基于 ResU-Net 的三维断层识别方法及应用

断层刻画了地层的边界位置,地震成像数据中反射层的不连续性可作为断层解释的主要依据。深度神经网络的强非线性性质可作为地震数据中断层不连续特征表达的有力工具,断层识别问题可视作一个像素级别的二分类问题,并使用深度学习方法对此问题进行建模求解。据此可给出一种端到端的基于深度学习网络的三维断层自动识别方法。首先利用地震子波与反射系数卷积合成多组三维地震数据,建立用于深度网络学习断层特征的样本数据,随后搭建网络进行训练,网络训练完成后应用于实际地震数据。鉴于残差模块可很好地提升网络泛化性能,所提出的将残差网络中的残差块结构引入U-Net中的方法,可用于提升通过合成数据样本训练得到的网络模型在训练数据之外,即实际地震数据上的断层识别性能。所建立网络用于断层解释时,输入为叠后三维地震数据,输出为相同维度的三维数据体,其中每一输出值代表输入三维地震数据相同位置处断层的概率。实际算例对比测试表明,此方法可对三维地震数据中的断层进行有效识别,在合成数据集上训练精度相差不大的前提下,引入残差模块的ResU-Net在实际地震数据上的断层识别泛化性能得到提升。     

基于区域生长的鱼眼图像轮廓提取算法

以图像二值化为前提,使用基于区域生长的改进算法,获取图像轮廓,实现鱼眼图像校正,克服鱼眼图像轮廓区域内出现大量黑色像素使面积统计算法失效的缺点。仿真实验表明,该算法精度高、效率高,能够获得满意的校正结果。     

一种刻线浮雕生成算法

刻线浮雕是一类将特征线条雕刻在基面上的浅浮雕,在产品铭牌、包装品、建筑装饰等领域有广泛应用.以物体的三维几何模型为输入,提出一种刻线浮雕的生成算法.首先提取三维模型在给定视线方向上可见部分和不可见部分交界处的轮廓点;然后计算各点与视线方向相关的曲率值大小,并通过阈值设定对模型上的可用于浮雕效果的凹陷部分的特征点集进行提取;将膨胀和腐蚀这两种形态学操作运用在三角网格上,实现特征点集的优化,并对已有的腐蚀操作结构进行改进,避免孔洞的产生;最后给定特征点集的雕刻深度,就可获得刻线浮雕效果.实例证明,本文算法生成的浮雕具有很好的视觉效果.     

FBG应变传感器标定过程中的不确定度研究

为实现光纤Bragg光栅(FBG)应变传感器静态的性能测试和试验分析,设计了一种量程为700×10-6的FBG应变传感器标定装置对其进行校准实验.通过运用最小二乘法对解调仪中的中心波长和计算得出的应变量进行拟合,得到FBG应变传感器的静态标定系数,并分析标定装置的不确定度大小.结果表明:该FBG应变传感器标定装置合成不确定度是2.55×10-6,标定得出的FBG应变传感器的灵敏度1.37 ×10-3nm/10-6,线性度为99.72％,满足FBG应变传感器的标定要求,该传感器能够运用于工程实际中.     

基于Beckhoff CX9020嵌入式控制器的全新一代风机变桨系统的自主开发

东方电气风电有限公司(DEW)是国内唯一拥有双馈型和直驱型两种类型风机的公司,是绿色能源风景线的主创力量,作为全球领先的风电技术和服务供应商,已为国内外企业和消费者提供了各型双馈和直驱风电机组超过7000台,运行状况良好。东方风电在提供风机整机设备的同时,拥有完全自主知识产权的风机电控系统。其中,借     

移动机器人闭环检测的视觉字典树金字塔TF-IDF得分匹配方法

针对移动机器人视觉闭环检测中,基于视觉字典本的场景外观表征性能受制于有限单词个数以及算法效率低的不足,本文对机器人视觉特征分层量化,构建视觉字典树, 计算树节点的TF-IDF熵作为对应视觉单词的权重,生成图像--单词逆向文档索引.为消除视觉字典本的单尺度量化误差,并克服基于字典树投影路径的平面匹配模式中不 区分不同层次节点的区分度对闭环检测的影响,本文融合字典树低层单词的强表征性和高层单词的强鲁棒性,提出由下而上逐层计算图像间相似性增量的金字塔得分匹 配方法.将不同时刻相似性大于阈值的图像位置提取为候选闭环,通过后验确认操作剔除误正闭环.在移动机器人视觉闭环检测实验中,本文算法提高了图像相似性计算 的效率和准确性,提高了闭环检测的准确率和召回率.     

请走自己的路!

城市交通,因人而动。 但是,如果人的出行没有规律,天地之大任我横行,那么在城市这样一个人口密集的地方,造成的结果就是——堵!     

GMA对天然橡胶/蒙脱土纳米复合材料老化性能的影响

以含双官能团的甲基丙烯酸缩水甘油酯（GMA）加入到天然胶（NR）／改性蒙脱土（EMT）体系中，原位反应制备出具有纳米结构的复合材料，进行了抗热氧老化、抗紫外光老化和抗臭氧老化实验。结果表明，GMA与NR和改性蒙脱土同时发生相互作用，形成的复合网络结构有效提高了复合材料的抗老化性能。