基于红外光谱分析的塑料识别方法

针对废旧塑料分拣问题。利用相关法对塑料产生的红外吸收光谱进行处理,实现对其分类和识别。根据谱图中峰值的位置和谱图形状的不同,将待测塑料红外谱图中峰值位置提取与标准的谱图进行相关计算比较,可识别出待测塑料的种类。实验对94个样品,5种常见塑料做了识别,正确率可达到94．6％。实验结果表明了该方法的可行性和实用性。     

基于标志点的多视三维数据自动拼接方法

为了实现多视三维数据的自动拼接,提出了一种数据拼接方法。利用标志点的空间特征不变性,通过引入距离矩阵和匹配信息表,根据匹配标志点之间的约束关系,实现了标志点的匹配,同时利用相邻区域测量数据之间的关系,基本消除了匹配歧义问题。运用奇异值分解法求解旋转矩阵R和平移向量T,实现测量数据拼接。多视拼接实例表明,本算法具有较强的鲁棒性,能够实现对多视数据的快速,自动拼接,具有很好的实用价值。     

双平板分光器在相位细分式激光干涉仪中的应用分析

本文介绍相位细分式激光干涉仪中应用分光器的作用，导出平板作为偏振器件的琼斯矩阵，由此分析双平板分光器的特性及在光路中所起的作用，以及对测量结果的影响。     

基于FPGA的图像预处理系统

基于FPGA应用SOPC技术实现图像预处理,介绍硬件平台、系统工作原理、系统关键模块和片上系统的实现 由于获取图像的工具或手段的影响,使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息.因此,对图像进行预处理就显得非常重要.预处理的目的是改善图像数据,抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征.     

嵌入式INTERNET技术的医疗监护网络系统

利用现代网络技术、通信技术与医疗相结合，开发基于嵌入式Internet技术的多生理参数网络监护系统，实现对社区家庭用户的远程医疗监护。该系统采用客户／服务器结构和多进程并发方式实现对多个用户不同数据的接收、实时显示、存储和控制信息的回送。客户端的嵌入式网络传输平台采用美国Z-WORLD公司嵌入式网络通信节点模块RCM3000。该监护系统实现ECG(心电)、NIBP(无创血压)、SpO2(血氧饱和度)、呼吸率和体温5个生理参数的远程检测。该系统有较大实用价值，符合“数字社区”的需求，但要付诸实施还需做大量工作。     

基于嵌入式模块RCM3000的远程医疗监护网络

文章介绍了一种基于嵌入式微处理器模块RCM3000实现的医疗监护仪及其远程监护网络系统.该监护仪与基于PC机的监护仪相比具有成本低、熟悉的用户接口、使用方便和标准化等特点,适合于家庭使用.基于家庭的远程医疗监护网络不仅节省了医疗资源,提供了一种慢性疾病和健康状况的监测方法,而且有利于病人的恢复和疾病的尽早发现.其可行性在局域网内已得到验证.     

基于WINDOWS平台的多媒体文件格式转换原理与实现

主要分析了多媒体文件格式转换需要的技术,提出了一种解析多媒体文件的方法。介绍了几种典型的多媒体文件系统,视频数据的压缩方法和标准。介绍了DirectShow的体系结构,编码器和解码器的工作原理和插件机制。分析了如何使用第三方插件来完成编码解码,并提供了测试一个编码解码方案有效性的方法。最后,以MP4 文件转换为ASF文件为例,说明了如何利用DirectShow中的组装插件技术来构建格式转换方案,以及如何编程实现这个方案。     

基于PC总线的虚拟测控技术

个人计算机配备相应的硬件、驱动程序和应用软件可组成功能强大的虚拟测试和控制系统。虚拟仪器可以实现传统仪器的功能,而且具有功能强大、使用灵活、价格低廉、容易升级、易联网等特点,已广泛用于工业、教育等多个领域,是测控仪器的发展方向。介绍了基于ＰＣ总线的虚拟测控仪器的发展历程、虚拟测控的软硬件技术,并对虚拟仪器的发展前景作出展望。     

多约束条件在薄膜充气天线面形测量中的应用

薄膜充气可展开天线的性能受其面形加工的几何精度影响很大,由于天线本身材质的特点,在其面形测量的方法中,非接触式的视觉测量技术具有很大的优势。在对大尺寸薄膜充气可展开天线的面形进行视觉测量过程中,综合考虑几何约束、极线约束、站位约束、距离约束等多种约束条件,可以使系统匹配自动化的准确率提高到100%,测量相对精度达到5×10-4以上,满足天线测量要求,并且对于测量过程中的网络规划、提高解析计算可靠性等方面起到了关键作用。     

基于近红外光谱技术的常见塑料快速分类方法研究

对废弃塑料进行回收再生利用具有重要的意义,首要的问题是对塑料进行鉴别分类。本文主要对塑料快速分类方法做了深入的研究。设计并搭建了采集数据的实验系统,编写了处理数据的处理软件。分别采用了全局相关分析、特征相关分析、欧氏距离和k_means聚类分析对数据进行了处理。对常见PE,PET,PP,PVC等塑料进行快速分类鉴别。其中k_means聚类分析法对89个未知样品的预测结果准确率为92.1%,说明近红外光谱结合k_means聚类法进行常见塑料种类鉴别在技术上是可行的。另外提出采用多模式共识可以进一步提高分类的准确率和可靠性。