信息融合技术在电路板无损检测中的应用

红外热成像技术是增强电路板检测系统能力的有效方法之一,信息融合技术为故障诊断提供一种新的途经.本文在电路板故障检测分析的基础上,介绍了电路板无损检测系统的组成结构,提出了一种基于数据融合的故障诊断方法,分析了多传感器数据融合算法,并将该算法有效地应用于电路板无损检测系统中,提高了系统诊断能力.     

计算机泛视觉系统中多传感器信息融合技术研究

建立了航空透明件的超声无损检测系统,把多传感器的检测信息和人的感知信息利用模糊积分进行融合,实现对航空透明件的缺陷识别。实验结果表明,采用多传感器信息融合技术可以降低系统的不确定性,使超声检测与识别系统的性能提高。     

模糊信息融合在无损检测技术中的应用研究

概述了多传感器信息融合的原理和方法,着重介绍了多传感器模糊信息融合算法及其多种缺陷同时检测方法的实现.     

基于主观贝叶斯推理的多传感器分布式故障检测融合方法

针对复杂数控加工中心故障预测中各传感器检测信息呈现不确定性的问题,提出基于不确定性推理的多传感器分布式检测融合算法。该算法通过利用主观贝叶斯推理,获取局部检测装置的判决规则,并选取合适的局部判决规则送到融合规则中心,将来自不同传感器的观测数据进行综合分析,最后产生全局判决。以复杂立式加工中心为对象建立测试平台,利用多传感器样本获取方法进行机床不同运行状态及运行环境下的故障样本获取试验。试验表明在含有大量不确定性信息的故障诊断系统中,基于主观贝叶斯推理的分布式检测融合算法具有故障信息识别率高、诊断速度快的优点,其诊断错误率明显低于单个传感器的诊断错误率,且诊断错误率要低于串行分布式检测融算法。     

基于多传感器数据融合的多目标跟踪算法研究

针对复杂环境下多传感器多目标跟踪问题,提出一种基于改进动态加权数据融合的UKF滤波多目标跟踪算法。该算法基于分布式融合结构,对于每个传感器得到的多个目标的观测信息,首先通过最近邻(Nearest Neighbor,NN)数据关联算法进行航迹关联;然后用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)完成对多目标状态的估计,得到目标最新的运动轨迹;与此同时,综合多个传感器估计的目标轨迹,应用改进的动态加权数据融合算法,得到最终的目标轨迹。仿真结果表明,该算法能有效地发挥多传感器数据融合优势,准确地跟踪多个运动目标。与单传感器目标跟踪相比,多传感器数据融合后的目标跟踪精度提高20%以上。     

船载导航仪器信息融合的研究

应用信息融合技术对船上多种导航传感器信息综合处理是解决信息过载，提高导航数据精度有效的技术途径。采用改进的模糊径向基高斯函数神经网络算法，进行了AIS／GPS和雷达信息融合的研究。经融合处理后的数据精度提高了两个数量级。这说明多传感器数据信息融合将是提高船舶导航信息的精度、可靠性的有效措施。     

基于传感器数据融合的车辆目标匹配

利用毫米波雷达和相机数据融合检测前方障碍物的方法,可以为智能驾驶汽车提供准确可靠的感知信息。因而,基于多传感器数据融合的目标匹配的重要性逐渐凸显。为实现二者的目标匹配,首先构建了相机和毫米波雷达的时间融合模型和空间融合模型,实现二者数据的时间一致和空间对准,然后对毫米波雷达数据和图像数据进行处理,通过对毫米波雷达数据的预处理且引入有效目标决策算法,获取毫米波雷达的有效目标数据;利用基于深度学习的目标检测算法,实现对图像中车辆目标的检测。最后设计了二者的目标匹配算法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

信息融合的油液监测系统介绍

文章主要论述了多传感器信息融合的基本理论,给出了集中式、分布式和混合式三种模型结构,并比较它们的优缺点;融合层次对多传感器信息融合性能有重要的影响,给出数据层、特征层、决策层三种融合层次的性能对比结果;对融合系统算法进行了分析;最后给出了基于多传感器信息融合的油液监测系统,并对系统的融合过程和油液监测分布组件对象进行了剖析。     

无迹信息滤波耦合交互式多模型的多传感器机器人轨迹控制

为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式多模型技术(IMM),提出了一种新的多传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个UIF的信息状态贡献和信息矩阵等信息.通过对机器人轨迹跟踪可知:在4种轨迹跟踪算法中,提出的算法跟踪效果最好,均方根位置误差和角度误差均最小,分别为0.047和0.9.在分布式传感器节点(UIF-IMM 2)中,采用模型似然函数组合的多传感器融合算法,其位置精度和角度精度均优于不进行组合的多传感器融合算法(UIF-IMM 1).提出的滤波方法可以很好地解决分布式多传感器环境下机器人的跟踪问题,在机动目标定位领域具有一定的参考价值.     

利用数据融合技术提高甲烷传感器的性能

本文介绍了多传感器数据融合的概念,设计了基于多传感器数据融合结构的智能甲烷传感器,提出降低甲烷敏感元件对温度、湿度等非目标参量影响的数据融合算法.试验表明,该算法提高了传感器的性能.