基于改进YOLOv5s的轻量级绝缘子缺失检测

针对现有绝缘子缺失检测模型计算复杂度高和小目标难以检测等问题,提出一种基于改进的YOLOv5s轻量级检测模型。首先,移除主干网络中的C3模块来减少模型的参数量。其次,在多尺度特征融合网络中引入卷积块注意力机制来提高复杂背景下模型的特征提取能力。同时,采用加权双向特征金字塔网络结构对特征进行双向跨尺度加权融合,提升网络在遮挡物、相似目标干扰下目标的检测性能。最后,选用SIoU损失函数提升网络的收敛速度和检测精度。实验结果表明,所提模型的平均精准率为96.8%,浮点运算数为2.8 GFLOPS,而原始YOLOv5s在保证97.4%的平均精准率下的浮点运算数为16.3 GFLOPS。相较于原始模型,所提模型对小目标、遮挡目标以及模糊等场景有着较强的鲁棒性,且在保证近似检测精度的同时极大减少了计算量。

数据采集系统共模抑制比的测量实验研究

介绍了数据采集系统共模抑制比参数的概念、内涵及定义,并阐述了数据采集系统共模抑制比测量中的5个问题:1)共模干扰的非线性问题;2)共模干扰表现形式的多样性,即直流偏移形式,交流波动形式,噪声水平变化形式;3)本底噪声影响的测量及剔除方式,即方差(能量)相减方式,有效值差方式,绝对值均值差方式;4)共模信号端接方式的影响;5)直流共模抑制比和交流共模抑制比的差异。以一个典型数据采集系统上的实验结果,阐述了上述不同条件变化对共模抑制比测量结果的影响,给出了数据采集系统共模抑制比测量的技术建议。

基于多特征分支卷积神经网络的心电图分类算法

我国心血管疾病发病率、病死率呈逐年上升趋势。但由于心电图数据规模大且繁杂,临床医护人员在心电图筛查时,工作负担大且容易出现误诊或者漏诊的情况。基于此,利用CPSC-201812导联数据,提出了一种基于多特征分支卷积神经网络的多导联心电信号的智能分类与分析。首先,将CPSC-201812导联数据分为9个类别,基于12导联推导出8导联心电信号并分别提取局部特征。然后,通过双向GRU编码和注意力机制计算出不同类别的注意力权重向量,并将特征信息串联融合成特征向量,从而实现多导联心电图分类。实验结果表明:在验证集上取得了较好的分类效果,正常类别的F1值达到81.2%,平均F1值达到84.2%。特别地,在识别房颤(AF)和右束支传导阻滞(RBBB)这两类别心律失常时F1值分别达到95.1%和93.1%。

一种宽带圆极化缝隙天线的研究与设计

设计了一种结构简单的宽带圆极化缝隙天线,由单层介质基板和两层金属构成,覆盖WiMAX、WLAN和5G通信的sub6 GHz频段。通过在方形缝隙拐角处分别添加两个矩形贴片和一个倒L枝节,实现宽带圆极化辐射。天线采用微带耦合馈电的方式,通过调整T形微带馈线的长度和矩形贴片的宽度,进一步展宽了天线的带宽。测试结果表明,天线的−10 dB阻抗带宽为1.91~7.14 GHz,轴比带宽为2.5~6.3 GHz,相对轴比带宽为86.4%,峰值增益在5.5 GHz处达到5.5 dBic。

基于冲击法的压电式力传感器灵敏度研究

为了开展冲击力校准装置下压电式力传感器动态灵敏度的校准,介绍了基于自由落体的落锤冲击力模型和基于空气轴承悬浮支撑的水平式质量块冲击碰撞的模型;通过4阶Butterworth低通滤波,研究加速度信号波形的滤波平滑,比较了不同截止频率的滤波效果;通过激光测振仪和标准加速度计测量加速度的对比试验,研究加速度绝对测量法与比较测量法对力传感器动态灵敏度校准精度的影响。试验结果表明,激光测振仪测量加速度须通过微分解调,要选择合适上限截止频率的4阶Butterworth低通滤波器进行滤波平滑处理;激光干涉绝对法复现的动态力精度为2%,加速度计比较法复现的动态力精度为4%;激光干涉绝对法校准的灵敏度波动性比加速度计比较法校准的灵敏度波动性小。

基于递归定量分析与多核学习支持向量机的玻璃纤维增强复合材料缺陷识别技术

为了提高玻璃纤维增强复合材料(Glass Fiber Reinforced Polymer,GFRP)超声检测中缺陷识别技术的准确性,提出基于递归定量分析(Recurrence Quantitative Analysis,RQA)与多核学习支持向量机(MKLSVM)相结合的检测模型,以提高检测GFRP中不同类型缺陷的能力。结果表明,该模型能够准确识别GFRP中的分层缺陷与夹杂缺陷,检测识别率达到92.92%,并且与基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的MKLSVM检测模型的识别率相比,所提出的检测模型的识别率分别提高了7.5%和3.75%。

装药弹体高空跌落冲击动态响应研究

弹药意外跌落的冲击作用,可能引发事故甚至导致弹药出现早爆而造成灾难性后果。采用LSDYNA研究了分体式装药弹体从10~35 m范围内6个不同高度垂直撞击混凝土介质的冲击响应,获得了装药弹体从不同高度冲击混凝土介质时冲击过载峰值和脉宽的变化规律、装药内部应力波的传播规律,以及混凝土地面的开坑状况。冲击过载脉宽大约为5 ms,过载峰值最大约为1000 g,装药头部主要受到压缩作用,轴向应力呈近似半正弦规律变化,其最大值为43.9 MPa。开坑数值模拟结果与实验结果吻合较好,证明了数值模拟的合理性。

基于AD7616的16通道数据采集系统设计

针对传统数据采集系统因通道不足或数据量过大,无法满足多通道同步采集的问题,设计了一种基于AD7616的16通道数据采集系统。系统以Xilinx系列FPGA作为主控芯片,ADI公司的AD7616作为模数转换芯片,DDR3 SDRAM作为缓存单元。介绍了各个模块硬件的设计思路,重点介绍了FPGA控制AD7616模数转换模块、DDR3 SDRAM缓存模块的软件程序设计,并对系统的多通道采样功能、同步性能以及实际水下超声信号的采集能力进行了实验验证,结果表明,系统可以完成水下超声信号的多通道同步采集。

基于声学超材料的低频隔声模型设计

由于低频声波波长较长且穿透力强、难以衰减,能很轻易地绕过障碍物,所以排除低频声波的干扰一直是声学研究中的一大问题。为了实现对低频波的有效吸收,解决现代生产生活中普遍存在的噪声污染问题,以声学超材料为基础,利用COMSOL有限元软件研究设计一种二维三分量局部共振型超材料模型,对不同频率、不同厚度和不同形状结构的超材料模型隔声效果展开研究。经仿真实验结果验证,模型能够实现对低频声波的吸收,在20~3000 Hz频率范围内有效降低低频宽频噪声,最大可得到30 dB的声衰减,从而达到良好的低频隔声效果,这项研究对声学的发展有很好的现实价值和发展空间,为民用及军用领域对减振降噪的高需求提供了更多的可能,可在许多不同的应用中发挥作用。

一种用于宽带取样示波器的幅值校准方法

取样示波器采用顺序等效采样原理,可以实现对高速稳定信号进行采样、波形恢复、信号质量分析等,在高速通信、信息对抗等领域有广泛应用。但作为取样示波器核心器件的取样器,采用双肖特基二极管对称结构,因器件、布局布线等非对称性,导致差分输出的两路信号存在偏差等,造成测量波形的不准确。为更加准确地重建被测信号的真实值,提出一种基于最小二乘法的二进制幅值校准方法。通过实验验证,此方法能够准确计算校准系数,实现对幅值的校准,相对误差在1%以内,并且在采样点数较少的情况下仍然适用。结果表明,此方法可以用于宽带取样示波器的幅值校准。

基于改进U-Net的白车身焊点定位研究

针对汽车白车身生产车间环境恶劣,光污染严重,视觉系统与其他装备相结合检测白车身焊点质量时难以准确定位、效率低下的问题,提出了一种改进U-Net的焊点分割算法。通过改进卷积结构更好地融合特征层语义信息,减轻网络结构;然后改进损失函数,融入注意力机制,在正负样本不均匀的情况下更好地挖掘前景,以获取不同尺度的空间特征并建立长期的通道关系。与原始的U-Net网络相比,所提RPSA-U-Net网络的Dice系数提高了8.76%,达到0.9836,MIOU提高了11.5%,达到0.9678,网络参数量减少7%。再结合图像处理方法找到焊点中心位置,效率和精度更高,具有应用价值。

垂直大气湍流影响下的天气雷达回波信号优化检测方法

垂直大气湍流导致回波信号在大气中扩散,使回波信号质量较差,极易被噪声所淹没,因此,提出垂直大气湍流影响下的天气雷达回波信号优化检测方法。通过分析垂直大气湍流对天气雷达回波信号传输特性的影响,匹配滤波优化算法,改善垂直大气湍流影响导致质量下降的回波信号,利用模糊逻辑方法提取回波特征参数并构建对应隶属函数,设定阈值,获取天气雷达回波信号检测结果。实验结果表明:该方法可有效检测不同仰角的天气雷达回波信号,回波信号波形均匀且波动幅度小,检测效果较好。

基于太赫兹成像的输送带撕裂检测与分类识别研究

针对现有输送带撕裂检测方法存在灵敏度和安全性能低,且无法消除复杂工作环境带来的影响等问题,提出了一种基于太赫兹成像技术的输送带撕裂检测方法。设计并搭建了连续波太赫兹反射式成像系统,采集输送带撕裂的太赫兹图像;对原始图像进行滤波等处理获得低噪声太赫兹图像;最后搭建了基于机器学习太赫兹图像自动分类识别系统,该系统通过提取太赫兹图像的灰度直方图统计特征和几何特征,构建太赫兹图像特征库,并利用特征选择去除特征冗余,最终结合分类器实现对输送带撕裂种类的自动分类与识别。结果表明:通过太赫兹反射式成像系统对输送带进行成像实验,验证了太赫兹波成像技术检测输送带撕裂的可行性;太赫兹图像自动分类识别系统实现了对输送带3种撕裂种类的自动分类与识别,在组合特征下,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类准确率可达91.6%。

基于毫米波雷达的运动目标点云聚类和扩展算法

用毫米波雷达对运动目标进行姿态识别时,雷达点云数据具有噪点多、分布离散的特征,传统基于密度空间的聚类算法对点云聚类成像的过程中,会出现邻近目标之间的点云分类错误及同一目标点簇聚类为多个点簇等问题。针对上述情况,提出一种运动多目标邻近点云优化聚类算法,利用自适应距离加权的模糊c均值算法对聚类结果进行修正,提高近邻目标点云聚类准确度。同时提出一种目标点簇扩展聚合算法,利用卡尔曼滤波对运动目标位置预测,将多帧迭代三维点云尺寸作为波门对目标点云进行点簇扩展,提高目标点云完整性。试验结果表明,所提方法能有效提高聚类准确度。

基于CLIP模型和文本重建的人脸图像生成方法研究

针对文本生成人脸方法中生成图像与文本描述不一致、图像分辨率较低等问题,提出一种跨模态文本生成人脸图像网络框架。首先,采用CLIP预训练模型对文本进行特征提取,通过条件增强模块增强文本语义特征并生成隐藏向量;然后,将隐藏向量通过映射网络投影到预训练模型StyleGAN的隐式空间中获得解纠缠隐藏向量,将该向量输入到StyleGAN生成器中生成高分辨率人脸图像;最后,采用文本重建模块将人脸图像重新生成文本,计算重建文本和输入文本之间的语义对齐损失,并将其作为语义监督指导网络训练。在Multi-Modal CelebA-HQ和CelebAText-HQ两个数据集上进行训练与测试,实验结果表明,相比其他方法,该方法能生成更加符合文本描述的高分辨率人脸图像。

基于力失衡的二维主动磁悬浮驱动方法分析与测试

提出一种基于力失衡的磁悬浮驱动系统,并对外磁场主动驱动设计一种神经网络PID(Proportion Integration Differentiation)控制方法,可以有效应对非线性、模型参数不明确的复杂驱动系统。实验结果表明,该控制算法解决了基于模型控制方法中被控对象与稳态工作点之间偏差增大、跟踪性能迅速恶化等问题,实现了磁性小球在二维空间中的稳定悬浮与高精度可控运动。可应用于工业领域细长管道内壁非破坏式质量检测、管道内部清淤和医疗领域血管、肠腔内的检查和手术。

基于上下文特征提取的边缘生成三阶段图像修复算法

对于具有较大不规则缺失区域的图像修复问题,现有的基于深度学习的图像修复方法通常会生成具有模糊纹理和扭曲结构的内容。针对这个问题,将修复问题分解为基于上下文特征的结构预测和图像补全三阶段模型。第一阶段,通过空洞卷积编-解码网络,利用周围图像特征来对缺失部分进行初步修复;第二阶段,将第一阶段粗修复结果进行边缘提取后,输入到一个自注意力机制编-解码网络来预测缺失区域的纹理结构;第三阶段,将前两个阶段的输出一起输入到一个改进的U-net精修复网络中,得到结构清晰、纹理细节丰富的图像。在公开数据集上将所提算法与现有经典算法进行对比,实验表明,所提方法在主观视觉和客观评价方面优于现有方法。

基于改进YOLOv4的遥感图像目标检测算法

针对遥感卫星图像目标尺寸较小、背景较为复杂并且分布密集的问题,在YOLOv4算法基础上,通过使用K-means重新聚类,优化先验锚框的数量和尺寸,减少网络的计算;引入动态激活函数,自适应网络输入特征,提高模型的泛化能力;改进PANet结构,扩展了浅层特征的特征融合。实验结果表明,改进的YOLOv4算法对遥感图像中密集排列的小目标图像识别的准确率、检测速度都有所提高,满足了对于遥感图像小目标检测的要求。

太赫兹技术应用前沿 专栏主持人

牛萍娟,天津工业大学电子与信息工程学院教授,博士生导师,常务副院长兼党委副书记,大功率半导体照明应用系统教育部工程研究中心主任,天津市半导体照明技术工程中心主任;中国电工技术学会半导体光源系统专委会主任;国家半导体照明工程研发及产业联盟副秘书长;第三代半导体产业技术创新战略联盟京津冀协同创新委员会常务副主任。

《测试技术学报》征稿启事

《测试技术学报》(ISSN1671-7449 CN14-1301/TP)由中北大学和中国兵工学会主办,是“中国兵工学会测试技术学会”会刊,刊登有关测试技术的重点科研项目、基金项目的研究成果以及兵器及民用测试的应用技术,是“中国科技核心期刊”。本刊稿件来源于全国各大高校、研究院所及国外一些大学,在国内本专业学者中受到高度重视,重点关注测试技术与理论研究、光电信息与传感技术、故障检测、信号检测、数据采集、图像处理、通信技术等领域。