基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别

 仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别.仿真实验表明,本算法对一定范围内的噪声,局部遮挡,照度及视角变化具有良好的适应性,特别是在多种环境下,其识别率优于多尺度自卷积和基于多尺度自卷积的其它直方图算法.     

全方位二维多级中值滤波器

中值滤波器是在脉冲噪声背景下恢复根信号的有效方法。在二维信号处理中,通常定义的各种子窗口不能全面地代表根信号细节方向的多变性。为解决这一问题,本文提出了全方位子窗口的定义,并由此导出了一种新的中值滤波器——全方位二维多级中值滤波器。同时,推导总结出了该新滤波器的分解特性以及输入/输出统计特性。在标准测试图象噪声环境下,实验结果表明在保存细节方面,本文提出的滤波器比Arce的中值滤波器性能提高两倍.     

光谱分析仪数据采集系统的研制

光谱分析仪是压铸生产过程中用于产品成分质量分析的关键设备，其分析结果是控制压铸工艺参数的依据，对提高压铸铝合金产品质量具有重要的意义。为了建立压铸铝合金成分质量分析的计算机网络系统，研制出一种光谱仪数据采集系统，通过解读打印机输出端口，将光谱仪的分析结果采集到单片机系统中，应用MAX490通信接口设计，实现数据采集系统和成分质量分析系统的远程通信。现场使用和实验表明，该系统具有较高的可靠性和性价比。     

噪声图像边缘检测方法的研究*

对图像中常见的高斯噪声和椒盐噪声的特性进行了分析,对含有这两种噪声的数字图像的边缘检测方法进行了研究,尤其对基于顺序形态学的噪声图像边缘检测方法进行了深入的分析研究,基于顺序形态学理论提出了针对分别含有高斯噪声和椒盐噪声的图像边缘检测方法。通过仿真验证表明,对于含有以上两种噪声的图像,提出的方法不仅能够去除噪声而且能够提取出准确清晰的边缘。     

基于灰靶理论的电力变压器状态评估新方法

针对电力变压器状态评估问题,提出了一种在没有标准故障模型的情况下变压器状态识别的新方法。该方法将灰靶理论引入变压器状态评估中,结合油中溶解气体分析技术,给出了变压器状态评估的算法步骤。同时对现有算法加以改进,用灰贡献度分析方法确定的油中溶解气体的加权系数代替均权。实验表明:该方法解决了在没有标准故障模型的情况下变压器状态识别的问题,为变压器状态评估提供了一种有效的新途径。     

自适应学习速率法在变压器故障诊断中的应用

为了提高电力变压器故障诊断的准确率,针对油中溶解气体分析,提出了一种基于误差自动调节修正因子的自适应学习速率法,使神经网络通过自身的误差变化过程自动调整学习速率修正因子,保证网络总是以最大的可接受学习速率进行训练,从而提高网络收敛速度。针对电力变压器故障气体及故障类型的特点,建立了电力变压器故障诊断BP（Back—Propagation）网络模型,应用该算法和原算法对该故障诊断网络模型进行训练。仿真结果表明,该算法的训练次数减少了35．4％,收敛速度提高了44．9％,有效地改善了网络模型的性能。将该算法应用于电力变压器故障诊断,能较为精确地判断出电力变压器的故障类型,故障诊断准确率达90．8％。     

基于改进灰色聚类分析的电力变压器故障诊断

提出了基于高斯白化权函数的灰色聚类算法和高斯白化权函数参数σ的选择方法,通过对34组故障变压器DGA数据的学习,初步确定了σ参数值。实验分析证明,本文提出的故障诊断方法与实际检测结果一致,具有一定的有效性和实用性,并且具有分析速度快、实时性好的优点。     

基于图像传感器的冲针特征长度自动测量系统

提出一种基于图像传感器的冲针特征长度自动测量系统。利用CCD摄像传感器检测冲针的二维尺寸信息，信号处理电路提取冲针的直径和特征长度信号，由单片机控制双端口RAM对二值化图像数据进行存贮和处理，实现了冲针特征长度的测量。现场使用和实验表明，该系统具有很高的测量精度和性能价格比。     

基于超声波传感器的无线液位测量系统

针对诸多行业储液罐液位测量的特点和技术要求,设计了一种基于超声波传感器的无线液位测量系统.系统由液位检测模块、无线数传模块和上位机工作站组成.传感器将接收到的信号经数据处理后由无线数传模块送上位机工作站,工作站是由VC设计的一个数据处理平台,具有多路液位显示、超限报警、数据存储和打印等功能.