基于自适应模板的卫星电视信号异常检测方法

卫星电视信号在传输过程中极易受到干扰,传统"通用仪器监测+人工观察"的异常检测手段实时性、准确性都非常低。提出一种基于自适应模板的卫星电视信号异常检测方法,首先采集正常信号的频谱作为模板,设计多种异常类型信号与模板的比对算法,识别各种异常,提高了检测的实时性;在监测中,告警阈值的设定也非常关键,引入告警反馈机制实现告警阈值参数的自动调整,来提高可靠性;由于环境影响,正常的卫星信号本身也可能发生变化,因此设计了自适应模板生成算法,根据情况自动更新模板,减少误判,进一步提高准确性。经试验验证,非自适应模板告警658次,误报490,自适应模板告警159次,误报次数为0,由此可见,该算法能实时精准的检查异常信号。     

角点配准与图像差分的接触网绝缘子故障检测

针对接触网棒式绝缘子分布及故障特点,该文基于Harris角点与图像差分实现了绝缘子的抗旋转匹配和故障检测。首先对选取的模板图像及待检测图像分别进行Harris角点检测;再利用序贯相似性检测算法SSDA(sequential similarity detection algorithm)对模板图像及待检测图像内角点匹配;接着对匹配后的角点进行模糊聚类,由于匹配会造成有用角点的丢失,故需对角点进行恢复处理;然后利用最小二乘法进行直线拟合;最终根据直线两侧图像的对称特性,差分图像并统计纵向灰度获取故障信息曲线,给出故障判断。实验结果表明:文中方法简单有效、易于实现。     

基于DCT与自适应人类学习优化算法的图像匹配算法

为提高图像匹配的精度和速度,利用离散余弦变换(DCT)和自适应人类学习优化算法(ASHLO),提出了一种快速并且抗噪性强的图像匹配算法。该方法利用当前搜索位置子图像和模板图像离散余弦变换后的参数构造适应度函数,经过迭代寻优寻找最优匹配位置。将该算法在正常情况下以及不同噪声情况下与穷举法、基于粒子群算法(PSO),基于人工蜂群算法(ABC)的图像匹配算法进比较。实验结果表明,该算法可以获得较高的准确率,成功匹配率约95%,且速度快,抗噪性强。     

智能电能表印刷电路板一致性检测系统的开发

基于计算机视觉技术、自动控制技术,设计了智能电能表PCB(印刷电路板)一致性检测系统,用于替代人工检测模式。五轴联动控制子系统实现PCB的五轴运动,使系统不仅可以进行平面扫描,还可以实现侧面甚至多角度扫描,基于分级模板匹配的PCB检测算法用于实现快速可靠的图像识别和匹配,这一检测系统已成功应用于PCB检测工作中。     

基于四叉树的SIFT与K-D树融合的图像匹配研究

为了解决SIFT算法在立体视觉中耗时长、误匹配度高以及提取的特征点扎堆的问题,提出一种基于四叉树的SIFT与K-D树融合的快速特征匹配算法.该方法采用一种结合了自适应阈值的快速特征点提取算法提取关键点,由于所提取的关键点具有扎堆现象,故提出一种四叉树结构并将其应用到图像匹配中.利用改进的K-D树与随机一致性算法进行关键点的粗匹配与提纯.实验证明,该改进算法的平均匹配速率相比SIFT算法提高了3.35倍,匹配正确率由86.18％提高到97.53％,同时该改进算法比SIFT算法在视角、模糊、光照以及尺度变化方面更具有优越性,所以该算法能够满足高匹配率、实时性好且特征点均匀化的要求.     

基于自适应门控循环神经网络的继电保护在线监测技术研究

针对继电保护装置可靠性在线监测难题,研究了继电保护评价指标体系和智能在线监测技术,提出了继电保护装置可用时间率评价要素和基于自适应门控循环网络的在线监测方法,构建了基于自适应门控循环网络的继电保护可用时间率在线监测模型框架。通过实例验证,结果表明：自适应差分进化算法能够准确得到最佳学习率和隐患层节点数,采用自适应差分进化算法得到的权值和阈值使得迭代步数减少15步、Loss函数值降低0.1%;可用时间率在35%以上时预测相对误差控制在±5%,且预测值对实际值具有较强的逼近能力,实现了继电保护装置可靠性准确预测和在线监测。     

基于K-S检验的直方图匹配目标跟踪算法

为了快速准确跟踪运动目标,提出了基于K-S（kolmogorov-smirnov）检验的直方图匹配目标跟踪算法。将直方图信息作为模板,通过Kalman滤波原理预测出目标下一时刻的可能出现位置,以该位置为中心确定一个搜索范围,在搜索范围内判别直方图的相似性并进行模板匹配,在当前图像中跟踪目标。结果表明,基于K-S检验的直方图匹配方法可减小搜索范围,利用Kalman滤波预测目标的位置,在预测位置附近进行模板匹配,可有效减少模板匹配的遍历时间,提高目标实时跟踪效率。     

基于局部异常点检测算法的电能表飞走异常智能分析

针对用电信息采集系统在计量设备在线监控业务应用的实际情况,文中介绍了一种基于LOF局部异常点检测算法的电能表飞走异常分析方法,该方法可以通过计算电能表示值异常因子,有效判断电能表示值异常属于偶然异常还是趋势性异常,在排除偶然数据的影响后,进行电能表飞走异常的二次判断。该方法可以有效提高该类异常判断的准确性,避免故障误判,提高了现场故障处理的工作效率。     

基于区间证据推理的继电器接触系统故障检测

针对现有接触电阻阈值检测算法过于依赖先验知识导致漏检率较高的缺陷,提出一种基于区间证据推理的继电器接触 系统故障检测算法。 首先,将先验阈值和接触电阻测试数据转换为区间信度结构;然后,根据修正权重对先验阈值和测试数据 进行区间证据推理融合;最后,计算出融合后的检测阈值。 该方法充分考虑了接触电阻测量模型所包含的不确定性以及区间证 据推理融合过程中的权重一致性,避免了现有算法自适应能力不足的缺陷。 在继电器加速寿命试验平台上进行验证,实验结果 表明,与经验阈值算法和常规区间证据推理方法相比,所提算法具有较好的自适应能力,可以有效提升电磁继电器接触系统的 故障检测精度。 考虑数据不平衡问题,对原始数据进行重采样后,所提算法能进一步提高故障检测效果。     

基于数字图像处理的液位测量系统的研究与实现

基础设备的数字化是智慧电厂发展的基本要求。为实现基地式液位仪表的远程监视与自动读数,提出了一种基于数字图像处理的液位测量系统。图像处理算法包括颜色阈值分割、改进的Canny边缘检测、模板匹配,并提出窗口搜索峰值检测算法,分别对采集图像进行仪表定位、液位分界面提取、数字识别和摄像头自标定,从而实现液位图像的数字化。同时,该测量系统具有自适应中值滤波、直方图分析和透视失真自矫正功能,增强了测量的抗干扰性和自适应性。经实验室试验,测量系统的有很好的准确性,能维持原有仪表的精度等级。     

心电图ECG信号自动检测特征提取方法研究进展

心电图特征参数特征提取技术是人体信号智能化检测领域研究热点之一。论文从差分阈值、模板匹配、小波变换、神经网络等多种特征提取法系统评述常见心电图特征参数自动化检测提取方法,阐述各种方法机理、主要研究应用方向及特点,总结分析指出各方法在不同应用场景下的优缺点。其中神经网络特征提取法准确性高、鲁棒性好,是心电图特征参数提取研究趋势及热点,后续可将神经网络深度学习、自学习与差分阈值、模板匹配、小波变换等特征提取方法相结合,实现更高要求的复杂心电图特征参数检测。     

一种改进的快速全景图像拼接算法

全景图拼接是将具有共同部分的多幅图像进行组合,实现一幅全景图的过程.针对基于传统SIFT(scale-invariant feature transform)算法全景拼接中的特征点匹配计算消耗时间过长和存在冗余错误的不足提出了改进.其中,传统算法的特征点匹配计算是基于KD-tree算法的树结构,由近及远地逐个查找并计算特征点的匹配度;改进后的最近邻搜索算法(best-bin-first,BBF)是先根据每个特征点的多维度分量特性对其进行优先级排序,查询时总是从优先级高的开始,来提高匹配计算效率.冗余错误问题则是通过随机采样一致算法(RANSAC)的优化迭代计算错误概率,代替传统方法的阈值筛选法来减低错误匹配点的出现次数.实验中分别对简单纹理图像和复杂纹理图像进行了拼接实验并与原算法比较,证明本算法的拼接精度和时效性的提升.     

基于LCL故障电流控制器的故障快速检测

相较于交流配电网,直流配电网存在故障电流限流、阻断和电能质量治理等多种问题。为减少直流系统中设备的数量,文中提出了一种基于LCL型多功能故障电流控制器拓扑结构,使其同时具备故障限流、故障阻断和电压调节功能。首先针对该拓扑结构,研究其在限流、阻断和电压调节等不同工作目标下的运行工作原理,分析LCL结构的滤波和限流复用过程,提出故障电流的快速检测方法。然后,通过对限流器件不同位置电压变化率和电流变化率的阈值匹配,实现双极故障、单极故障和高阻故障等多类型故障的快速判断。最后,搭建系统仿真模型,验证了该故障电流控制器拓扑同时具备调压、限流和阻断等功能,且能够快速检测故障电流。     

新型窃电在线稽查装置的开发应用

对于通过改装计量表计或者改变计量回路等方式干扰智能电能表正常工作的常用窃电手段,现行反窃电技术无法及时发现窃电行为,并正确区分出窃电方式.因此对新型窃电在线稽查装置进行了研制开发.该装置由高压无线探测单元、用电远程监测终端和稽查主站等组成,通过比较配电变压器一次侧与二次侧的电功率,如发现两侧电功率之差保持在设定的阈值内,判断不存在窃电行为,反之则判断为存在窃电行为,同时依据采集到的电量信息与非电量信息对窃电方式进行甄别.在实际应用中该装置能实现窃电方式的在线精确判断,应用效果良好.     

航天继电器微粒碰撞噪声自动检测系统的研究

针对以往多余物微粒碰撞噪声检测(PIND)系统中存在检测精度低、误判和漏判率高等问题,提出一种基于小波分析的多余物自动检测方法,研制了具有自主知识产权的航天继电器微粒碰撞噪声检测系统.实验结果表明,检测系统运行稳定、性能优异、用户界面友好,各项技术指标均优于国际同类产品,亦适用于其他军用电子元器件的多余物检测.     

基于机器视觉的轮胎胶料表面字符识别

针对目前轮胎胶料表面的5×7点阵喷码字符人工识别存在劳动强度大、效率低、智能化水平低等问题,提出了一种基于机器视觉的轮胎胶料表面字符识别方法,首先利用字符出现区域较为稳定且字符为黑底白字进行快速定位与背景分割、形态学操作消除干扰;然后创新性地运用简化垂直投影法配合字符宽度的阈值限制,并对"1"和"I"与其他字符宽度不同的特殊情况进行处理,实现字符分割;最后,采用基于标准相关匹配的模板匹配方法实现字符识别。实验结果表明,所提方法的字符识别准确率达到99.51%,达到了预期的识别效果。     

基于深度学习的色环电阻检测与判读方法研究

色环电阻作为常用的电子元器件,其阻值主要通过色环颜色表示。色环颜色依靠人工判断,效率低且误检率高。传统基于图像处理的色环判断,鲁棒性不高、受光照等物理因素影响较大。基于此,提出了一种基于深度学习的色环检测及判读方法。首先利用提出的目标检测算法实现色环检测和电阻本体检测,其次利用提出的颜色关系匹配方法结合检测结果,判断色环与电阻本体的从属关系并进行色环排序。最后利用提出的阻值推断方法,结合色码表,完成色环电阻的实时检测与判读。实验结果显示,相较于其他检测算法,该算法在色环检测的准确度上有更好的表现,达到98.71%,且网络的参数量仅10.61M、计算量仅31.68GMAC。在测试集上随机抽取20张图片进行验证,阻值判读的准确率高达98.59%。     

机器视觉在流水线条形码识别中的应用

随着工业自动化技术的发展,国内不少工厂实现了生产过程自动化管理.但是对于生产和物流传送流水线上产品条形码的检测,由于运行速度快,条码品种多,距离变化大,传统的基于光电转换的条码识读技术已经显得无能为力.本文提出基于机器视觉的条码自动识别技术,利用高速CCD摄像机得到条码的图像,通过几何变换,滤波去噪,阈值处理等有效的图像处理和快速模式识别方法,结合优化设计的条码码制数据库实现了流水线物品条码的快速、精确识读.     

正确应用频率响应相关系数分析和判断绕组变形

介绍了某电网利用频率响应测试变压器绕组变形的情况,分析总结了其特点和影响因素,提出了绕组变形的基本诊断方法,并举出实例阐述实际应用过程中如何避免误判断。     

基于计算机视觉的墙地砖表面缺陷检测

提出了一种基于计算机视觉的墙地砖表面缺陷识别方法,利用改进的分块图像相减匹配和相关算法,对目标图像和模板图像进行分块处理,将对应子区域图像与数据库中相应模块图像进行相减匹配检测,利用相关系数来判断目标图像质量是否满足要求.实验结果表明使用本文方法能够准确地实现墙地砖表面缺陷检测,检测出墙地砖表面平均缺陷数目为4.5个,平均识别率达95.74％,优于直方图统计特征法和灰度共生矩阵法,具有实时、可靠、高效的特点,对墙地砖表面检测具有较大的实用价值.