光纤光栅传感器在结构健康监测中的应用

详细阐述光纤光栅传感器的结构及布拉格光纤光栅传感器的工作原理。重点介绍结构健康监测系统构成、光纤光栅传感器系统的信号处理、安装等方面问题;展望光纤光栅传感器在结构健康监测领域中的前景。     

一种基于偏微分方程的车辆加速度信号自适应降噪方法

提出一种针对MEMS加速度计信号的基于偏微分方程的自适应降噪方法,该方法不仅能有效克服由于传感器本身原因及车载环境振动噪声带来的影响,获得准确的加速度信号,而且实现容易、实时性好.通过对车辆加速度信号进行建模并叠加真实加速度噪声作为仿真信号,将该方法与选用db6小波基、heursure自适应阈值、4层分解的最佳小波进行降噪性能对比,证明在车辆正常行驶的加速度幅值下,该方法不仅能够取得和小波近似的降噪性能,而且很大程度上减少了运算时间.最后通过对实际车载加速度信号的降噪处理和倾角测量中的应用,再次证明该方法在滤除噪声的同时能够较好体现细节信息,很适合应用在对实时性和准确性要求高的实际工程中.     

双基机载正侧视雷达杂波谱距离依赖性分析与补偿

针对垂直和水平基线的双基机载正侧视雷达杂波谱的距离依赖性进行了理论分析和仿真,给出了杂波多普勒频率随距离变化的解析公式,并根据该公式采用谱搬移方法对水平基线的杂波谱进行了补偿.理论分析和仿真表明:在垂直基线的双基系统中,同一距离单元的杂波多普勒频率和空间角频率存在线性关系,杂波谱在主瓣内有较好的重合;水平基线正侧视雷达的杂波谱在主瓣内较宽.同时仿真还证明,采用谱搬移方法可以有效减轻双基杂波谱随距离变化对空时二维自适应处理性能的影响.     

青藏铁路综合安全实时监测平台技术方案研究

分析了在青藏铁路特殊环境下综合安全实时监测平台应具备的功能,构建了该平台的体系架构.分析了平台对于实时数据的闭环处置流程,给出了平台建设的技术实现要点.综合安全实时监测平台的建设将为青藏铁路公司各相关部门或领导建立一个综合性的全面的公司运营安全情况视图,为领导的决策、安全管理及综合性维护等提供依据.将形成较为完整的铁路运营安全保障体系,实现对各类安全监控信息资源的综合、高效利用,填补高原铁路综合监控技术的空白.     

基于视觉检测技术的浮球姿态测量

给出一种基于图像信息估计被测浮球及其中心轴孔空间姿态的视觉检测方法.若相机焦距已知,且给定空间球与圆特征的形状参数,则可由单视方法估计该球心与圆特征中心位置及其法向方向.基于该算法,可实现对被测球体中心轴端面法线方向的估计,同时还可估计出被测球体及端面中心的位置,从而实现对目标浮球位置及姿态的非接触测量.数值仿真及实际图像处理结果表明了该算法的有效性.     

基于三次B样条曲线的特色照相系统算法模型

给出了一套娱乐性照相系统的算法模型,其原型为哈哈镜.模型以三次B样条曲线为基础,主要为内存和计算能力有限的手机、PDA等手持设备设计.模型的基本思想是将图像抽象成一组直线的集合,将图像的变化看作是这组直线的变化;对这组直线的变化建立数学模型,使图像的变化变成可以描述并且可控制的数学表达式;再将这个教学表达式映射成图像的变化.为了增加模型的实用性,最后又对这个模型进行了优化,将图像的变化转变成图像像素坐标的变化,以变化模板的方式替代了复杂的计算,从而使模型更具有实际使用价值.     

基于权值的骨架修剪算法

针对传统骨架提取算法中出现影响骨架识别的毛刺问题,特别是其中对物体形状的描述会产生很大影响的绷带骨架,在骨架的权值的基础上提出了一种新的骨架修剪算法.算法的核心是通过距离变换获取骨架权值并在骨架修剪过程中把表征骨架重要性的权值作为骨架分支是否被去除的依据.实验结果表明,作为目标骨架表示和识别的预处理手段,基于权值的骨架修剪算法能使骨架更能准确的反应目标物体的稳定结构.     

一种闭环微纳定位扫描系统设计

针对小推力压电陶瓷的特性,提出了一种闭环微纳定位扫描系统设计。该系统以单片机80C196KC为核心,使用12位A／D转换器MAX120和12位D／A转换器DA7521做D／A转换,模拟驱动部分采用前置低压误差运放和后置高压精密运放组成双级放大模块;控制部分采用Fuzzy-PID复合控制算法进行非线性处理,很好地改善了压电陶瓷的迟滞、蠕变、非线性等不足,且提高了控制系统的精度。将本系统应用于白光相移干涉检测,实验结果表明：闭环电压控制的最大误差为18mV,置位重复精度为6nm,系统相对误差为0．15％;在位移量为10μm的时间一位移阶跃响应曲线中阶越响应时间约为20ms,且在电压为80V的蠕动曲线中,3min内的蠕变为3．6％,3min以后变化开始缓慢。     

视觉传感器应用中三维扫描点云数据处理的研究

分析了便携式激光视觉扫描系统获取的点云数据存在的问题,针对具体问题分析了数据处理中的关键步骤和算法,使用手动剔除和系统判断相结合的方法,有效地剔除扫描数据中的噪声数据。同时,采用数据缩减算法实现对扫描点云的采样,在保证扫描曲面特征不失真的情况下,尽可能地缩减不必要的数据。数据经过处理后,不仅可以提高模型重构的精准度,更可以降低模型重构的复杂程度。     

基于近似高斯金字塔的视觉注意模型快速算法

利用输入图像的近似高斯金字塔,将经典的基于显著性的视觉注意模型改造为时空开销更小的版本,从而使其更加适合在嵌入式实时系统中实现.首先采用矩形窗口近似圆形窗口,矩形平均算子近似高斯卷积核;然后采用“先做行累加,再做列累加”的方法来实现矩形平均算子,并直接采样计算出各个特征通道的显著性分布图,该算法关于输入图像像素点个数具有线性时间复杂度;最后,还给出了在显著性分布图中抑制已提取区域显著性的快速算法.在Berkeley分割图像库上的实验结果表明,该方法极大地减小了系统实现的时空开销,且输出结果的误差在可接受范围内.提出的用矩形窗口近似圆形窗口,用矩形平均算子近似高斯卷积核的方法,还适用于其他需要在嵌入式实时系统中实现的图像处理问题.