基于CAN总线的微型灵巧手指力传感器研究

设计一种用于多指灵巧手的实用微型三维指力传感器.该传感器采用类双E型膜片的高度集成式弹性体结构;对该指力传感器的弹性体结构、测量电路、上下位机软件和CAN总线通讯协议进行了设计,并对传感器标定数据进行分析;实验结果表明,该传感器设计理论和设计过程正确,并且具有一定的实用价值,为具有感知功能的机器人灵巧手的研究奠定了基础.     

光纤位移传感器在微位移测量中的应用研究

设计了一种测量微位移的光纤位移传感器 ,得到了传感器的位移 -相位变化关系 ,通过相位检出 ,获得了微位移量。分析表明 ,光纤位移传感器能够满足微位移测量的要求     

基于DCT系数量化的公开水印方案

在图像的 DCT域嵌入和提取水印的研究中 ,提出了对一幅灰度图像进行压缩、纠错编码等预处理后作为水印信号 ,然后对载体图像的 DCT系数进行量化 ,并根据水印值对其进行调整 ,从而将水印嵌入到载体图像的 DCT系数中 ,水印检测过程完全不需要原始图像的参与。实验结果表明 ,嵌入水印后的载体图像没有肉眼可觉察的明显变化 ,且在经过 JPEG压缩、缩放、剪切等常见的图像处理后 ,仍能检测水印的存在并恢复出水印图像 ,说明水印具有较好的透明性和稳健性。     

光纤倏逝波生物传感器的结构研究

光纤倏逝波生物传感器的性能主要体现在探测能力和简便性两个方面,为了提高其探测极限和野外适应性,针对光纤探头的倏逝场激发能量和系统结构的整体性进行了较为系统的研究,分析了三种不同发展阶段的系统结构,设计和搭建了一种目前发展的基于光纤束的荧光光纤倏逝波生物传感器系统,以此系统为基础进行了实验检测并取得了较为满意的检测效果.最后给出了下一阶段的系统结构发展方向并分析了其优越性和可行性.     

基于小波域的深度残差网络图像超分辨率算法

单幅图像超分辨率（SISR）是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构，但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小波变换能够将图像内容的"粗略"和"细节"特征进行分离，提出一种基于小波域的深度残差网络（DRWSR）.不同于其他传统的卷积神经网络直接推导高分辨率图像（HR），该方法采用多阶段学习策略，首先推理出高分辨率图像对应的小波系数，然后重建超分辨率图像（SR）.为了获取更多的信息，该方法采用一种残差嵌套残差的灵活可扩展的深度神经网络.此外，提出的神经网络模型采用结合图像空域与小波域的损失函数进行优化求解.所提出的方法在Set5、Set14、BSD100、Urban100等数据集上进行实验，实验结果表明，该方法的视觉效果和峰值信噪比（PSNR）均优于相关的图像超分辨率方法.