视觉引导划片机轨迹优化算法研究

针对砂轮划片机重复划片会降低芯片的加工精度,甚至损坏芯片的问题,基于Halcon软件平台提出一种提高划片精度的轨迹识别与规划方法。该方法结合了双线性插值和亚像素边缘检测算法,实现了轨迹的识别,进一步规划下次划片轨迹,并且提高划片精度。以被砂轮划片机划片芯片为实验背景,完成了对划片轨迹的识别与规划。实验结果表明,所提出的算法与传统的Canny算法比较,可以有效提高轨迹识别的精度,进而提高划片的精度。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

具有解耦的双线性自适应控制算法

本文对一类多变量双线性系统，用修改量小二乘辨识方法，建立了自适应解耦控制逄法，分析了该算法的收敛性和稳定性。     

双线性模型模拟洪水的尝试

为了表征洪水随时间变化的非线性，本文首次将一种非线性模型－双线性模型引随机水文学。文中介绍了该模型的形式和参估计方法进行金沙江屏山站洪水为对象作了实例分析，结果表明，该模型是可行的。     

征稿启事

插值（Interpolation)，有时也称为“重置样本”，是在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法，在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。简单地说，插值是根据中心像素点的颜色参数模拟出周边像素值的方法，是数码相机特有的放大数码照片的软件手段。     

双线性系统参数估计的一种新方法——富里叶级数方法

本文提出了一种用富里叶级数来估计双线性系统模型中的未知参数的方法。通过把模型中的变量展开成富里叶级数,可以把原来的由微分方程所表示的输入输出模型转化成一个包含待定参数的代数方程,进而利用最小二乘法得到参数的估计值。给出的例子表明用这种方法所得到的参数估计有满意的精度。     

基于FPGA的数字视频图像缩放模块设计

分辨率转换是当前数字电视的一项重要技术。文章根据双线性插值算法，讨论了使用FPGA实现任意比例图像缩放的原理和具体结构。该模块已经在XiLinx芯片中实现。取得了较好的缩放效果。     

体外CFRP筋预应力混凝土箱梁长期受力性能试验研究

碳纤维(CFRP)筋具有优异的物理力学性能,可用于替代传统的预应力钢筋。制作了体外配置碳纤维筋预应力混凝土箱梁模型,对持续均布荷载作用箱梁的截面应力重分布、长期挠曲变形及裂缝发展等规律进行了1001 d的试验观测。基于素混凝土柱体的实测徐变系数,运用双线性法和曲率法分别对试验箱梁的长期挠曲变形进行预测。试验结果表明:受压钢筋应变较初值增长225%～268%,受拉钢筋的应变较初值增长36.2～38.6%,混凝土表面压应变较初值增长164%～224%。按现行设计规范计算长期荷载作用特征裂缝宽度较实测值偏小11.8%～55.5%。跨中长期挠曲变形实测值为初始变形的2.32～2.42倍,较现行设计规范取值偏大18.5%。