不锈钢复合钢带自动多点焊机的研制

介绍了能满足生产要求的由机械系统、点焊系统以及控制系统组成的不锈钢复合钢带自动多点焊机.指出了薄件多点焊用的电源最好采用具有多个二次绕组输出的壳形点焊变压器;若采用旧的三相变压器,则采用V形接法,且二次绕组输出空载电压应足够高,这样才能弥补变压嚣漏抗过大的弊端.     

基于稀疏表示及正则约束的图像去噪方法综述

数据去噪声是信号和图像处理领域的一个经典问题,广泛应用于各类工程实践中。由于噪声源的多样性,去噪一直是富有挑战性且十分活跃的研究课题,发展了多种经典去噪方法。近年来,随着压缩感知理论的发展,基于稀疏表示及正则化约束反问题求解方法成为图像去噪领域的重要发展方向和技术途径。本文首先回顾和总结图像噪声的来源和类型,然后针对不同类型的图像噪声,重点围绕基于稀疏表示及正则化约束的图像去噪技术进行全面综述,分析和描述了几种主要去噪方法的原理及优缺点。最后,对去噪算法的性能评价指标进行总结。     

地震信号分数域局部功率谱估计及应用

将谱估计技术与分数阶傅里叶变换(FrFT)结合,提出了一种新的分数域局部功率谱估计方法。首先运用最大峰度系数原理找到分数阶傅里叶变换的最优阶次,求取该阶次下分数域功率谱的分数域二维分布,利用分数阶傅里叶变换的旋转性质得到分数域功率谱的时频表达式,同时利用自回归模型(AR)谱估计技术给出了分数域功率谱时频分布的算法。提出的两种谱估计算法时频特性均优于二维谱图。理论模型和实际资料的测试验证了本文方法的有效性。     

国外袋装型口含烟产品调研分析

为给国内相关产品研发设计提供技术思路和依据,对国外某公司76款袋装型口含烟产品的品牌信息、类型、小袋及盒装规格、理化品质特征和产品强度等指标进行了分析和数据挖掘.结果显示:①76款口含烟产品共分为15个品牌、3种类型、4种袋形,产品强度定义为5级;白色型目前是其主流产品,产品设计最为多样化;4种袋形分为大袋形、细长袋形...     

基于Facet模型与方向相对极差的红外小目标检测方法

在对Facet模型的方向导数特征进行研究的基础上,针对红外弱小目标提出了一种利用局部方向相对极差计算显著性的方法,以快速有效地提取复杂背景下的红外弱小目标。基于弱小目标单帧检测理论,首先计算原始图像的Facet方向导数特征,然后在Facet方向导数特征图的局部内,沿着导数方向计算相对极差对比度显著图。通过对各个方向上的相对极差对比度显著图进行融合得到最终的显著性图像。最后,采用适当的阈值分割从该图像中提取目标。实验结果表明,本文算法对复杂红外弱小目标图像具有很高的信杂比增益和背景抑制因子。另外,该算法的计算复杂度低且可利用二维卷积加速计算,具有良好的算法实时性,适用于各种处理器平台的工程实现。     

线束端子角度姿态的视觉检测方法

端子作为线束生产的重要组件,利用视觉成像检测其姿态是汽车智能制造领域的研究课题之一。线束端子旋转角度自动检测设备通常利用机器视觉获取端子的姿态,提出一种线束端子角度姿态的视觉检测方法,利用电机将端子匀速旋转90°,并在旋转过程中连续采集图像,获得端子的旋转图像序列;根据端子旋转过程的成像特点,找到金属面正对的图像帧,并提取ROI图像;以该ROI图像为对象,利用端子模板库进行匹配,判断得到该金属面所属类别,从而计算出端子需要旋转的角度传输给电机。大量实验结果表明,所提出的方法可以有效地识别端子的角度姿态,并且快速准确地计算旋转角度,可以达到工业智能制造的要求。     

基于多路径递归增强的显著性目标检测方法

近年来,显著性目标检测在计算机视觉领域中得到了广泛的关注.随着深度学习技术的发展,越来越多先进的算法被提出.目前基于深度学习的显著性目标检测方法主要使用VGG、ResNet等经典骨干网络以及它们基于FCN结构进行的变形作为基础网络.这些方法通过在基础网络上增加复杂的结构学习特征,导致网络训练变得困难,对数据的依赖变强....     

MRI顺磁性造影剂Gd-DTPA的合成

以稀土金属氧化物Gd2O3及配体二乙三胺五乙酸(DTPA)为原料,合成配合物钆喷酸(Gd-DTPA)。用IR、UV、元素分析、X-射线衍射及热分析确定配合物组成。结果表明产物组成为Gd-DTPA-1.5H2O。     

基于深度学习和相关滤波的飞机跟踪方法

针对飞行员的飞行训练任务进行了飞机的稳定跟踪。为了解决远距离下飞机目标小、天气环境复杂、飞鸟干扰等问题,提出了一种基于深度学习和相关滤波的飞机跟踪测量方法。首先选取骨干网络并建立深度学习的算法模型,接着利用大量飞机图像得到用于实际场景的参考模型,再将模型检测到的特征与相关滤波结合,从而达到飞机的稳定跟踪效果并生成目标脱靶量。然后根据跟踪和脱靶量信息,开启激光器并利用激光测距原理来测量飞机的实时距离。最后进行基于光电经纬仪的飞机捕获与跟踪实验,以验证模型和算法的有效性和可行性。实验结果表明,通过深度学习和相关滤波获得的目标信息可以用于远距离飞机的捕获与跟踪,成功地消除了复杂环境和飞鸟的干扰,实现了飞机的稳定跟踪。