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3.
采用FTIR及TG对SiBN陶瓷纤维的结构及高温稳定性进行分析,在空气气氛中1 400℃下对其进行高温氧化处理,并利用SEM、XRD、EDS等手段对高温处理后陶瓷纤维的结构及元素分布情况进行表征。结果表明:SiBN陶瓷纤维具有良好的高温稳定性,Si—N键、B—N键构成了SiBN陶瓷纤维的骨架架构,其碳的质量分数仅为0.1%;经高温氧化处理后SiBN纤维出现明显的皮芯结构,其中O元素以SiO2的形式主要富集在皮层,隔绝了纤维内部与空气的接触,从而保证了纤维的高温稳定性。另外,高温氧化处理后仍保持其纤维形状,结构致密,无明显孔洞,且仍为无定型结构。 相似文献
4.
一种使用小波矩的飞行器目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在自动识别中提高分类准确率,利用小波的多分辨特性对飞行器图像进行特征提取,并对图像进行径向小波变换,得到可分辨的小波矩.为保证数字图像从笛卡尔坐标系变换到极坐标系的精度,将原图像扩大64倍,并使用三次B样条小波矩、Haar小波矩和Zernike矩分别提取两组图像的特征向量,得到的分离度标准差由使用Zernike矩的0.584提高到使用三次B样条小波矩的0.158.表明三次B样条小波矩可以有效提高分类准确率. 相似文献
5.
介绍了快速钻的结构特点,加工时根据内孔的直径、精度等快速钻切削参数的合理选择及计算,在数控加工中心上的使用方法及注意事项等,有效地解决在数控加工中心上快速完成孔加工时的排屑、冷却和钻孔轴线歪斜等问题。 相似文献
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针对现有改进双边滤波算法处理雾霾天气下交通图像过程中边缘保持效果不理想且容易出现噪声斑块的问题,提出了一种基于新的中值引导滤波的去雾算法。首先,在快速引导滤波基础上改进,利用引导图像在滤波窗口的中值重新定义以像素k为中心的窗口系数ak和bk,并应用在对滤波框内临近像素点上,避免了对引导图像和滤波图像求方差和协方差,进一步提升计算速度。去雾阶段则将含雾图像转化到RGB颜色空间,获取暗通道值、大气光值以及粗透射率,利用中值引导滤波算法对粗透射率进行优化,得到透射率的精确值,根据模型方程反向求解获得去雾图像。实验结果证明,与传统方法相比,新算法去雾效果强化了对边缘的检测和保持能力,更好保持了图像细节。同时,运算效率较同类算法提升较大,实时性较高,可用于交通视频处理。 相似文献
8.
针对暗原色去雾算法在高亮背景图像中出现光晕(Halo)效应的问题,提出一种基于B-样条曲线加gamma(γ)修正透射率去除Halo效应的算法。通过分析暗原色透射率图像的统计直方图,得出Halo效应的产生是由于HE算法透射率直方图中低灰度值占比较大,因此需要对直方图低灰度包络进行修正。寻找直方图中第1个低灰度波峰,在2个波谷间进行子区间分割,并以区间边界点作为样条区间节点计算三次样条曲线,以拟合低灰度包络。基于透射率图中修正位置对修正结果的关键性作用,采用改进的大津法从横向和纵向两个维度对透射率图进行分割,以确定修正区域,实现精准补偿,提高抗噪性能。根据不同雾图选择合适的γ修正系数修正拟合的灰度包络并对图像进行还原,验证不同修正系数对结果的影响。实验结果表明,当修正系数γ>1.5时,Halo效应能被有效减缓或消除,与HE算法相比,该算法的对比度、信息熵最大可分别提高10.1%和9.9%,算法并行度可达到M或N级。 相似文献
9.
为提高视觉测量系统的图像质量,通过分析成像器件和照明光源的光谱匹配特性及照明光源的光谱-色差特性,研究了照明系统的光谱对图像质量的影响;引入对比度信噪比(constrast signal noise ratio,CSNR)和灰度清晰度Tenengrad函数的无参考图像质量的评价方法对不同照明光谱下的图像对比度和清晰度分别进行评价,通过评价函数获得视觉测量照明系统的光谱优化选择原则;最后对相同照度下的单色光和白光(复色光)照明获取的图像的对比度和清晰度成像指标进行对比实验,用所提出的评价函数对不同光谱条件下获取的数字图像进行质量评价.结果表明,使用接近于CCD光谱响应函数峰值波长附近的光谱照明,其图像对比度和清晰度指标都优于用复色光照明所获得图像的指标,为从事视觉测量系统设计者选择照明光源光谱提供了一个参考. 相似文献
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针对桥梁结构健康安全运行自动化实时检测的需求,提出了利用激光基准的嵌入式桥梁挠度图像式检测方案,设计了基于透射式靶标的测量数据视觉读数方法和硬件系统。该方案在分析桥梁跨中下挠成因的基础上,提出了检测系统的原理和组成,给出了检测系统的硬件原理框图,设计了透射式光斑转换智能靶标的结构图。给出了人机交互和远程传输模块的原理和系统上位机监测和分析终端软件,该方法应用于桥梁挠度参数的测量中解决了高精度和实时性的矛盾,保证了系统测量精度和效率。经实验室平台实测发现:利用该方法的测量误差小于300 μm,数据更新率小于40 ms,满足了高精度实时性的要求。 相似文献