基于面阵三维成像激光雷达的目标点云分割技术

针对偏振三维成像系统的高效目标三维点云分割问题,提出一种多维信息融合的高效分割理念。系统采用高分辨率EMCCD相机作为面阵探测器,在一次成像过程中,可同时获得视场中的灰度图像以及三维点云数据。根据该成像特点,建立灰度图的像素坐标与点云数据像素坐标之间的点对点映射关系,结合粒子群优化算法的边缘分割方法,将灰度图中目标分割后的坐标信息映射到三维点云数据中,得到其三维点云数据。该方法将三维点云数据降维处理为二维图像处理,显著降低了计算复杂度,避免了点云数据误差对分割精度造成的影响。实验验证了多维数据融合目标三维点云分割方法的有效性。     

铁（Ⅲ）－草酸－甲基橙光化学体系的伏安法研究及应用

基于铁（Ⅲ）对甲基橙－草酸光化学体系的催化作用及甲基橙在氢氧化钠支持电解质中产生一灵敏的２．５次微分极谱波，采用伏安分析作检测技术，建立了一个测定８～２００ｎｇ／ｍｌ铁的光化学伏安分析新方法，并用于实际试样分析。     

STEP 7编程环境中计时器的构造方法

定时器在各类编程语言环境中的构造及运用显得越来越重要。STEP7作为西门子PLCS7-300系列的编程语言环境,在工控行业的使用也越来越广泛,它多元化的编程方式,决定了定时器的使用颇为独特。重点介绍了在STEP7编程应用环境中,计时器计时、累加器编程计时、中断编程计时等3种常用的计时编程方法,并且经过实际验证,这3种方法可行适用。     

基于深度学习的单像素相机超分辨率成像优化

基于压缩感知和单像素成像的基本原理,设计了一种用于图像超分辨率重建的新型深度卷积神经网络架构.这种单像素超分辨率成像算法成功地将深度学习图像超分辨率重建技术与压缩感知单像素成像技术相结合,从而发展出一种全新的深度学习单像素成像优化方法.与传统的常规压缩感知图像重构算法相比,该算法有效提升了图像超分辨率重建精度和单像素成像质量.通过图像重建的仿真实验和单像素相机的成像实验验证,结果表明这种基于深度学习的新型单像素相机成像方式具有良好的性能表现.     

基于相位拼接的调频连续波激光雷达跳模影响消除方法

为了消除激光跳模对调频连续波激光测距的影响,提出了一种基于重采样信号相位拼接的跳模影响消除方法.该方法利用重采样信号相位展开求导的结果来定位激光跳模发生的时间,并对重采样信号跳模处两端的峰值进行相位拼接来去除跳模段的重采样信号.通过对相位拼接后的重采样信号进行Chirp-Z变换可以得到不受激光跳模影响的目标距离谱.系统对光程约为21.16 m的延时光纤进行多次测量,实验效果证明此方法可以消除调频激光跳模对距离测量的影响,并实现了 12 μm的测距标准差.     

超分辨率面阵激光雷达的动目标姿态估计

提出一种基于新型成像传感器——电子倍增电荷耦合器件的超分辨率偏振调制三维成像系统。利用低带宽电光调制器作为亚纳秒级高速快门,实现三维成像系统时间(距离)分辨能力。该系统只需要采集一帧原始数据,就可以从灰度图像中重建深度信息,实现动态成像。基于该系统结构提出多维数据融合求解目标位姿的方法,并通过试验验证了方法的可行性。实验结果表明,对距离激光雷达1km外的目标进行测量,其位移精度小于3cm,位姿角误差小于3°。     

矿井主排水自动化监测监控系统的开发

针对我国煤矿井下主排水系统控制技术落后、故障率高、可靠性差等问题,研制开发了一种基于PLC技术和计算机控制技术相结合的矿井主排水自动化监测监控系统。该系统集井下现场控制和地面远程监控于一体,具有数据采集、实时监测与控制、故障报警等功能。本文提出了系统总体方案,设计了系统硬件和软件,在实验室和现场对系统进行了试验调试,并投入了工业运行。实验和工业运行结果表明,该系统工作稳定、运行可靠,可有效提高矿井主排水系统的控制水平,改善其管理模式,实现井下中央泵房的无人化或少人化运行。