高速数粒机控制系统的设计

根据数粒机工作的流程和精度高、响应快的控制要求,设计了以TMS320F2812型DSP为核心的控制系统,结合线阵CCD和ARM9微型控制器以及配套硬件,对数粒机的生产流程进行控制。介绍了数粒机控制系统的组成、作用、工作原理以及工作流程。其中,药粒计数检测系统和透明胶囊的准确计数是数粒机控制的难点,也是保证数粒精度的基础。给出了数粒机原理、工作流程、系统运行结果和CCD工作时序图,以及自组织竞争型神经网络确定优先级的算法。该控制系统计数准确度高,工作速度快,运行稳定。     

基于小波变换的图像边缘检测

本文主要对目前存在的图像边缘检测的方法进行了研究分析,重点研究了小波变换在图像边缘检测方而的优势,提出了基于连续小波变换的边缘检测方法,并编程展示编码的结果,验证其在实际应用中的可行性。     

基于小波变换的图像边缘检测算法的研究

在对经典的图像边缘检测算法深入分析的基础上,进一步完善了基于小波变换的边缘检 测算法.随尺度增加,边缘和噪声的小波幅值表现出不同变化特性,从而在低信噪比的信号中检测出噪声和边缘.实验结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够比其它算法保留更多的图边缘信息,鉴别出伪边缘,其精度能够满足基于图像处理技术的各种质量检测系统的要求.     

基于线阵CCD的自动纠偏控制系统设计

针对柔性片材传输过程中的跑偏现象,设计了一种基于线阵CCD的自动纠偏控制系统。采用线阵CCD可以准确、快速检测出特征标志线的位置,实时驱动电机与滚珠丝杠推进滚筒进行及时、准确的位置纠正。实验证明：所设计的基于线阵CCD的自动纠偏控制系统具有良好的检测精度,可适用于各种需要纠偏的场合。     

基于小波变换模的FAB扩散模型

将小波多尺度边缘检测的思想引入到前向-后向(FAB)扩散模型中,根据小波变换能够准确提取图像局部结构信息的特性,给出了利用多个尺度上小波变换模构造图像扩散系数的方法,进而建立了基于小波变换模的前向-后向扩散模型.最后给出了一系列数值实验结果,以比较本文方法与传统FAB方法的图像平滑增强效果.     

基于小波变换的谐波检测法

本文介绍了近年来新兴的小波理论及其在电力谐波检测中的应用,同时通过MATLAB软件对分析的理论进行仿真和综合性能分析,说明小波变换对于谐波检测的优越性及广泛的应用前景。     

基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测

为了精确确定织物疵点边缘,提出了一种基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测方法.在利用形态学实现疵点检测后,对其进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的疵点边缘,采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法,具有可行性和有效性.     

基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别

 针对传统缺陷检测存在的工序繁琐、不易在线实施、准确率低、容易受人为因素影响,以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷类型识别时存在泛化能力差和过学习等问题,提出一种基于复小波变换和支持向量机（SVM）模式识别理论的缺陷类型识别新方法．在利用小波对超声缺陷回波信号进行消噪的基础上,采用复小波变换获得缺陷回波信号的包络并提取其特征参数,构成输入特征向量后运用支持向量机进行分类．实验结果表明,该方法具有识别准确率高、泛化能力强、容易实现在线处理等优点．     

基于小波变换的金相图像边缘检测

本文利用小波变换原理对金相图像进行边缘检测,对边缘定位准确,检测边缘较光滑,图像的骨架连续.     

基于小波变换与形态学的车牌定位方法

针对信号噪声环境下的车牌定位问题,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像定位方法.该方法先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出车牌的边缘;然后用数学形态学方法对阈值二值化后的边缘图像进行系列形态运算,进一步消除无用信息;最后用基于车牌底色识别的方法进行车牌定位.实验结果表明,该方法定位效果好,适于有噪声的车牌图像进行定位.     

基于小波变换的高精度测距系统设计及DSP实现

目的为了解决传统物流行业机器人避障系统中存在的测距精度低、抗干扰性差等问题。方法提出一种基于DSP的温补与小波阈值滤噪的高精度超声测距系统,包括DSP最小系统、超声波传感器、LCD显示模块、温度补偿电路和报警电路等。超声波测距系统通过实时采集环境温度来修正声速值,采用小波阈值变换算法对回波信号进行处理,以提升回波信号的信噪比和起始点锐度。结果应用CCS4.2软件与DSP芯片进行调试、实验,实验表明在距离0～1200 mm内,系统的测量误差为±4 mm。结论采用小波阈值变换算法和温补电路,提高了传统物流机器人避障系统的测距精度。     

基于分形和子波变换自适应控制混沌

在自适应控制混沌方法的基础上结合子波分析、分形理论，提出了一种自适应控制受迫Ｄｕｆｉｎｇ振子的混沌运动的方法。克服了需要预先知道系统的具体动力学模型及需要设计一个参考模型等缺陷。从实验中即可测得系统的某个输出量，引入外力控制混沌运动。数值分析表明在适当的控制信号下，混沌运动得到了很好的控制。     

基于ADuC812的CCD校准器控制系统

针对CCD校准器控制系统的技术要求，设计了基于ADI公司的微处理控制芯片ADuC812为核心构成的测量控制系统。为CCD校准器辐射源提供稳定的电压、电流输出以及对辐射源的照度值进行实时监控，实现CCD校准器光辐射源所要求的稳定性输出。     

基于小波变换的数字水印技术

目的研究一种基于二维码的信息化包装防伪技术。方法按照QR编码规则,将文字信息编码生成含彩色底纹的QR码载体图像和QR码水印图像;对彩色二维码进行空间转换提取其亮度分量,对水印QR码图像进行混沌置乱,把置乱后的水印图像利用离散小波变换嵌入到载体图像亮度分量经二级小波变换后的中频系数中,形成嵌入水印后的彩色QR码图像;客户终端运用提取算法从彩色载体QR码图像中提取QR水印。结果实验证明该算法具有较高的水印信息嵌入强度容忍度,并且可以抵抗旋转和剪切等几何攻击,对高斯噪声、椒盐噪声、低通滤波、均值滤波具有较强的鲁棒性。结论将二维码和数字水印结合的防伪技术应用于包装安全领域,有利于识别伪劣假冒商品,达到产品安全保护的目的。     

基于小波变换的时—能密度分析

能量是信号分析的一个重要物理量，它随时间和频率的分布反映了信号的特征，本文在小波变换的基础上提出了时－能密度分析的新方法，该方法能够分析信号在不同频带内的能量随时间的分布情况，从而能提取信号特征，滚动轴承故障信号的仿真和实际运用都能表明时－能密度分析方法能有效地提取信号故障特征。     

基于小波变换的STM图像处理

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,阐述了将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合的方法,对于STM扫描获得的石墨原子图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到了明显提高。     

融合小波变换和改进KFD的人脸识别方法

基于核函数的Fisher判别分析(KFD)在人脸识别中通常采用高斯径向基函数做核函数,但核函数中参数的选取对分类效果影响较大。目前参数的选取一般仅凭经验,且该方法在处理大样本时,速度较慢。针对这个问题,本文提出了一种融合小波变换和改进KFD的人脸识别的方法。该方法首先用小波变换降低样本的维数;然后在用KFD进行特征提取时,采用微粒群算法自动获取一个最优参数,增强分类效果;最后用SVM分类器完成特征的识别。实验表明,该方法与传统的KFD相比较,运算时间减少,而且识别率得到提高。     

基于小波的多尺度SUSAN角点检测

SUSAN角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺变化特性.利用小波变换的多尺度特性,即在小尺度下的定位准确和大尺度下的抗噪性强,该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,从而构建了一种新的基于小波变换的SUSAN多尺度角点检测算法.新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的SUSAN角点检测可能存在的角点位置偏移和易受噪声干扰而提取出伪角点等问题.为了综合利用各个尺度下的角点信息,该文提出了由粗到细的角点筛选方案.通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能.     

基于Gabor小波的人脸表情识别

提出通过提取人脸表情图像的Gabor特征,结合二次降维的方法,进行人脸表情识别.针对Gabor特征提取后维数变高,冗余很大的特点,先对高维特征进行采样,再引入二维PCA算法对Gabor特征进行选择,以达到降维的目的.然后采用基于模糊积分的多分类器联合的方法对7种表情进行融合识别.在JAFFE库上进行测试的结果验证了该算法的有效性,与2DPCA算法及传统特征提取算法相比,本文算法取得了较高的识别速度和精确度.该算法能更有效的提取反映表情状态的特征.