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针对辐照后燃料棒棒间距数据获取和处理困难的问题,基于燃料棒几何特性及其在压水堆燃料组件中的排列方式,本文提出一种基于机器视觉的高效、可靠的燃料棒棒间距数据测量方法。该方法首先采用Retinex算法对水下燃料棒的采集图像进行增强预处理;然后,针对燃料棒阵列的前后成像干扰问题,采取边缘增强和逐行灰度特征处理方法实现待测燃料棒与背景燃料棒的有效分离,并进一步提升图像清晰度;最后,对燃料棒图像的单行灰度值进行二次曲线拟合,获得各个燃料棒的亚像素边缘点坐标。乏燃料组件的现场实验验证结果表明,该方法可一次性实现16个燃料棒棒间距测量,且测量精度达±0.32 mm,可为燃料性能分析提供高效、可靠的数据支持。 相似文献
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本文构建了一个基于FPGA的实时手势识别平台,并在该平台上实现了一种基于表面肌电(sEMG)信号和加速度(ACC)信号的手势识别算法。具体实现过程中,无线sEMG传感器和无线三轴ACC传感器穿戴于两手前臂实时获取sEMG信号和ACC信号,并以无线方式发送到数据处理模块。数据处理模块充分利用FPGA的并行处理优势,融合ACC和sEMG信息特征,实现了单双手手势的实时识别。经测试,本文所用的手势识别算法移植到FPGA中以后,识别速度明显提高,16个中国手语手势动作达到了95%以上的识别率。 相似文献
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