一种非接触高精度平面高度差检测方法

精密光学系统的安装精度要求非常高,必须经过严格检测.提出了一种基于电容传感器的非接触平面高度差检测方法.以精密电容传感器为核心,利用多传感器的相对测量,减小了漂移的影响,实现了高精度测量;通过使用标准厚度块,增大了测量的量程和使用范围.文中对测量的原理和精度进行了分析,经鉴定,该方法测量精度达到2 μm.     

基于Zernike多项式计算几何像差的研究

从渡像差函数与Zernike多项式理论入手,介绍zernike多项式和Seidel多项式之间的联系,确定了Zernike系数与几何像差之间的关系公式,并对理论分析进行了试验验证,其结果与理论分析具有良好的一致性.     

基于DSP的矿用提升设备速度非接触测量系统

针对矿山在用提升设备检测检验过程中存在的问题,介绍了一种基于光电技术和DSP的非接触速度测量系统,系统采用BURG谱估计法对信号数据进行实时分析,得出信号的功率谱图,进而求出实时速度,与标定装置的比对表明系统的测量稳定,实时性好,偏差小于±0.1m/s;系统可实时显示速度曲线,自动计算加速度和减速度,并可现场实时打印出测量数据和结果,为矿山在用提升设备的现场检测提供了新的一种检测检验方法和手段。     

一种基于非参数回归的交通速度预测方法

非参数回归模型是近年来提出的一种交通状态预测模型。为进一步提高预测精度,基于非参数回归模型的特点,针对近邻状态的选取问题,提出了基于速度变化趋势和密集度的变K近邻精确搜索策略,对原有模型的近邻匹配方式进行了改进和优化,进而提出了一种短时交通平均速度预测模型。利用北京市浮动车系统数据对算法精度进行了验证,结果表明,该模型的预测精度优于基础的非参数回归和BP神经网络模型,并能为短时交通速度预测提供可行的结果。     

一种宽带非接触电容式超声波传感器&

在某些特殊场合不能使用接触式压电型超声波传感器时,可使用非接触式超声波传感技术.我们研制了电容式超声波传感器,它具有结构简单、体积小巧的特点,对小试样的超声波精密测试尤其有利,其工作频宽达30MHz以上.1 原理与结构电容式超声波传感器的原理是:利用电极板与被测试样之间形成一个电容器.当存在超声波时引起极板纵向位移,改变电容的容量,而达到超声波传感的目的.显然,固体试样表面应是导电料材.若不是导体,就必须在其表面镀上一层导电层,才能保证传感器有效工作.设传感器电极板与试样表面之间的间隔为h,超声波引起的试样表面纵向位移为ξ,直流极化电压值为V,那么传感器电极输出的,与ξ同步变化的变化电压为     

一种LED芯片在线非接触检测系统

本文介绍了一种发光二极管(LED)芯片非接触在线检测系统。阐述了检测系统工作原理及检测系统构成。系统采用C8051F020单片机进行控制,利用LED p-n结的光生伏特效应,通过对光生伏特效应中产生的光生短路电流的测量,实现对LED芯片质量及芯片与引线支架电气连接状态的检测。通过对常用LED芯片测量的实验结果表明,该系统能快速有效的对封装过程中的LED芯片状态进行非接触检测。     

基于像斑差熵的遥感影像变化检测

提出了利用遥感影像分割获取像斑进行变化检测的方法。构造了像斑差熵作为衡量变化的指标,选取一定数目训练样本,利用目标函数法找到最佳阈值,并同相关系数法进行了比较。实验结果显示像斑差熵更适用于遥感影像变化检测。     

非接触指纹图像分割与增强方法的研究

非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂,且脊、谷线的对比度也比较低,用一般的接触式指纹图像处理方法很难达到很好的处理效果。本文针对非接触指纹图像的这两个特点提出了合理的分割与增强方法。采用基于照明-反射模型的同态滤波思想进行指纹图像与背景区域的分割。在对指纹图像增强时首先采用相干滤波技术进行滤波增强,再用简化的Gabor函数模板进行二次增强。实验结果表明,本文提出的方法在一定条件下能够很好的实现指纹图像的背景分割,同时本文方法的增强效果相比于以往的也有了明显的提高。     

一种基于灰度差统计的边缘检测方法

提出了一种新的基于灰度差统计的边缘检测方法。该方法基于全图的灰度差统计获得初步边缘判定阀值，可以降低边缘检测结果对噪声的敏感程度，并且不需要进行边缘方向估计，而是引入灰度脊跟踪优化算法，使边缘检测结果其有连续性和准确性。由于使用了检测结果优化算法，有效地避免了一条真实边缘对应多条边缘检测结果的情况。实验证明该疗法应用在大部分真实图像的边缘检测效果优异，同时运行速度能满足大部分边缘检测应用的需要。     

基于帧差与非相邻帧差的自适应镜头检测方法

针对突变和渐变的特点,实现了一种基于帧差和非相邻帧差的自适应镜头检测方法。方法通过计算相邻帧差有效地检测突变镜头,通过计算非相邻帧差实现对渐变镜头的有效检测,二者结合可检测出几乎所有的突变和渐变镜头,获得了良好的综合检测效果。该方法不用设全局阈值,适应性强且计算量小,实验结果表明了方法的通用性和有效性。     

基于排序差值脉冲噪声检测的彩色图像滤波方法

提出一种针对彩色图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用改进的自适应矢量中值滤波法滤除彩色图像脉冲噪声的方法。试验结果表明,该方法能够明显地减少脉冲噪声检测过程中的噪声漏判数量,有效地去除彩色图像中的脉冲噪声,滤波后不会产生新的颜色,并能较好地保持图像的边缘与细节信息。     

基于背景像素突变检测的交通标志图像分割

为了提高交通标志图像处理过程的效果与效率,根据交通标志图像色彩饱和度空间的灰度直方图中包含的点灰度与区域灰度信息,提出了一种有效确定交通标志图像全局分割阈值的算法。首先分析了基于交通标志图像色彩饱和度空间灰度直方图的一种倒溯标准差的变化规律;然后在此基础上提出了如何选取全局图像分割阈值的方法,并采集了大量交通标志图像进行实验验证,同时,与另外两种在HIS空间下常用的图像分割方法的分割效果进行了对比;最后对算法中的部分参数与实验结果进行了分析,并指出了下一步的研究方向。该算法是一种有效的交通标志图像阈值选取方法,可推广到图像处理其他方面的应用。     

考虑时延速度差和限速信息的智能网联车跟驰模型

针对由于驾驶员对于道路限速和时延信息获取的不确定性而引起的跟驰行为受扰和交通流失稳等问题,提出了一种车联网（IoV）环境下考虑时延速度差和限速信息的跟驰模型TD-VDVL。首先,引入时延导致的速度变化量和道路限速信息对全速差（FVD）模型进行改进;然后,利用线性谱波微扰法推导出TD-VDVL模型的交通流稳定性判断依据,并分析模型中各参数对系统稳定性的影响;最后,利用Matlab进行数值仿真实验与对比分析。仿真实验中,分别选取在笔直道路和环形道路,给行驶过程中的车队施加轻微扰动。当条件一致时,TD-VDVL模型比优化速度（OV）、FVD模型中车队的速度波动率和车头间距起伏均小,尤其是当限速信息的敏感系数取0.3、时延速度差的敏感系数取0.3时,所提模型的车队速度平均波动率在时间500 s时可以达到2.35%,车头间距波峰波谷差仅为0.019 4 m。实验结果表明,TD-VDVL模型在引入时延速差和限速信息后,具备更优的稳定区域,能够明显增强跟驰车队吸收扰动的能力。     

一种基于TDC的相对频差测量方法

提出了一种基于时间/数字转换器( TDC)的频率差测量方法.该方法使用延迟链和参考时钟结合的TDC直接数字量化频率差.测量系统与非线性标定模块均在现场可编程门阵列( FPGA)中实现.为了对频率差检测精度进行评估,使用振荡器作为仿真输入信号进行了实验.结果显示:所提出的测量方法对ΔF/F的测量噪声可以达到1 ×10-8/ 槡Hz.在实验结果的基础上,对测量噪声的来源进行了分析.     

时差法声速测量仪的研制

共振干涉法和相位比较法是大学物理实验中常用的测量声速的方法,但是时差法很少被涉及。所设计的仪器在原有仪器功能的基础上增加时差法测量声速的内容,因为利用了单片机技术,在仪器成本没有增加的情况下,给该实验增加了一种实际常用的测量方法,并且数据测量结果与理论值符合得相当好。     

邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法

针对现有滤波算法在噪声检测与去除上存在的相应缺陷,提出了邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法,对噪声检测与去除方法分别进行改进。算法根据噪声的灰度特征进行噪声检测,再基于邻域像素的相关性,用邻域的均值作进一步的检测;运用基于高斯曲面的加权算子,以迭代的方式,用邻域中信号像素的加权中值对噪声进行去除。实验结果证明,相对于现有滤波算法,所提算法具有更好的去噪性能,在保持高信噪比的同时,能很好地保持图像的纹理结构。     

基于ViBe的室外动态背景闪烁像素噪声消除方法

针对使用视觉背景提取(ViBe)模型在室外动态背景下进行移动目标检测时存在不规则闪烁像素点对前景检测结果造成干扰的问题,提出一种基于视觉背景提取算法的闪烁像素噪声消除方法。在背景模型建立阶段设定背景模型样本标准差阈值,约束背景模型的采样值范围以提高背景模型准确性。在前景检测阶段引入自适应检测阈值提高前景物体检测精度,在背景模型更新过程中对图像边缘背景像素点进行边缘抑制以阻止错误背景样本值更新到背景模型。在此基础上,结合形态学操作修复连通域,提高前景图像的完整性。最后选取多个视频序列将该方法与原始ViBe算法、形态学改进方法的检测结果进行对比。实验结果表明,该方法能有效消除闪烁像素噪声对前景检测造成的影响,获取更精确的前景图像。     

基于离焦量差异定性分析的自动对焦方法

为了改善在某些场景中由于聚焦评价函数非单峰性而造成爬山搜索方法正确率降低、误差增大的问题,设计了一种基于离焦量定性差异度量的自动对焦方法。首先,利用基于空间域的卷积/去卷积变换计算对焦过程中两个不同调焦位置的两幅图像中对应点的离焦量差异值;接着,采用投票策略得出这两幅图像的离焦量差异定性度量;然后,根据离焦量差异定性度量确定对焦搜索方向;最后,按照变步长策略逐渐缩小搜索范围和搜索步长,直至在步长为1时找到合焦位置。在由18倍光学变焦的监控摄像机上采集的3个图像序列上展示了该方法与其他两种典型的基于聚焦评价函数的爬山自动对焦方法的对比,实验结果表明:所提方法在保持爬山搜索法快速、行程比较少等优点的同时,明显提高了在聚焦评价函数单峰性不良的场景中的正确率,降低了误差量,很好地解决了局部极值对于爬山搜索法的影响。     

基于时空背景差的带跟踪补偿目标检测方法

视频目标检测中,光照变化、摄像机噪声和错误背景更新是目前的难题。提出一种带跟踪补偿的时空背景差彩色图像运动目标检测方法。首先,建立混合高斯背景模型,通过在彩色图像差分中加入影响因子消除光照变化;接着,通过帧间差分及邻域差分,加上运动跟踪种子补偿,获得真实运动目标的种子点;在背景差分粗前景基础上,根据连通区域运动种子点过滤法,检测出最终的真实而且完整的前景目标。通过多个实际视频监控的视频数据集的实验,结果表明该方法的目标检测准确率和完整性均有很大程度的提高。