GN161型分条整经机通过鉴定

由我院与镇海纺机厂共同承担的国家经委及科技司1987年下达的“新型整经机消化吸收国产化”项目于90.8.22在上海通过部级鉴定。该机在上海二毛经过四个月的生产实践并与国产H112型及西德哈科巴USB型分条整经机进行工艺对比试验,证明经轴质量好,速度比老机可提高50％,能与引进的新型织机配套,坯布百米缺纱减少100cm左右,质量可达USB型机的水平。GN161主要用于毛纱线的分条整经,也可用于棉、丝、麻及人造纤维的分条整经,整经幅宽为2.2m,整     

一种快速全局优化的神经网络及其在数据融合中的应用

本文将遗传算法的全局性和EM算法的快速性相结合,提出了一种快速全局优化神经网络,并将其应用于数据融合中。理论与实验结果表明该算法在数据融合中具有很强的鲁棒性。     

用于导弹试验的红外光学调制器

１引言新一代红外导弹将装备有工作在３～５uｍ电磁频谱范围内的焦平面阵列寻的器．对许多场景特征的主要影响是目标弹的排气羽流,这与目标弹自身的较低强度的辐射构成了极大动态范围场景．利用标准的悬挂电阻加热单元阵列法难以实现较大的动态范围．因此,本文介绍了红外光学调制器的研制和试验过程,当与红外激光器共用时,可产生大的动态范围和高成帧率场景,准确重复红外导弹寻的器视场,准确地进行整个系统的开环和闭环功能试验．通过加热沉积在适当基质材料上的反射率可变ＶＯ２薄膜涂层可实现红外场景调制．众所周知,ＶＯ２在约６…     

无人机载小型合成孔径雷达的发展

介绍了无人机载小型合成孔径雷达的发展及其应用,简述了其基本组成和主要战技指标,并以小型合成孔径雷达（ＭＳＡＲ）和ＳＴａｃＳＡＲ的实例,展示了合成孔径雷达技术的发展水平和发展趋势。     

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12％时,新模型的分类准确度可达到91％.     

340 GHz稀疏MIMO阵列实时3-D成像系统

介绍了一种基于稀疏MIMO(Multiple Input and Multiple Output)阵列的340 GHz三维成像系统.系统采用水平放置的4发16收稀疏MIMO阵列配合垂直维的聚束扫描实现方位维的高分辨成像,每个发射通道的波形为16GHz带宽的线性调频连续波信号,通过脉冲压缩实现距离维的高分辨.测试结果表明,在4 m的探测距离(光程)上,成像系统方位向、垂直向和距离向的分辨率分别达到14 mm、10 mm和12 mm,通过对人体隐藏枪支的三维成像实验验证了系统对人体携带危险品的探测能力.     

基于形态学top-hat算子的多传感器图像融合

本文根据形态学top-hat算子能够提取图像中极大值与极小值区域的特点,将其应用于多传感器图像融合的两个重要领域——多聚焦图像融合和高分辨、多光谱图像融合.实验中将本文方法与Laplacian塔型变换、子波变换、主分量分析等方法进行了比较,结果表明本文所提的基于top-hat算子的融合方法具有优越的性能,拓广了top-hat算子的应用范围.     

图像的多尺度几何分析:回顾和展望

多尺度几何分析旨在构建最优逼近意义下的高维函数表示方法.本文以二维函数的非线性逼近为主线,分析了推动多尺度几何分析发展的深刻数学和生理学背景,综述了图像多尺度几何分析方法的最新进展及存在的问题,指出了进一步研究的方向.     

基于模糊图像合成的微结构平面运动测量技术

动态测试技术在MEMS研发过程中具有极为重要的作用。本文在机器微视觉的MEMS动态测试系统的基础上,基于模糊图像合成技术对MEMS谐振器的运动特性如谐振器的运动幅度、谐振频率f及品质因数Q等重要参数进行了测试,并给出了实验结果。