基于LED反光杯系统的优化研究

在照明系统设计中,接收面的均匀照明以及光能的充分利用一直是光源设计急需解决的问题。目前在LED光源设计领域中,通常采用斯派罗法则分析和微分方程计算的方式进行照明效果优化,这些方式的优化层面较单一,周期长且误差较大。为了加强LED光源系统优化效率,同步提高光源系统的光照均匀度和能量利用率,论文提出了基于光照均匀度评价函数、能量利用率评价函数和综合性评价函数的优化设计算法。运用数值分析方法对单光源系统的反光杯第二面圆锥常数K与曲率半径R进行优化调整,实现整个反光杯光源系统的光照均匀度和能量利用率的同步优化。研究结果表明:利用该文算法优化后的系统比未优化的光源系统光照均匀度提高了14.2%,能量利用率提高了16.75%,与理想值的接近度提升了14.42%,验证了优化方法的可行性。在此基础上,论文进一步研究多光源系统阵列间距对系统光照均匀度和能量利用率的影响,得出光源阵列系统的最优阵列间距,在此间距下的光照均匀度与理想值的接近度为44.84%,能量利用率为88.84%,最终实现了光照均匀度和能量利用率均较好的矩形阵列光源系统。

微机原理与单片机技术课程思政教学改革的探索

为深入贯彻落实习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神,课程思政教学改革势在必行。根据测控技术与仪器专业的培养方案,对微机原理与单片机技术课程进行了课程思政教学改革,探讨了实现课程思政教学理念与教学方案设计融合的路径,并结合PBL教学法对具体案例进行了思政方案设计,同时总结了本课程思政教学改革的成果、特色及亮点。

基于Resinv-Unet的图像特征点检测方法

针对传统特征点检测算法需人为制定检测机制和基于深度学习的特征点检测网络泛化能力不强的问题,引入灰度不变量和残差结构,设计并实现具备像素级特征点检测能力的残差不变量神经网络(residual-invariant neural network,Resinv-Unet)。采用自标注的方式,在真实场景图像数据集的基础上构建用于训练神经网络的数据集。实验结果表明,Resinv-Unet相较于现有的特征点检测算法和特征点检测网络,在真实场景图像上具有更强的泛化能力和鲁棒性,在平均精确度、精确度和召回率上均取得更好的性能指标,其中,平均精确度达到0.7155、精确度达到0.7762、召回率达到0.7137。

融合Channel-Attention机制的金属表面缺陷检测算法

传统的缺陷检测方法存在各种各样的弊端,近年用基于深度学习缺陷检测方法成为研究热点。针对目前主流的目标检测算法需要牺牲速度以获取精度的问题,提出了一种融合Channel-Attention机制的SSD目标检测算法。该算法利用通道注意力机制来学习特征通道之间的关系,从而对特征层的每一个通道特征进行权重的分配,进而提升网络的学习能力。在铝型材外观数据集上的实验结果表明,该算法的检测性能达到了较好的效果。改进模型的平均精确均值达到了78.17%,与基础模型SSD相比,提升了3.55%。同时检测速度达到了45frame/s,在提升精度的同时保证了检测速度。验证了融合Channel-Attention机制在提升模型精度的同时没有给模型增加过多的计算量,满足工业实时性检测的要求。

基于改进PointNet++的室内点云语义分割模型

针对点云语义分割过程中存在的大量点云数据的相邻关系丢失以及无法捕获部分点云特征的关键信息等问题,提出了一种基于改进PointNet++的室内点云语义分割模型。首先利用中垂线通道采样获取到更具代表性的采样点,从而提高采样结果的信息丰富度;在此基础上使用采样点邻域特征自适应分组,使组内采样点的分布特征和邻域内的点云特征更加接近,然后引入注意力机制,以实现对点云数据的多层次、多维度的建模和表达;最后通过实验进行性能对比分析。实验结果表明,模型对室内点云进行语义分割相较于PointNet++模型的整体准确率提高了5.6%,因此语义分割网络改进模块能够帮助神经网络提取到更优的点云特征信息,从而提高语义分割网络模型的性能。

复杂背景下相对运动恢复结构算法设计

针对运动恢复结构算法在摄像机拍摄过程中需要改变摄像机位置的问题,利用物体与摄像机的相对运动关系,获取包含物体多角度视图的图像序列。在图像序列中定位物体所在区域,约束特征点提取的适用范围,设计并实现一种相对运动恢复结构算法。实验结果表明,SFRM算法适用于摄像机固定位置的拍摄方式,能将位于物体区域的匹配对占总匹配对的比例从32%提高到84%,相较于传统的SFM算法在时间效率上得到38.29%的提升,成功扩展SFM算法的适用场景。

基于深度相机的金属柜体三维重建

针对金属柜体表面的光线反射和检测场地限制问题,研究了基于深度相机的金属柜体三维重建,使用深度相机采集金属柜体的RGBD图像,实现高质量的金属柜体表面数据采集;计算其点云数据后进行离群点剔除和下采样的数据处理,降低了噪声影响并提高运算速度;采用基于点云数据和基于三维信息的重建方式,构造金属柜体的三维模型。通过对比实验,证明本文方法得到的点云数据在数量、精度平均误差和采集速度上明显优于双目视觉方法;三种金属柜体的三维模型与真实值对比,模型误差百分比约为3%。

无人化起重装卸的目标物实例分割模型研究

不确定目标物自动识别是研发无人化智能起重装卸系统的关键,目前有效的技术是基于深度学习的实例分割。设计了一个融合CNN和Transformer的异构特征信息的模块,以解决当前实例分割主干网络存在的提取图像全局上下文特征信息的能力有限、卷积算子难以对感受野的长程相关性进行建模、以及识别纹理特征单一目标时缺乏足够的深度线索等问题。通过利用Transformer建模全局依赖关系,并与CNN提取局部信息的能力相融合;然后通过引入Dense RepPoints检测网络构建了针对不确定目标物的实例分割网络,实现准确分割且能分割其不同表面。应用实验结果表明本方法具有达到很好的实例分割效果,AP达到98.82%、mIoU达到91.89%,分别比目前同类的研究成果提升了4.95%和5.42%。

基于数字图像处理技术的金相组织定量分析

论述了基于直方图均衡化方法和基于区域生长及数学形态学方法的金相组织数字图像处理技术,并通过对金相组织中初生相含量的分析结果,对两种方法进行了对比。直方图均衡化分割技术简易、运算速度快,但没有对杂质的区分能力,对各组织区域边缘相互渗透也没有区分能力,易造成分析误差。而区域生长及数学形态学技术可以应用于存在多种组织的金相图像,可以消除区域内的杂质,也可以消除区域间相互渗透的区域,实现较精确的分析,而且在实现区域分割的基础上可以对金相组织的形态进行自动分析。

有图形硅片显微图像微距线宽测量方法研究

针对硅片关键尺寸高精度准确测量的要求,在整像素级标准件法二维图像微距尺寸测量的基础上,本文综合应用基于卡尺的标准件法和空间矩亚像素细分算法,提出了具有像素级高速度、亚像素级高精度线宽测量的两步标定法。通过给出一个焊盘样本的实际测量结果来分析对比,表明该方法测量精度有了明显地提高,可以用来进行有图形硅片关键尺寸的测量标定。

基于机器视觉的活塞环闭口间隙自动检测

利用位置补偿功能对标准环规进行自动定位,通过线阵CCD实现对活塞环图像的高分辨率图像采集,应用小波变换准确提取活塞环的图像边缘,自动计算活塞环的闭口间隙,从而为自动判定闭口间隙尺寸是否合格提供可靠的测量依据,实现对活塞环闭口间隙的自动检测。

定量金相及显微硬度分析系统

定量金相及显微硬度分析系统把光机电一体化、定量金相、数字图像处理技术、计算机网络等领域的技术结合在一起，对显微硬度计及硬度测量过程进行全自动智能控制，实现了对金相组织晶粒大小、渗层深度、第二相、孔隙、夹杂等金相参量的自动分析，实现了金相检验资料的智能管理和网络传输。系统应用小波理论、基于数学形态学的区域生长法等方法对采样图像进行分析，实现了对金相图像特征的有效提取，从而实现了定量金相分析自动化。

Cr12钢共晶碳化物不均匀度的分维研究

提出了共晶碳化物金相图是具有不规则性与自相似性的图形,是一种分形。分析了共晶碳化物的聚散程度与分形维数的关系。分形维数与共晶碳化物的聚散程度有关,分形维数愈小,共晶碳化物分布愈均匀。通过试验,测量了Cr12钢共晶碳化物标准图谱的分形维数。结果表明,在共晶碳化物评级标准图谱1～8级的范围内,对于各个共晶碳化物的级别,分维数值有明显的区分度。随着共晶碳化物级别的增大,其分形维数逐渐增大。因而碳化物聚散程度可以用分形维数来定量描述。

60Si2Mn钢汽车板簧热处理工艺优化研究

通过试验分析了热处理工艺对60Si2Mn钢汽车板簧金相组织和力学性能的影响,提出了60Si2Mn钢汽车板簧的最佳淬火温度。试验表明,适当提高淬火温度至910℃左右,淬火后得到板条马氏体,有利于获得强度、塑性、韧性以及断裂韧性兼优的综合力学性能。经420℃回火,保持较高的强度和韧性,满足汽车板簧小能量多冲和疲劳载荷的服役状态,具有较高的疲劳寿命等使用性能。

H13 模具钢低温盐浴碳氮钒共渗工艺

提出了Ｈ１３钢的一种新的表面强化工艺———低温盐浴碳氮钒共渗。研究了经５６０℃左右盐浴碳氮钒共渗后的Ｈ１３钢试样的显微组织、硬度与相组成。生产试用的结果表明，与气体低温氮碳共渗相比，经上述工艺处理后热挤压模具的平均寿命可提高１倍以上。

基于专家系统的塑料制品模具材料优化选择

塑料制品模具材料优化选择专家系统依据用户提供的塑料制品种类、批量,成型模具工作条件与失效形式, 制品与模具特殊要求等容易确定的初始信息,遵从“满足使用要求,发挥材料潜力,经济技术合理”的原则,采用规则推理和实例推理方法来优化选择模具材料,提出合理的选材建议并给出被选材料的技术资料。专家系统的知识库具有简明的塑料制品成型模具材料通用应用手册的功能。系统由用户信息输入、材料优化推理、系统知识库管理、用户技术文件管理和系统管理等五大模块组成。系统以导航方式进行操作,使用方便、快捷。

单味中药治疗动脉粥样硬化的研究进展

文章综述了单味中药治疗动脉粥样硬化(AS)的实验药理研究进展。从4个方面进行了阐述,即通过降低血脂来抑制AS;抑制炎症反应以抑制AS;抑制血管平滑肌细胞增殖以抑制AS;抑制脂质过氧化损伤。充分显示了中药在该领域的作用。

联合生成对抗网络的肺结节良恶性分类模型

针对传统的肺癌诊断方法存在误诊、错诊的情况,提出一种新的方法对肺结节CT图像进行良恶性分类,该方法联合了无监督学习的生成对抗网络与有监督学习的卷积神经网络。首先,利用生成对抗网络特性,提出融合DCGAN与WGAN-GP的生成对抗网络,并使用渐进式的训练模式生成了清晰的图像作为扩充样本(1 000幅)。接着,与真实样本(1 400幅)输入至卷积神经网络中进行训练,使用真实样本(600幅)对模型进行测试。最终,该联合模型对肺部CT图像结节良恶性分类的准确率、敏感性、特异性与AUC值分别达到了96.5%、96.67%、96.33%与0.953,并设计相关的参照实验,验证了利用生成对抗网络的生成样本对提高肺结节良恶性分类模型能力的可行性与有效性。

热挤压模具材料优化专家系统的研制

热挤压模具材料优化专家系统，遵循“满足使用要求，发挥材料潜力，经济技术合理”的原则，提出尽量合理的选材建议并给出被选材料的技术资料以作采购、加工和应用参考。系统包括用户信息输入、材料优化推理、用户技术文件管理、系统知识库管理和系统管理５大模块，采用规则或实例方法进行推理。系统由ＶｉｓｕａｌＦｏｘｐｒｏ３．０语言在中文Ｗｉｎｄｏｗｓ９５环境下开发，具有友好透明的用户界面，运行快捷，使用维护方便。

基于B/S结构体系的热处理企业信息管理系统

介绍了作者为某热处理企业开发的企业管理控制系统。该系统由两部分组成,一部分是后台数据库,用于存放该企业通过GB/T19000-ISO9000认证的所有数据及系统所需的数据等;另一部分是利用Web服务器运行ASP程序,通过浏览器在局域网或互连网上实现生产过程控制和质量检验的数据库资料和其它数据资料的查询、输入等操作。使用该系统可以实现企业的信息集成、生产管理、质量控制等。