准噶尔盆地五区上乌尔禾组扇三角洲沉积特征

在岩心观察的基础上,从单井沉积相分析入手,结合钻井岩性剖面、沉积构造和电性特征等大量地质资料,对准噶尔盆地五区上乌尔禾组沉积特征进行了研究,认为上乌尔禾组为一套扇三角洲沉积体。可进一步分为扇三角洲平原、前缘和前三角洲3个亚相及12个微相。扇三角洲平原和前缘的砂砾岩体是较好的储集层,其中水下分流河道和部分河口砂坝砂体物性好,为优质储集层。前三角洲的泥岩可作为良好的生油层和盖层。     

高速轻型SCARA机器人的机械结构及控制系统研究进展

为了满足小型工业产品高速、精确、稳定的抓取、装配等使用要求,SCARA机器人应运而生。首先从SCARA机器人构型原理出发,分别从驱动布置方式、零部件优化以及动力学分析等角度,详细地阐述SCARA机器人本体的研究现状,然后从SCARA机器人的控制策略出发,分别从运动学分析、参数辨识以及控制方法等角度,阐述SCARA机器人控制系统的发展趋势,并且指出未来SCARA机器人的发展需要解决的一些关键问题。     

克拉美丽气田石炭系火成岩有利储集层预测

克拉美丽气田石炭系火成岩储集层空间分布复杂,以往的地震资料由于信噪比偏低,分辨率不高,石炭系内幕成像不清楚,根据地震解释结果部署井位有一定风险。应用连片三维地震数据体经过叠前时间偏移处理,提高了信噪比和同相轴连续性,石炭系顶界波组反射清楚,内幕及岩相特征明显。通过地震精细标定,应用地震属性分析并结合钻井、测井等资料,基本确立了滴西14、滴西18井区石炭系火成岩的发育模式和展布形态。同时,使用SMT软件对石炭系储集层进行描述,清楚地刻画了有利的火成岩岩体分布特征,为下步开发方案的制定提供了可靠依据。     

一种新的基于图像主轮廓的配准算法

文中提出了一种新的图像配准方法,可以很好解决图像配准中的平移和旋转问题(刚性变换问题)。算法的实现是首先得到待配准两幅图像的轮廓特征点(本文使用SUSAN边缘检测算法);再剔除虚假的特征点(噪声点)后,根据像素间的连通性判别准则,得到图像的主轮廓;最后以两幅图像的主轮廓信息,配准图像。实验证明,算法实现速度快,精度较高。     

莫索湾盆5井凝析油气藏开发指标论证

首先对盆5井区凝析油气藏的凝析气和原油高压PVT实验数据进行拟合计算,确定了适合描述该凝析油气藏流体相态行为的流体组分特征参数;利用地质研究成果所确定的单井各层物性参数,结合构造形态和井位,建立了相应的三维地质模型;为了论证盆5井区凝析油气藏气顶合理开发技术指标,从6个方面对该凝析油气藏未来的开发指标进行了数值模拟研究,所得的研究结论有利于指导该凝析油气藏实际开发生产.     

一种高帧频数字相机实时显示系统的研制

针对高帧频数字摄像机没有模拟输出,不能在普通的视频监视器上显示的问题,研究设计了一种用于高帧频数字摄像机的实时显示系统.利用FPGA实现相应的转换控制,实现方法是将数字摄像机输出的图像数据,首先进行Camera Link标准到TTL标准的转换,转换后的数据存储在FPGA中的双端口存储器中.然后对存储器中的图像数据按一定标准进行读取,并经过数/模转换产生模拟信号,叠加符合国家标准的视频同步信号,最后转换成为标准视频信号,可在普通监视器上显示图像.另外变换后的信号有利于远距离传输,并且可使系统调光时采用普通视频信号检测.采用此种小型系统能使非标准摄像机应用得到进一步扩展.     

一种结合背景运动估计的目标运动预测方法

在复杂背景下的目标跟踪过程中,通常会遇到目标被遮挡的情况,此时依靠单一的跟踪算法无法解决上述问题.在静止背景下,利用目标的历史运动轨迹,可以解决短时间遮挡的问题,但在运动平台上,由于相机运动和目标运动同时存在,目标的运动轨迹无法利用,因此本文创新地引入了KLT稀疏光流场算法,对两帧之间的大量特征点进行跟踪匹配,通过随机采样一致性算法鲁棒地估计出两幅图像之间的变换参数,对由相机移动引起的背景运动进行补偿,转换为静止背景下的运动目标估计.实验结果表明,该方法可以有效地解决目标遮挡问题,并成功应用到机载目标跟踪平台.     

基于改进Hough变换和透视变换的透视图像矫正

由于成像系统和目标的距离和方位的原因,会导致形成的图像发生透视而不再是正视图,这对于图像的特征提取、识别等后续处理非常不利。对于发生了透视畸变的图像,透视变换解决了一般仿射变换不能改变图像内部点相对位置的缺陷。文章根据透视变换的原理提出了基于改进的霍夫变换和透视变换的透视图像矫正技术,该算法根据摄像机的成像机理进行透视图像矫正,Matlab仿真实验结果表明,该算法可行性高,简单易行,稳定性好,可广泛推广至目标识别等领域。     

三角剖分以及径向基函数神经网络在星图识别中的应用

根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法.从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模式,建立了具有完备性、平移旋转不变性的星图模式样本集.然后,利用RBF神经网络做星图识别,研究顺序训练方法和批量训练方法,总结多种经典算法的优缺点,并设计了一种训练方法.通过实验证明了该种方法较其他经典算法更为适合学习星图模式样本.最后,给出RBF神经网络相关的训练数据,并通过模拟星图软件获得若干模拟星图作为观测样本,利用已经训练好的神经网络进行识别.试验结果表明,测试网络能够正确识别这些星图.     

高动态科学级CMOS相机设计与成像分析

为了满足高动态范围高灵敏度的全局曝光模式下成像系统的需求,基于CIS-2521科学级CMOS图像传感器设计了一个相机系统,通过分析CIS-2521芯片像素读出结构特点,通过芯片内部模拟相关双采样与FPGA片内数字域相关双采样完成相关四采样算法,列向噪声去除效果明显。通过设计曲线拟合双增益通道图像数据合成输出,保证了系统成像有较高输出动态范围。相机常温下输出图像峰值信噪比达62.9dB,采用半导体制冷后输出图像峰值信噪比74.3dB。根据EMVA1288标准实测相机动态范围达到78.2dB,设计的相机系统实现了每秒50帧2 560×2 160像素,16bit深度高清晰度高动态范围图像的实时全局曝光成像输出,能够满足低照度条件下的高帧频高动态范围成像的需求。