利用纤维红外吸收特性的皮棉杂质检测新方法

为有效检测出与棉纤维形态、颜色极其相似的异性纤维杂质,根据异性纤维与棉纤维近红外吸收特性的差别,提出近红外光谱成像方法检测皮棉异性纤维杂质.该方法分析近红外波段中异性纤维与棉纤维吸收特性差异随波长变化规律,确定了区分棉纤维与多种异性纤维的最佳波段的范围,建立红外光谱成像系统,将异性纤维近红外吸收特性转化为近红外图像中异性纤维图像特征,利用自适应图像增强和二值化图像处理,从皮棉背景中提取异性纤维.实验结果表明,该方法获取的异性纤维图像特征明显,检测结果与实际相符,此方法可有效识别皮棉中异性纤维杂质.

数字滤波抗干扰技术在A/D转换中的应用

给出了前向通道中抑制干扰的几种软件滤波措施,分析了这些措施的优点和不足,提出了一种由AD7705内置的数字滤波器抑制干扰的方法。该滤波器置于A/D转换环节中,可灵活地编程设置截断频率及陷波位置,简化了前向通道的设计。通过应用表明,对频率高于300Hz的信号衰减80dB以上,对 50Hz倍频的工频干扰信号衰减180dB以上,有效地抑制了高频及工频干扰。

纤维红外吸收特性及其在皮棉杂质检测中的应用

皮棉异性纤维杂质检测技术是近几年来国内外研究的难点。为有效检测皮棉中与棉纤维外观极其相似的异性纤维杂质,提出了一种显微近红外成像方法用于检测皮棉中异性纤维。该方法将棉纤维与异性纤维在特定红外波段的吸收特性差别,转化为近红外光谱成像系统中两者的灰度、形态图像特征差别,通过显微光路对图像特征差别放大,利用图像分割技术将异性纤维目标分割出来。试验结果表明,采用显微近红外成像方法捕获的图像中,异性纤维灰度、形态特征明显,其检测结果与实际相符,此方法可有效识别皮棉中异性纤维杂质。

基于最优参数搜索的车辆中网识别方法研究

目前国内外车型识别方法中基于中网区域特征的研究较少,且分类识别的效率和精度较低。该文在分析中网格栅区域结构特征、中网窗口形状特征及区域纹理特征的基础上,提出基于最优参数搜索的改进型C参数的支持向量分类(C-SVC)车辆中网分类识别方法,该方法采用双角度约束以提高分类的效率和精度,即一方面设计基于马氏距离和"as-原则"对样本数据进行优化分选,并结合加权判别算法加快支持向量机的训练测试速度,以提高算法泛化效率;另一方面在核函数参数设定过程中,设计了基于先验知识的迭代最优参数搜索算法,以提高分类器的分类识别精度。实验表明,上述车辆中网识别方法检测准确率达到97.53%,具有精度高、误检率低的优点,同时极大优化分类识别效率,能够满足识别分类的实时性要求。

铁路站场巡检人员多环节地图匹配定位算法

由于铁路站场的特殊性和复杂性,现有的GPS定位算法难于满足站场巡检人员定位精度的要求。本文在分析铁路站场特性的基础上,依据站场的拓扑结构特点设计多环节地图匹配算法。即在无岔区段采用位置点匹配算法,而在有岔区段采用基于曲线拟合的地图匹配算法;在此基础上为进一步提高匹配精度和定位准确度,采用优先定位法进行定位匹配。实验结果表明,采用这种多环节地图匹配算法可使得铁路站场巡检人员定位误差率降低到3.7%,提高了地图匹配的精度和效率,满足了铁路站场巡检人员的定位需要。

检测皮棉内部杂质的透射成像影响因素分析

目前对皮棉杂质检测仅限于皮棉表面的图像分析 ,而检测皮棉内部杂质 ,才是完整检测皮棉杂质的关键。在分析皮棉杂质透射特性的基础上 ,确定了光透射成像系统中若干成像参数。对光透射成像中的若干关键技术进行深入研究 ,定量分析了光源种类、光源能量与透射效果的关系 ,分析了增强杂质透射效果的方法。通过杂质图像的分析 ,可有效检测皮棉中各种内部杂质。

基于小波神经网络的自动调焦方法研究

现有的对焦评判规则一般都缺乏考虑人的主观因素,因此其成像系统的调焦效果难以有进一步的改善。采用基于遗传算法的优化BP网络完成图像质量模式识别的功能,即用神经网络去拟合图像经小波分析后提取的特征值到图像质量之间的映射关系,该映射有效的改善了调焦效果。同时由于遗传算法具有更好的鲁棒性,用遗传算法代替BP算法来搜索神经网络的连接权,可解决BP网络陷入局部极小问题。利用小波变换对目标进行多分辨率分析,从而模拟人眼的多频率通道分解现象,同时利用基于遗传算法的BP神经网络完成图像质量模式识别的功能,可以有效提高调焦效果。

基于双圆法区域划分的高精度GPS匹配算法

在轨道交通站场中,目前的地图匹配算法普遍存在定位误差大、定位数据漂移等问题,无法有效实现站场人员的高精度匹配定位。为此,本文在分析站场拓扑结构的基础上,提出一种基于双圆法的站场区域划分方法。该方法将站场图划分成若干个阵列矩形小区域,通过一对同心圆和单个矩形区域结合获得待匹配轨道段,在此基础上实现直线及曲线轨道匹配。实验结果表明,该方法可使匹配准确率提高至96.875%,GPS定位匹配精度达到2m,可较大改善地图匹配,有效降低定位误差和定位数据漂移。

测试网络中长线传输若干问题分析

本文结合基于现场总线的测试网络实例,分析了影响长线传输距离的几个关键因素,并提出了针对远程通讯中抑制信号衰减及抗干扰等措施。这些方法的采用,使以双绞线作为传输介质的单片机系统之间通讯距离提高到15km,在2400bps的码流下,平均误码率降至1×10-10,保证了数据传输过程的稳定性和可靠性。

透射光谱成像技术及其在相似异物检测中的应用

由于相似异物与所处背景的外观特征及反射特性极其相近，现有的光谱反射成像检测方法具有一定的局限性。本文针对相似异物采用光谱透射成像检测方法并对其中的关键技术深入研究。该方法在透射光谱成像理论模型的基础上，建立了基于综合透射差的波长优选函数，分析了近紫外-可见-近红外连续波段中异物与背景光谱透射差随波长的变化规律，筛选了区分多个异物与背景的最佳透射波长，以此构建透射光谱成像检测系统。以棉花中的白色丝状异物作为实验对象，利用最佳波长的透射成像系统获取异物特征，采用小波变换及自适应阈值的二值化处理从背景中提取异物。实验结果表明，在透射光照系数0．83条件下，该方法对相似异物的检测率达到91％，为相似异物检测提供了一种新思路。

分布式管理图像监控系统的实现

给出了一种以松下 WJ-SX5 5 0 A矩阵主机为核心的图像监控实现方法 ,探讨了大系统中通过分布式管理而使各子系统相互独立的条件下 ,信息采集部分与执行控制部分构成的局域网 LAN协议接口技术 .同时给出了矩阵切换主机、硬盘录像机、图象传感器及终端显示器在系统接口中的若干特性和功能实现 ,最后提出了系统设计中的几个要点 .通过系统长时间的运行 ,证明本系统稳定可靠 ,具有很强的实用性 .

相似异物的透/反射光谱成像检测新方法

针对复杂背景中相似异物检测难题,提出了一种利用透/反射光谱成像的相似异物检测方法。该方法利用异物与背景不同的透/反射特性差异,根据差异建立不同的成像模式,在不同的成像模式下优选最佳光照波长以区分背景中的异物,以此构建透/反射光谱成像检测系统。以棉花中的白色丝状异物作为实验对象,利用最佳波长透/反射成像系统获取异物图像特征,采用二值化自适应阈值图像处理从背景中提取异物。实验结果表明,在反射光照系数0.74及透射光照系数0.83条件下,该方法对相似异物的检测率达到91%。这一方法为目前相似异物检测提供一条切实可行的新思路。

利用超声波传感器测液位的方法

介绍了一种高精度的超声波传感器 ,利用PIC1 6C63单片机的捕捉功能来计算超声波在液体中的传播时间 ,进而计算出超声波在液体中的传播距离来实现对液位的精确测量。该传感器测量精度高 。

CMOS器件自锁现象的探讨

结合最近开发的绝缘油耐压测试仪中出现的CMOS自锁现象,系统分析了在电路设计中尤其是强电磁场等特殊环境下普遍存在的CMOS器件自锁现象产生的机理、触发条件和原因,并提出了抑制该类干扰的各种措施。

同色异谱破坏特性及其在相似异物检测中的应用

由于相似异物与所处背景的外观特征极其相近,现有的光谱成像检测技术遇到新的挑战。针对复杂背景中相似异物检测难题,提出了利用同色异谱破坏特性的透反射光谱图像检测方法。在分析同色异谱破坏过程中异物与背景光谱特性差异基础上,建立了波长优选函数筛选最优波长的透反射光源构建成像检测系统。以棉花中的白色丝状异物作为实验对象,利用最佳波长透反射成像系统获取异物特征,采用图像决策层融合增强异物图像特征,最后利用二值化处理提取异物目标。实验结果表明,在利用390 nm反射波长与580 nm透射波长的双波长图像检测中,成像系统获取的相似异物图像特征明显,异物提取后检测结果与实际相符。此方法可有效检测棉花中多种白色丝状异物,为相似异物检测提供了一种新思路。

基于改进型局部保持投影的作物生长特征优化方法

由于现有的用于农业作物生长监测数据的特征优化方法—局部保持投影(locality preserving projection,LPP)只保留局部信息,同时存在未考虑样本类别信息导致特征提取时误分类,准确率与数据优化效率并不理想。针对上述问题,提出了改进型LPP方法,并将其用于作物生长特征的优化。首先将样本利用二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)进行初步降维,保留原样本数据中的整体空间信息;然后提出优化的2类子图—聚集子图和分离子图,用来描述不同类别数据之间的关联信息;然后提出优化的2类子图对不同类别数据间的远近关系进行描述;最后采用改进型LPP算法,将数据进一步投影到低维空间,提取样本的局部信息,完成样本特征优化。试验分析表明,改进型LPP具有很好的适应性,最高支持向量机(support vector machine,SVM)分类准确率能够达到96%以上,使精度达到最高的最优维数比主成分分析(principal component analysis,PCA)和二维主成分分析2种算法降低了25%以上,同时算法运行效率比PCA与2DPCA算法提升32.4%与8.3%,整体性能比基本LPP算法更为优越,能够适应农作物多维数据的优化处理。研究结果为现代精准农业信息监测过程中的数据处理与分析提供了参考。

基于红外多波长透反射成像的相似异物检测新方法

由于相似异物与所处背景的外观特征极其相似,常规的红外光谱成像方法无法获取相似异物的图像特征,使目前红外图像检测技术遇到新的挑战.论文针对复杂背景中相似异物检测难题,提出了一种基于红外多波长透反射(infrared multi-wavelength transmission reflection简称IMWTR)成像技术的相似异物检测方法.该方法在分析相似异物与所处背景红外多波长成像特性差异基础上,在红外多波长成像中引入透反射结构,由此建立红外多波长透反射成像技术并构建了数学模型.针对棉花中白色丝状异物进行实验,在近红外波段将反射940nm及透射780nm图像融合获取异物特征,然后利用图像处理提取棉花中多种异物.该方法为相似异物检测提供了一条切实可行的新思路.

一种高可靠的复位电路

介绍了复位电路的一些基本功能和一些常见的复位电路，提出了单片ＵＰ监控芯片ＭＡＸ７０６在系统复位电路中的应用方法，最后介绍了８０ｋＶ绝缘油测试仪中一种高可靠性的复位电路。

皮棉异性纤维剔除系统设计

设计了一种基于机器视觉的皮棉异性纤维剔除系统,研究了异性纤维在线检测和剔除技术。为满足在线检测要求,提出了基于图像形态学理论的二进制图像腐蚀改进算法和高速气流喷吹的剔除方法。试验表明,在清洁皮棉的生产率为1000kg/h时,改进的图像处理算法对异性纤维达到95%的识别率,高速气流剔除异性纤维时,落棉率可以控制在4%。

绝缘油耐压测试仪的设计及抗干扰措施

介绍了采用ATM89C5 1单片机的绝缘油耐压测试仪工作原理及硬件结构 ,给出了 0～88kV高压电压产生以及绝缘油击穿状态采集方案 ,提出了具有高可靠性复位电路的实现方法。为提高数据采集的可靠性 。