某型航天泵橡胶薄膜失效分析及改进措施

通过试验,对比分析了某型航天泵橡胶薄膜多次失效的原因.结果表明,R2圆角半径过小、该处橡胶层材料局部过薄、纤维骨架局部外露以及橡胶/纤维骨架粘接强度不足是橡胶薄膜多次失效的原因.在此基础上,通过增大R2圆角半径、控制该处橡胶层材料厚度并增加剥离试验判定方法彻底解决了橡胶薄膜R2圆角处的破裂分层等失效问题.     

高氧动态气调对双孢蘑菇细胞壁代谢及木质化进程的影响

研究高氧动态气调（high-oxygen dynamic controlled atmosphere,HO-DCA）贮藏过程中双孢蘑菇的几 丁质、纤维素和木质素含量,以及细胞壁代谢和木质素合成相关酶活力的变化规律。结果表明：在贮藏后期, HO-DCA处理组的双孢蘑菇几丁质含量显著高于静态气调组与对照组（P＜0.05）,几丁质酶活力显著低于对照 组（P＜0.05）,说明HO-DCA处理有效抑制了细胞壁中几丁质的降解。HO-DCA处理显著抑制了纤维素酶活力 （P＜0.05）,维持了较高的纤维素含量,保持了较高的组织抗压力。双孢蘑菇在其贮藏后期,菌柄木质素含量 急剧升高,木质化程度不断加深,菌柄木质化程度大于菌盖。4-香豆酸-辅酶A连接酶（4-coumarate: coenzyme A ligase,4CL）和肉桂醇脱氢酶（cinnamyl alcohol dehydrogenase,CAD）活力与木质素含量呈显著正相关, 而苯丙氨酸解氨酶活力与木质素含量相关性不显著。HO-DCA处理组的双孢蘑菇木质素含量显著低于对照组 （P＜0.05）,说明HO-DCA处理通过抑制双孢蘑菇4CL和CAD的活力抑制了木质素的积累,延缓了其木质化进 程。研究明确高氧动态气调对其细胞壁代谢及木质化进程的影响,可为有效控制双孢蘑菇质地劣变提供理论依据。     

基于微型无人机影像的土地利用调查试验

针对我国中小城镇建设与发展的需求,提出了利用无人机影像开展小城镇土地利用调查的思路,并选择广西武鸣县进行了试验,制作了武鸣县县城及周边地区土地利用图。试验结果表明,利用无人机影像开展小区域的土地利用状况调查,成本低、效果好,具有良好的推广应用前景。     

京沪高速公路某标段料仓大棚施工风险评估

为了评估京沪高速公路某标段料仓大棚施工过程中潜在的风险源,采用LEC评价法,以定性与定量相结合的方式进行了调研和分析.可能的事故类型中,坍塌为高度危险,车辆伤害为显著危险,其余为一般危险.建议对该工程料仓大棚安装、拆除及运行采取有效的风险控制措施及手段,将风险限制在可控范围内.     

基于红外图像的地面自主车导航的道路边界检测

讨论了用于地面自主车（ALV）视觉导航的红外道路图像的特点,论述了红外道路图像的预处理策略和方法,分析了一些常用的图像处理方法在处理红外道路图像时的缺陷,指出由于温差的渐变性。红外道路图像的路边检测特别适合使用阈值穷举法．并给出了在温度渐变的路边上边缘强度的求取方法和使用二阶微分算子得到边界线段的精确位置的方法。同时使用了边缘信息和灰度信息来提取道路边界信息,阈值穷举法和二阶微分算子得到的道路边界线段相互融合。得到候选的道路边界线段,在ALV的实际应用中取得了很好的效果。     

基于注意力金字塔与监督哈希的细粒度图像检索

大规模细粒度图像检索是一项极具挑战性的任务。由于图像间具有类间距离小、类内距离大的特点,传统的深度神经网络学习到的图像特征存在高度冗余,导致检索速度慢、存储成本高昂。为解决该问题,提出了一种基于注意力金字塔与监督哈希的深度神经网络模型。在特征提取网络中,针对细粒度图像的特点,采用了双通路金字塔结构,并设计了自上而下的特征通路及自下而上的注意力通路,借此更好地融合高层与低层特征。在分类网络中,为压缩存储空间、提高检索效率,在深度哈希的基础上使用tanh(x)代替sign(x)作为激活函数,使学习到的哈希函数更容易达到平稳分布;同时结合量化损失与分类损失,使生成的哈希码更好地与原始输入图像的特征匹配。在FGVC-Aircraft及Stanford Cars两个标准细粒度数据集上的准确率分别达到82.3%、83.3%,均优于其他对比算法,证明了算法的有效性。     

基于链码的分水岭变换算法

为了快速准确地进行图像分割，通过对现有分水岭变换算法的分析，并借鉴图像处理中常用的链码思想，提出了基于链码的分水岭变换算法，并首先扩展了传统链码的定义，将其分为指出链码和指入链码；然后提出并阐述了利用链码实现分水岭变换的两个性质；最后给出了基于链码的分水岭变换算法的具体描述，并详细分析了新算法的时间和空间复杂度。实验结果表明，新算法具有较低的时间和空间复杂度，且变换结果更有利于后续的图像理解。     

基于深度哈希网络的车型识别方法

针对车型识别任务的特点,设计了一种基于深度哈希网络的车型识别方法,实现了在类间差异不明显、样本量较少的情况下进行车型检索和分类。对数据增广方法进行研究,针对车型数据集的特点,提出了适用于车型识别的数据增广方法,有效提升了小样本车型识别的准确率。深度哈希网络采用改进的HashNet网络来快速学习车辆的二值特征表达,针对深度哈希网络使用全连接层导致参数过多的问题,提出了HashNet-GAP网络,以全局平均池化层替换了HashNet中的部分全连接层。相对于HashNet网络,大幅度减少了参数数量,提升了前向计算速度和网络性能。实验结果表明,该车型识别方法能够对类间差距很小的不同车型进行有效识别,在小样本数据集上取得80.0%的Top1准确率,并且能够显著降低模型的存储消耗和内存消耗。     

基于手机平台的Data Matrix 2维条码识别

传统的条码图像采集和识别是通过工业扫描枪。近年来,随着移动增值业务和3G技术的发展,2维条码在手机设备的应用中得到飞速发展。以Data Matrix为例,研究了基于嵌入式手机设备的2维条码识别技术。首先根据Data Matrix条码的特点,给出了一种基于链码跟踪和线段检测的快速Data Matrix检测算法。接着分析了条码信号经过点扩展函数卷积后的降质模型,并利用维纳滤波对条码信号进行反模糊滤波。最后,针对透视畸变的现象,设计了一种适合于嵌入式手机设备的快速反透视算法。实验结果表明,提出的识别算法具有优秀的性能,显著提高了条码的识别率,满足了实际使用的要求。     

物联网工程专业建设初探

通过分析物联网工程专业的内涵和外延,研究该专业总体建设规划,提出合理的培养方案与课程体系,设计独具特色的专业实践体系,兼顾专业教材建设和师资建设,建设物联网工程特色专业,培养基础知识扎实、工程能力和创新意识并重的物联网工程专业高素质卓越人才。