基于机器视觉的芯片图像快速定位及校正

芯片精确定位是集成电路制造与生产的一个重要环节。针对芯片定位速度慢、精度低等问题,研究一种基于OpenCV视觉库的芯片图像快速定位及校正方法。首先对工业相机获取的芯片图像进行预处理,其次采用归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)方法对待检测图像进行模板匹配,最后使用仿射变换校正芯片图像。为加快匹配速度,采用图像金字塔采样芯片图像,经测试得出最佳金字塔层数为4。实验结果表明,所提方法能够准确地定位和校正芯片图像,为提高生产效率和检测质量提供了一种有效的解决方案。

基于节点亲密度和影响力的社交网络舆论形成模型

针对舆论传播过程中个体交互的广泛性和个体社会影响力的差异性,在Hegselmann-Krause模型的基础上建立了社交网络舆论形成模型。新模型通过引入个体间亲密度、人际相似性和交互强度等概念,对个体交互集合进行了扩展,并对影响力权重进行了合理量化,进而构建更切合实际的观点交互规则。通过一系列仿真实验,分析了模型主要参数在舆论演化中的作用。结果表明:在不同信任阈值下,群体观点均能收敛到一致,形成舆论共识;且信任阈值越大,收敛时间越短;当信任阈值为0.2时,收敛时间仅为10。同时,扩大交互集合、提高人际相似性的作用强度会促进舆论共识的形成。此外,当无标度网络的聚类系数和平均度较高时,群体观点更容易产生趋同效应。研究结果有助于理解舆论形成的动力学过程,对社会管理者进行决策分析具有指导作用。

基于改进多尺度采样算法的焊缝缺陷图像识别

为使焊缝缺陷图像特征提取更完整,提出一种多尺度采样分析的焊缝缺陷识别方法。对原有多尺度算法的符号模式进行改进,使其相比原来增加两个划分区间;利用控制变量法确定焊缝图像识别的最优尺度数为2,最佳邻域像素数为12;提取焊缝图像的多尺度特征,连接各个尺度下的特征向量用于表示焊缝图像;用最近邻分类器对缺陷图像进行识别;考虑实际生产中缺陷种类的多样性,对缺陷图像做9个不同角度的旋转。综合实验结果表明,该方法具有较高的识别率且具有旋转不变性,实验中对复杂缺陷图像识别率超过91.71%,优于现有方法,能够满足实际需要。

基于Unity3D的通信基站仿真系统

为解决通信基站设备价格昂贵和施工过程抽象、封闭、现场复杂以及实体实训环境与现场差别较大等问题,并促进学生掌握基站通信原理及设备安装步骤,本项目采用Unity3D软件并结合3Dmax建模技术开发了基于HTC VIVE设备的通信基站模拟仿真系统。该仿真系统操作简单、界面友好,能够模拟真实通信基站建设的全部流程。通过虚拟仿真技术教学,学生学习兴趣与动手操作能力得到显著提高,同时提升了实训教学效果。

基于纹理特征的焊缝图像缺陷识别方法

针对射线焊缝图像缺陷识别精确度不高问题,提出一种基纹理特征的焊缝缺陷识别方法。由于缺陷图像存在噪声,用中值滤波对焊缝图像进行降噪;通过分析焊缝图像纹理的全局与局部特征,构造焊缝图像的全局与局部直方图特征;把这两部特征进行联合用于表示焊缝图像;用最近邻分类器对缺陷图像进行识别。同时,使用多组焊缝缺陷图像数据集测试该方法。另外,为了模拟实际生产中缺陷种类的复杂性,还对缺陷图像进行9个不同角度的旋转。综合实验表明该方法具有较高的识别率且具有旋转不变性。实验中对复杂缺陷图像识别率超过93.96%,优于现有方法,能够满足实际需要。

基于虚拟现实技术的大学生心理健康服务体系研究

近年来,大学生心理健康问题引起了高校的广泛关注,当前大学生由于心理问题导致的自杀、犯罪等恶性事件已屡见不鲜。然而,通过调研发现,关于大学生心理健康的问题还存在信息收集不足、分析深度不够、预警性不强、治疗效果不明显、研究的应用价值不足等缺陷。基于对以往大学生心理服务不足的认识,本文旨在通过虚拟现实技术多角度获取信息并深度分析影响大学生心理健康的因素,同时将心理测评理论、心理预警理论、心理临床治疗和互联网技术相结合,构建新型大学生心理健康智能服务体系。从源头上对心理问题的潜在危险因素进行干预,降低大学生心理危机的发生率,建设和谐校园。