如2D/3D图像以及各种精密的微刻图像和文字。     

基于纹理特征的棉亚麻纤维识别技术

探讨基于纹理特征的棉亚麻纤维识别技术。利用微分干涉相衬显微镜采集到能够清楚表征纤维纹理特征的图像,通过图像预处理,采用中轴线方法获取棉亚麻纤维直径和直径不匀率的形态特征,分别提取不同角度的灰度共生矩阵能量、惯性矩、相关性、熵等四个特征向量的均值和标准差,采取支持向量机,通过交叉验证法训练得到最佳参数对棉亚麻纤维进行分类识别,采用形态特征和纹理特征相结合的识别正确率达到94.4%。认为:采用形态特征和纹理特征相结合的方法能够提高纤维识别的正确率。     

一种可用于纤维图像的聚焦评价函数

探讨一种适用于纤维图像的聚焦评价函数。通过研究边缘检测和传统的图像聚焦评价函数,将分数微分应用到纤维图像聚焦评价中,利用分数微分可以检测出图像纹理细节的特点,提出一种分数微分与整数微分相结合的纤维图像聚焦评价函数,并和其他传统的灰度梯度函数进行了比较。结果表明:所提算法满足无偏性和单峰性,并具有较高的灵敏性和抗噪性,优于传统的灰度梯度评价函数。认为:所提算法适合评价纹理细节丰富的纤维图像。