新型反射式光纤位移传感系统的研制

普通反射式光纤位移传感器的测量范围小，若用单片机对不同类型光纤位移传感器的输出信号进行处理，可研制出一种测量范围的新型的光纤位移传感系统。     

基于FBG的悬臂梁式微力与微位移传感单元北大核心CSCD

设计了一种基于光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)的微力与微位移双物理量传感单元,采用矩形悬臂梁型弹性体结构以及两片FBG布片方式,提高了力和位移灵敏度,实现了温度补偿,位移灵敏度可通过改变悬臂梁的固定位置和长度进行调整。对传感单元的性能进行了理论分析和实验验证,结果表明:在0~1.2 N测量范围内,力实验灵敏度为889 pm/N,理论和实验的平均相对误差为6.6%,力分辨力为1.1 mN,位移灵敏度随着悬臂梁长度L的增大而减小,位移灵敏度在L为149 mm时为60.7 pm/mm,在L为99 mm时为200.3 pm/mm,位移分辨力为5μm,传感单元的线性度均达0.999以上,保持了优良的线性,可满足不同量程的微力和微位移应用场合。     

光纤传感技术在物联网中的应用

物联网是当前的一个研究热点,而光纤传感技术在物联网中的应用已经引起了广泛关注。物联网的技术构成有4个层次,分别是用户与应用接口、数据处理技术、数据传输网络、传感网络。在物联网中要用到各种各样大量的传感器。传感器可用于感知各种各样的环境参数,如温度、重力、光电、声音、位移、振动等,为物联网提供最原始的数据信息。对光纤传感器的结构、分类以及其在物联网中的应用实例进行介绍,如光纤陀螺,光纤水听器、光纤光栅传感器、光纤电流传感器。最后介绍了基于布里渊效应的连续分布式光纤传感技术在物联网中的前沿应用。     

激光光斑在动态位移测量中的应用研究

动态位移是土木工程中一个重要的测量参数,传统的测量方法往往受限于测量条件,因而造成测量精度较低或实施成本较高。基于简化动态位移测量的目的,文中利用激光光斑作为动态位移测量的靶标,提出了一种基于最小二乘法拟合椭圆的改进算法,增强了算法的抗干扰能力,提高了测量精度。通过在位移滑台上架设激光笔进行实验,测得位移误差在0.5个像素之内,验证了该方法的可行性与准确度,较为简便地实现了动态位移的测量。     

OPM在光纤传感中的应用

光纤传感随着光通信技术的成熟而得到快速发展,成为传感领域的主要方向之一,其中利用光纤布拉格光栅(FBG)的波长漂移检测环境变量的技术日趋完善.而对波长的检测,采用光性能监测模块(OPM)是一种行之有效的手段.OPM具有对光波长及波长漂移监测精确、体积小和可靠性高等特点.文章作者系统地阐述了FBG的工作原理和OPM的技术特点,并将两者组合搭建成传感测试平台.     

对光纤斑纹场的研究及用于传感的探索

本文研究了光纤所产生的斑纹场的光强分布，并成功地利用此斑纹场的强度作传感参数，测量了微位移。     

基于反射式塑料光纤传感器的微位移测量技术研究

近年来,高精度的位移测量精度要求越来越高,为响应这一需求,本文依据待测位移量可由反射光强变化得出的原理设计了一种基于塑料光纤的位移传感器.本文所涉及的光纤位移传感器以静态拉伸式杨氏模量测量实验中钢丝长度的微小变化为待测量进行设计.在整个传感器系统制作完成后,结果显示,在0~3mm的位移范围内,测量输出与实际位移成线性关系且线性度为0.6%,在较大位移区间内实现了具有良好线性度的测量,同时,根据实验结果测得灵敏度为2.13mV/μm,保证了测量的精准度.这种设计方法的使用扩大了塑料光纤的应用领域,同时,优化了传感器的精准度和线性化精度等性能指标.     

微光纤耦合器制作及振动传感特性研究

分析了微光纤耦合器的基本光学特性,利用微纳光纤拉制平台,在线监测制作出具有良好光学性能的微光纤耦合器,对微光纤耦合器的振动信号响应特性进行分析与实验研究,并进行了行人走动引起的振动信号的响应测试,实验结果表明微光纤耦合器对外界振动具有高灵敏度的传感性能,在区域点警戒方面具有一定的应用价值。     

光纤传感技术在物联网中的应用

目前,物联网已经成为一个发展的重点,而且被众多的学者研究,随着物联网的发展,光纤传感技术也逐渐得到了有效的应用,逐渐被人们所重视.物联网的核心部件是传感器,尤其是光纤传感器,和其他类型的传感器不同,它具有众多的优势.通过采用传感器,我们可以得到各种不同的环境参数,比如温度、声音、重力等.本文阐释了光纤传感器的原理和发展的现状,并分析了光纤传感器在物联网中的应用.     

小波变换在遥感图像处理中的应用

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像噪声大、边界不清楚等问题,提出了应用小波变换对遥感图像进行降噪和边缘检测处理的方法。然后详细介绍了基于小波变换的图像降噪和图像边缘检测原理,并对具体的遥感图像进行降噪和边缘检测处理,实验结果表明小波变换降噪结果优于中值滤波和均值滤波降噪结果,基于小波变换的边缘检测可有效地检测遥感灰度图像的边缘,其边缘检测结果优于Canny算子。     

改进的Harris算法在海洋遥感图像处理中的应用

研究HY-1B卫星水色图像数据时需要先对水域进行定位,一般采用轮廓明显的海岸线来辅助附近海域的定位。为了克服基于传统Harris角点检测算法带来的漏检、定位精度差等问题,提出一种改进Harris角点检测算法。在双边滤波预处理图像后引入多尺度空间表示,最终对候选角点集进行分组检测选取出最小尺度下的角点作为最佳角点。实验结果表明,改进的算法提高了角点检测率并且减少了冗余角点数量,优于多尺度Harris算法和Harris-Laplace算法。     

基于同态滤波的电子散斑干涉图像处理

由于散斑具有可测的强度和确定的相位,正逐渐被人们重视和进一步研究,现广泛应用于无损检测领域。电子散斑干涉条纹图上总是附带大量的随机散斑颗粒噪声。一般来说,散斑图像记录的变形信息主要集中在低频部分,而噪声主要在高频部分。为了得到变形物体的连续相位分布,需要用适当的方法对散斑干涉条纹图像进行滤波降噪处理。同态滤波是一种将亮度范围压缩和对比度增强的频域处理方法。采用基于同态滤波原理设计出的新的低通滤波器,将其运用于3步相移电子散斑干涉条纹图像处理,并从理论上进行了详细的论述。结果表明,运用该滤波器处理散斑条纹图像,过滤了大量的散斑颗粒噪声,增强了散斑干涉条纹的对比度。     

遥感图像斑点噪声的局部统计滤波算法比较

分析了Kuan滤波和σ滤波两种基于局部统计滤波的斑点噪声平滑算法的原理,以实际的激光遥感图像为例进行了滤波实验,并对滤波性能进行了比较,结果表明Kuan滤波是有一定自适应能力的局部统计滤波方法,而σ滤波是简单而高效率的平滑算法.     

运用压缩传感理论的交通视频图像处理

目前图像的编解码都是运用传统的香农定理进行的,此定理要求采样频率要大于等于原始信号最高频率的两倍。在进行视频图像处理时,就产生了需要相当大的存储空间来存储获得的数据的问题。鉴于此,提出了运用压缩传感理论进行编解码的方法,它可在相同的压缩率下产生更少的压缩数据,进而可以节约存储空间和传输时间。首先进行了传统的信号获取和处理与压缩传感理论的比较,再对压缩传感理论进行了阐述,最后把压缩传感理论应用于交通视频图像处理中,获得了较好的效果,这也是压缩传感理论的一次尝试性的应用。     

PCA数值算法在遥感图像处理中的应用

提出一种主分量分析(PCA)的数值算法并介绍了其在遥感图像处理中的应用,主要包括三方面内容:多光谱图像压缩;多光谱图像消噪;多光谱图像与spot全色图像的信息融合.软件实验验证和评价了该算法的有效性和准确性.     

基于频域数字散斑相关方法的面内微位移测量

使用传统数字散斑相关方法对物体面内微小位移进行测量时,由于受到噪声影响和算法本身的局限,会出现测量精度低、数据处理速度慢等问题。针对以上缺点,应用频域数字散斑相关方法,通过散斑记录和MATLAB软件编程,实现了物体面内微小位移的测量。这种方法不但弥补了传统数字散斑相关方法的不足之处,而且简化了一般光学测量过程中的反复调校过程。理论分析及实验结果表明,应用频域数字散斑相关方法测微位移的系统结构简单、处理速度快、精度高,能够达到微米级,相对误差小于1%。     

压缩感知在多源图像融合中的应用

针对全采样传统图像融合方法中计算量大、时间复杂度高的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)理论的多源图像融合模型。为满足一定的稀疏性,将源图像在过完备二维离散余弦变换(DCT)字典上进行稀疏表示,并通过随机观测得到待融合的观测值;在每一图像块上采用基于标准差的方法自适应地计算融合权值,加权合成融合后的观测值,然后利用改进步长的梯度追踪算法求解稀疏系数,得到最终融合图像。实验结果表明：与传统方法相比,提出的融合模型在减少计算量和存储容量的同时,能更好地从源图像中提取信息,获得效果较好的融合图像。     

压缩感知在数字图像水印中的应用分析

压缩感知是信号处理领域的新兴理论,首先阐述压缩感知的基本原则和理论框架,然后对基于正交小波变换下压缩感知的图像重构的效果进行比较分析。实验表明,压缩感知可以很好地运用于图像重构。将压缩感知理论与数字水印技术相结合提出一种基于压缩感知理论的RGB空间彩色图像水印算法。该算法充分利用压缩感知的稀疏性及压缩比的可调节性,控制水印信息的嵌入容量的同时很好地提高了水印嵌入的安全性。实验表明,对于一些常见的攻击,该算法具备很好的鲁棒性。     

调制传递函数在遥感图像复原中的应用

针对空间推扫型全色TDICCD 相机在获取、传输和存储图像的过程中引入模糊和噪声导致图像质量下降的问题,提出了一种基于调制传递函数（MTF）的。感图像复原方法。文中的复原方法是通过图像的MTF 恢复出点扩展函数（PSF）,并将其作为退化函数进行图像复原。通过在MTF 提取前对局部图像用同态滤波算法进行增强处理,加强MTF 提取的抗噪声能力,并使用二次复原的方法避免直接加入增强滤波器导致的MTF 误差。使用均值、对比度及边缘强度等指标对。感图像复原结果进行评价。实验结果表明:复原后图像灰度均值提高45%,平均梯度和边缘强度分别是复原前的3.5和1.75 倍,各项评价指标均优于原始图像,并且MTF 所包含面积MTFA 明显增加,该图像复原算法对提高空间TDICCD 相机图像质量有一定的参考意义。