机器视觉技术实现缺损QR条形码识别

针对二维条形码在印刷、运输等过程中不可避免的会发生缺失、破损等问题,设计一种基于计算机视觉技术的QR条形码商品信息识别系统,通过图像处理算法实现对条形码图像的去噪、定位及解码等处理.最后对不同尺寸、不同纠错级别、不同缺损程度下的二维条形码进行了识别.实验结果表明:当二维条形码中的校正图形存在缺损时,二维条码图像仍能被正确识读;当寻像图形存在缺损时,则无法对条码图像进行正确识读.另外,图像尺寸对破损二维条码的识别也有重要影响,图像尺寸越大,能识别的缺损程度越大.

大学生创新实践能力提升的探索与实践

以提高教学质量、培养高素质人才为中心,实行了以低年级班主任制和高年级导师制的人才培养模式,以大学生创新实验和学科竞赛为创新载体,以科研素养的全面提升为目标,创新教育理念.通过多年积累和不断摸索,完成了综合实验改革、毕业设计改革、双语教学改革等一系列教改项目,全面提升了毕业生的创新能力.

双语教学改革存在的问题与思考

双语教学作为高等教育改革的重要组成部分,在实施过程中,出现了一些亟待解决的问题。在总结这些问题的基础上,建议根据学校的定位和学生的实际情况有选择和有针对性地开展双语教学、制定双语教师能力评定标准和培训体系,从教师、学生和管理多角度出发,"因校制宜"地开展双语教学。

人体-座椅接触面温湿度采集系统设计与实现

介绍了一种人体-座椅接触面温湿度采集系统,该系统采用AM2301温湿度传感器,经单片机处理后,由液晶屏实时显示温度和相对湿度数据,并将数据储存到SD卡中,供离线分析使用.在进行测量实验前,对系统所使用的3个温湿度传感器的输出一致性进行了测试,测试结果显示:AM2301传感器温度标准方差为±0.3℃,相对湿度标准方差为±0.5%,满足系统设计要求.利用该系统对5名志愿者进行了人体-座椅接触面温湿度采集实验,每次采集时间为1 h.测量结果分析表明:实验中三个温湿度传感器所在位置温度差别很小,而相对湿度却差别很大,反映了人体-座椅接触面相对湿度受传感器布放位置的影响很大.

座椅热舒适性客观评价温度模型构建

本文建立了人体—座椅接触面的温度模型,利用实测温度数据验证了模型的精度。从接触面温度特性模型中提取出了三个评价指标:接触面最终温度,接触面温度的最大变化率以及接触面的平均温度,据此建立了座椅舒适度客观评价体系。利用评价体系对三种材料座椅(泡沫、压模和木质座椅)进行评估,结果表明:泡沫座椅的舒适度得分为8.96±2.58,压模座椅的舒适度得分为6.15±1.96,木质座椅的舒适度得分为4.91±1.88。主观测评法得到的座椅舒适度得分为:泡沫座椅的舒适度得分为8.36±1.21,压模座椅的舒适度得分为7.27±1.42,木质座椅的舒适度得分为5.36±3.14。结论,利用人体—座椅接触面温度特性来衡量座椅舒适度的客观评价体系具有一定的实用性和可靠性。

人体-座椅接触面测量参数的研究初探

文中介绍了一种集力、温度和湿度传感器信息的座椅舒适度检测系统。传感器的布放采用已发表文章中所介绍的布放方式:温度和湿度传感器分别放置在左、右腿和尾臀骨下方;4个力传感器分别放在左、右腿和左、右坐骨结节的下方。在进行人体实验前,对力、温度和湿度传感器的输出一致性进行了测试。测量数据显示:温度传感器标准方差为±0.2℃;湿度传感器标准方差为±0.3%,压力传感器标准方差为±0.09 V(其中加载负荷5 kg～15 kg,力传感器输出电压的变化为3.67～4.31 V),这表明所有的传感器具有一致的输出特性。在三天内,共有10人/次利用该检测系统对3种坐垫(泡沫、木质和压模坐垫)的舒适度进行了评估。为了避免次序效应对测量结果的影响,整个实验采用了拉丁方设计方法。通过将坐姿调整时间、最大温度和平均相对湿度与舒适度主观评测问卷进行对比分析,结果表明传感器的原始数据和相关参数的变化与人对座椅舒适度的主观评价之间存在一定的联系。

基于希尔伯特黄变换的滤波器设计

对希尔伯特黄变换理论进行了简要地介绍,研究了希尔伯特黄变换的经验模态分解过程和有噪信号的固有模态函数特征.通过研究,设计了一种基于希尔伯特黄变换的滤波器.将该滤波器应用于信号去噪,收到了满意地效果.

基于智能化水稻浸种催芽监控系统的本科生创新能力培养

结合大学生创新项目--基于智能化水稻浸种催芽监控系统,介绍了学生从方案制定、过程实施到研究感悟的过程.整个过程表明,双创项目与传统教学内容如果能够有机融合,可以有效提高学生的实践能力,加强对相关理论知识的掌握,提高本科生创新实践的能力.通过参与科研项目,本科生将理论与实践进行了结合,培养了学生的创新意识和创新能力.

借助国际合作优势深化本科双语教学的研究

以哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院本科三年级信号与系统专业课为研究平台,以大学专业课双语教学的构建为实施方略,以多媒体信息技术为辅助手段,以创新型学生为培养目标,以国际合作为契机,探索地方普通高等学校双语教学的模式.通过统计分析得出,双语教学有助于拓展学生的视野,促进学生更好地了解前沿研究进展,培养学生分析问题、解决问题以及团队学习与自主学习的能力.

具有物联网功能的医用恒温反应箱的研制

介绍了一种具有物联网功能的医用恒温反应箱.该系统包括:触摸屏人机接口、温度传感器、加热/制冷片、循环泵和Wi Fi接口.该系统能够对箱内温度实现自动控制和调节、实时故障报警及无线数据传送.通过构建无线网络,实现了智能手机对该控制系统的远程实时监控.在进行测试前,对温度传感器进行了标定实验.然后,进行12次重复实验,每次实验,连续运行48 h,并将历史数据存贮在触控屏和智能手机的存储卡中.实验结果表明:箱内温度可以稳定在设置温度,系统分辨率±0.3℃.

频域分形法在声纳图像识别中的应用

根据分形维数可以表示曲线的复杂程度的特性,并结合声纳图像自身的特点,提出了通过计算图像频谱曲线的分形维数进行图像识别的方法.该方法具有计算简单、物理意义明确、抗干扰能力强的优点,实验结果表明,该方法分类精度高且计算速度快,克服了传统的纹理识别方法识别率较低的缺点.

多结构元受控形态滤波器

基于受控形态学中的形态开-闭和闭-开运算,采用多结构元素,构造了一类多结构元受控形态滤波器.该滤波器具有平移不变性、递增性、对偶性和幂等性等重要性质.多结构元受控形态滤波器不仅可以有效地抑制图像噪声,而且较好地保持了图像的几何结构特征,通过与传统形态滤波器的对比实验,进一步验证了该滤波器的优越性能.

多路复用器建立时间及其在伺服控制电路中应用

针对在多通道气伺服数字控制系统中既要保证多路采集精度又要满足控制速度的要求,对数据采集的开关速度相关问题进行了研究并设计了电路。首先分析了目前最新工艺的模拟复用器和模拟开关的模型参数及结构,计算分析单极性模拟开关导通电阻与等效电容和建立时间的关系,为计算开关速度提供依据。然后,研究了具有采样保持的模拟开关传输影响及优化原则,并计算分析了多路开关的建立时间。最后根据研究结果提出了模拟开关设计应用原则,结合应用要求选择ADG508多路模拟开关应用于多通道高速高精度气伺服控制器的数据采集电路,设计了总体电路,滤波电路,模拟开关电路及CPLD驱动ADC驱动电路等。实验室和现场测试表明,满足精度为0.05%,采集速度最大能够达到20 ksps的采样率。

Hilbert-Huang算法研究

非线性、非平稳信号处理一直是热点问题。Hilbert-Huang变换是一种新的信号处理方法,它通过经验模态分解EMD算法和Hilbert变换能够得到信号的时间-频率-能量分布特征。但其在应用中,处理结果精确度不高。基于提高Hilbert-Huang变换的处理结果的精确度,提出了一些改进方法 ,通过MATLAB进行仿真,验证了改进方法的可行性及有效性。

确定性MIMO信道在不同功率条件下的容量分析

对MIMO信道容量进行分析研究有助于未来4G网络的组建与优化.在假设信道系数不变的前提下,分别推导了发射端天线在等功率分配方案、波束成型条件及注水功率情况下的MI-MO信道容量.对以上三种功率分配方案在同一环境下通过计算机仿真进行了比较:在不额外增加发射功率的情况下,注水算法是最优的,但其运算复杂度较高;等功率分配方案信道容量在大信噪比的条件下比较理想.波束成型方案在低信噪比时接近最优情况.

一种新的BEMD筛分停止准则

为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别。均值曲面的物理状态预示了待筛分曲面极值点数量和分布变化规律,基于此制定出一种BEMD筛分停止准则。实验表明,该准则较传统的停止准则有明显优势。

FPGA在高速多通道数据采集中的应用

设计了以FPGA为核心处理器的高速多路数据采集系统,整个数据采集系统可实现48路最大工作频率为20kHz的信号采集任务。在该系统中,还采用了TI公司最新推出的高速低功耗A/D芯片THS1206从而大大降低了系统功耗。另外,采用了ATMEL公司的AT89C2051实现采集器与PC机的串行通信控制。

小波域声纳图像识别

声纳图像的最主要缺点是所受噪声干扰大,针对这个问题,设计了一种抗噪性强的声纳图像识别算法.首先对传统的塔型小波分解和树型小波分解进行比较,利用完全树式小波分解法获得了小波域的块纳子图像.其次,根据小波系数移变的特点,分别采用方差、三阶中心矩、四阶中心矩和熵作为统计量提取图像的纹理特征.最后,按照特征本身的离散程度对其进行规范化处理.为了验证该算法的性能,采用最小距离分类器对实测的4000余幅块纳图像进行分类识别实验,实验结果表明,利用规范化处理后的方差作为块纳图像的纹理特征表示时,分类识别性能是最佳的.

利用小波分解和分形维数进行声纳图像识别

以分形维数和多重分形的概念为基础 ,通过计算原图像和灰度差分图像的分形维数和多重分形维数 ,形成了纹理特征集的第一部分 ;然后对声纳图像采用树式结构小波变换 ,将小波变换各个频带输出的熵作为纹理分类的特征 ,并根据特征本身的离散程度对其进行规范化处理 ,构成了纹理特征集的第二部分 ;最后将这两部分组合 ,对不同信噪比的声纳图像进行分类识别 识别结果表明 ,文中方法的识别率可达到 90

基于纹理的声纳图像识别

通过提取原图像的同现矩阵和小波包分解后系数矩阵的统计量,构成了声纳图像的纹理特征集。通过实验比较进一步证明了该特征集作为纹理表示的有效性。