Research on the measurement of belt speed by video in coal mine based on improved template matching algorithm

In order to improve the intelligence of video monitoring system of belt and make up the deficiency of higher failure rate and bad real-time performance in the traditional systems of measurement of belt speed, according to the fact that the light of coal mine is uneven, the strength of light changes greatly, the direction of belt movement is constant, and the position of camera was fixed, various algorithms of speed measurement by video were studied, and algorithm for template matching based on sum of absolute differences （SAD） and correlation coefficient was proposed and improved, besides, the tracking of feature regions was realized. Then, a camera calibration method using the invariance of the cross-ratio was adopted and the real-time measurement of belt speed by the hardware platform based on DM642 was realized. Finally, experiment results show that this method not only has advantages of high precision and strong anti-jamming capability but also can real-time reflect the changes of belt speed, so it has a comprehensive applicability.

100kt/a甲胺/DMF联产装置运行总结

介绍陕西兴化集团有限责任公司100kt/a甲胺/DMF联产装置的工艺路线、原料消耗定额情况及其环保措施,阐述生产中存在的问题及优化改造措施,并对我国甲胺行业现状作了分析。

基于Ghost-SK-DeblurGAN的钢筋套丝头图像去模糊算法

针对视觉测量钢筋套丝头尺寸方法中,由于振动导致采集到的图片存在运动模糊而影响测量结果的问题,提出了一种轻量化的带有注意力机制的基于DeblurGAN-v2的去模糊算法Ghost-SK-DeblurGAN,算法采用GhostNet轻量化模块作为特征提取网络,引入注意力模块SKNet,对生成器损失函数进行修改。采集了不同规格的清晰钢筋套丝头图像,对采集到的清晰图像施加运动模糊处理,得到模糊图像,构建模糊数据集BRT。实验结果表明,与其他基于DeblurGAN-v2的去模糊算法相比,该算法能够兼顾去模糊效果和实时性。

基于散斑图像梯度域的数字图像相关盲去模糊方法

针对复杂测量环境或高动态测量过程中出现的运动模糊问题,提出了一种灰度稀疏先验与参考图像梯度域先验相结合的散斑图像盲去模糊方法。该方法以灰度直方图峰值的L 0范数与参考图像梯度域分布建立优化函数正则项,使用二次分裂方法估计清晰图像,再以交替迭代的方式进行卷积核细化。在模糊核估计完成后,使用Richardson-Lucy非盲去卷积方法完成散斑图像的复原。实验结果证明:所提出的散斑图像盲去模糊方法与针对自然图像与文本图像的经典方法相比,获得了更优的图像去模糊效果,并提高了数字图像相关测量精度与鲁棒性。

基于增量动力分析的建筑震害预测研究

地震中建筑物的毁坏是致使人员伤亡的主要原因之一,建筑物的震害预测对于地震防御工作具有重要意义。以上海的场地情况为工程背景,建立一个RC框架结构,进行增量动力分析(IDA),绘制了IDA曲线,研究了输入地震波条数和计算结果稳定性的关系,对比了两种不同的地震动强度参数的选取对结果的影响。研究表明:选取10条地震波进行增量动力分析,可以得出比较稳定的计算结果,如果对结果要求比较精确,可以选取20条地震波进行计算;依照S_(a)调整过的PGA作为地震强度指标进行震害预测得到的结果偏安全。总体而言,基于增量动力分析的建筑震害预测结果可以满足震害预测的新需求。

基于阻抗测量的共模扼流圈高频建模

共模扼流圈是EMI滤波器的核心元件,它的高频特征极大地影响了EMI滤波器抑制传导EMI噪声的性能,有必要建立共模扼流圈的高频模型,以便更准确地评估和预测EMI滤波器的性能。本文提出了基于150kHz～30MHz频率范围内的阻抗测量实现的共模扼流圈高频建模方法,并通过一个实例给出了它的高频集总参数模型,该模型包括了共模电感、差模电感、寄生绕组电容和等效的损耗阻抗等参数。最后通过比较共模扼流圈插入损耗的测量结果和仿真结果,证实了本文所提出的共模扼流圈高频建模方法。

机床动态检测中的高速图像运动去模糊还原

五轴数控机床在运行过程中由于伺服系统滞后会产生动态轮廓误差,利用视觉系统测量其误差过程中,机床的高速运动会导致拍摄的图像产生模糊,影响定位信息的提取精度,需要对运动模糊图像进行去模糊研究。首先介绍视觉测量系统的测量原理,及运动模糊对测量的影响,根据较为精确的视觉测量系统的先验信息提出求运动模糊核的方法,并研究改善振铃效应的非盲去模糊算法,最后建立去模糊处理在测量领域的评价方法。实验结果表明,模糊序列图像视觉测量的平均误差为30μm,经过去模糊还原算法的平均误差为25.3μm,相比提升15.67%,建立的评价函数由0.727 0提高至0.785 1,提高了7.99%,有效地改善了视觉测量系统测量机床动态轮廓误差的过程中由于运动模糊造成的影响。

基于混合编码曝光的匀加速运动模糊图像复原方法

针对运动模糊图像复原问题中点扩展函数难以准确获得和图像反卷积的病态性,提出了一种基于混合编码曝光相机的运动模糊复原框架。混合编码曝光相机由一个高速双目立体相机和一个高分辨率编码曝光相机构成。编码曝光相机在其曝光过程中由一个二进制编码控制其快门的开关状态。双目立体摄像机作为一个运动传感器在编码相机曝光的开始、中间和结束时刻分别拍摄三对立体图像对。提出了一种基于二进制编码和运动参数的PSF评估算法和一种基于双目立体视觉的运动测量算法来获得运动参数。在获得编码曝光运动模糊图像的PSF后,使用直接反卷积方法进行图像复原获得清晰图像。实验结果表明,该方法能够自动快速有效地对运动模糊图像进行复原。

适用于迭代型去模糊算法的自适应迭代终止条件

由于缺乏有效的迭代终止条件(iterative stopping criterion,ISC),目前大多数去模糊算法简单采用固定的迭代次数实现,存在着执行效率低、去模糊效果不够理想等问题。为此,提出一种基于残差图像(迭代过程中所获得的中间估计图像和模糊核卷积后与模糊图像之间的差值)的去模糊效果度量(deblurring measure,DM),并在该DM度量的基础上设计了一种自适应的迭代终止条件(adaptive ISC,AISC)。将所提出的AISC迭代终止条件应用于经典的NCSR(nonlocally centralized sparse representation)迭代型去模糊算法中。在均匀模糊、高斯模糊和运动模糊三种典型模糊失真类型下大量的实验数据表明,与采用固定迭代次数的原NCSR算法相比,采用自适应迭代条件后NCSR算法执行效率得到显著提升,且所复原图像在PSNR、SSIM和FSIM图像指标值上与原算法差别不大。

在线视觉测量系统的刀具图像去抖动方法研究

研究视觉采集图像时由于机床电动机振动导致的刀具图像抖动问题。对比研究3种经典图像去抖动方法,在自适应L-R算法的基础上,针对自适应L-R算法的耗时性,结合金字塔的结构,研究一种自适应L-R算法—金字塔相结合的去抖动方法,以图像复原质量的主观评价方法和客观评价参量为标准,对该算法的实现进行定性认识和定量分析。同时以实验室自主研发的在线视觉刀具测量系统为对象,对算法实现进行实验验证。此算法具有较高的PSNR值和MSE值,而且计算时间骤减。通过在线刀具图像的采集和算法的实现,验证此算法具有去抖效果。

基于电磁干扰源特征的GTEM辐射干扰测量方法

针对吉赫兹横电磁波(gigahertz transverse electromagnetic,GTEM)小室辐射电磁干扰(electromagnetic interference,EMI)测试精度较低及辐射源特征无法识别的问题,提出了基于Wilson算法、Lee算法和近场波阻抗理论的辐射源特征分析方法,并根据不同的辐射源特征分别提出了基于极差均值算法的共模辐射噪声测试方法以及基于方差算法的差模辐射噪声测试方法。实验结果表明,利用文中方法能够有效判断辐射源特征,提高辐射EMI测试精度,为辐射EMI测试与分析提供理论依据。

分布式测量系统服务窗口动态调度方法研究

在网络制造环境下,动态时间性能是测量系统的重要指标.针对基于CORBA(Common object request broker architecture)和尺寸测量接口标准(Dimensional measurement interface standard,DMIS)的分布式测量系统(Distributed measurement system,DMS),根据多用户非抢占优先排队网络静态性能模型,提出基于无穷小摄动分析的样本轨道划分方法,建立测量系统服务窗口的动态调度算法,实现测量系统的时间性能调优.通过在一个制造工厂中进行的应用实验,证明了此方法的有效性.

一体化链式急救措施结合Orem自理干预模式在糖尿病伴创伤性骨折患者中的应用价值

目的分析一体化链式急救措施结合Orem自理干预模式对糖尿病(DM)伴创伤性骨折患者救治情况及生活质量综合评定问卷(GQOLI-74)评分、心理健康自评量表(SAS/SDS)评分的影响。方法选取中国医科大学附属第一医院2017年1月-2019年4月收治的120例DM合并创伤性骨折患者,随机分为观察组与对照组,每组60例。对照组采用常规护理方案,观察组在对照组的基础上采用一体化链式急救措施结合Orem自理干预模式护理。记录两组患者的抢救成功率、急救时间,比较两组入组时、治疗2周及治疗1个月时的空腹血糖水平。治疗1个月后,对患者家属满意度及疾病相关知识知晓率进行调查,并记录患者的并发症发生情况。入组后及治疗3个月时采用GQOLI-74评分量表、SAS/SDS评分量表对患者生活质量及心理状态进行评估。结果观察组的抢救成功率为100.00%,明显高于对照组的95.00%,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组的病情评估时间、生命体征判断时间及基本生命支持抢救时间均明显短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组治疗2周及治疗1个月时的血糖水平为(6.74±0.61)、(6.32±0.54)mmol/L,明显低于对照组的(7.58±0.55)、(7.11±0.38)mmol/L,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组治疗后的满意率及疾病相关知识知晓率为93.33%、100.00%,明显高于对照组的80.00%、88.33%,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组治疗3个月时GQOLI-74评分中的躯体功能、心理功能、社会功能及物质功能分别为(74.59±6.17)、(77.84±6.18)、(70.29±5.02)、(77.34±7.39)分,明显高于对照组的(67.85±5.75)、(69.43±6.05)、(66.12±4.95)、(70.93±6.55)分,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组治疗3个月时的SAS评分及SDS评分为(34.28±5.03)、(35.58±5.73)分,明显低于对照组的(45.54±5.65)、(44.73±6.15)分,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组治疗后的并发症发生率为5.00%,明显低于对照组的18.33%,差异有统计学意义(P<O.O5)。结论一体化链式急救措施结合Orem自理干预模式可显著提高DM伴创伤性骨折患者的救治结局,并改善患者GQOLI-74评分、SAS/SDS评分。

二阶Newton法训练径向基函数神经网络的算法研究

提出了一种混合加权距离测量(weighted distance measure,weighted DM)参数的构建和训练RBF(radial basis function)神经网络的两步批处理算法.该算法在引进了DM系数参数的基础上,采用Newton法分别对径向基函数的覆盖参数、均值向量参数、加权距离测度系数以及输出权值进行了优化,并在优化过程中利用OLS(orthogonal least squares)法来求解Newton法的方程组.通过实验数据,不仅分析了Newton法优化的各个参数向量对RBF网络训练的影响,而且比较了混合优化加权DM与RLS-RBF(recursive least square RBF neural network)网络训练算法的收敛性和计算成本.所得到的结论表明整合了优化参数的加权DM-RBF网络训练算法收敛速度比RLS-RBF网络训练算法更快,而且具有比LM-RBF(Levenberg-Marquardt RBF)训练算法更小的计算成本,从而说明OLS求解的Newton法对优化RBF网络参数具有重要应用价值.

一种基于k-均值聚类的异常检测技术

由于实际问题中用户的行为模式存在多样性和不可预知性,传统异常检测方法采用提前设定正常模式或异常模式进行学习变得非常困难。针对这个问题,本文提出一种基于k-均值聚类的自适应异常检测方法,称为OD_KC方法。该方法设置不同的聚类个数对无标签的样本集进行k-均值聚类,通过构造测度函数,以衡量聚类结果的抱团性和分离性,从而获得最佳的聚类结果,同时自动得到那些被划分为很小规模的类的样本作为异常模式样本。基于k-均值的异常检测方法具有很强的自主性和自适应性,特别地,当样本分布模式复杂时,也能得到较为优秀的检测结果,具有较好的异常检测能力。实验结果表明,基于k-均值聚类的异常检测技术能够得到较好的检测结果。

基于多Agent技术的分布式测控系统研究

文章将智能Agent技术应用于分布式测控系统领域,实现分布式测控系统的智能化。对Agent技术、多Agent系统、分布式测控系统进行分析,指出基于多Agent技术的分布式测控系统需要解决的几个问题,最后给出一个应用实例。

分布式小卫星系统沿航迹干涉SAR测速去模糊方法

本文结合分布式小卫星系统的多基线结构阐述了沿航迹干涉SAR(Along-Track Interferometric SAR)测速的解模糊问题,提出利用多个卫星的干涉相位信息去除沿航迹干涉SAR的测速模糊。以往单颗卫星作SAR-GMTI时,用固定长度基线的双天线作动目标检测总会遇到速度模糊问题,而此问题在分布式系统中多基线组合情况下则迎刃而解。本文还分析了小卫星编队立体队形及地球自转等因素下的动目标测速去模糊。

基于存储库数据挖掘的开源软件成功度量方法

开源软件已广泛应用于各软件领域,例如操作系统、容器等,但目前尚没有一种能够综合度量开源软件的方法.我们在用户兴趣度量和开发参与度量的基础上,提出了一种能够克服度量维度单一的局限性的度量方法.基于DM模型、软件生存力模型等相关文献研究和开源软件存储库数据挖掘,通过对项目过程数据进行聚类、主成分分析、回归分析和对开发过程的思考,本文提出一种基于存储库数据和统计学算法的开源软件成功度度量模型.并通过与用户兴趣度量结果和开发参与度量结果对比分析,证明本文的度量模型能够基于可自动无扰采集的存储库数据,更全面的衡量开源软件项目的成功.度量模型可应用于企业选择优质开源项目、学术研究、智能项目推荐等领域.

基于差值映射的压缩感知MUSIC算法

多快拍(MMV)问题旨在恢复具有相同稀疏结构的多列信号。在传统阵列信号处理中MMV问题的求解通常采用多重信号分类(MUSIC)等确定性方法实现,但当快拍数不足或存在相干源时该类方法失效;而在压缩感知(CS)的概率求解模型下,即使信源相干也能得到恢复结果,但现有算法普遍性能不足。近期Kim等人的研究表明,将CS与MUSIC相结合可得到比二者更加优秀的性能和更为宽泛的使用条件,该方法被称作压缩感知MUSIC或CS-MUSIC算法。作为一种投影型非凸优化算法,差值映射(DM)最早用于解决X射线晶体学中的相位恢复问题,并逐渐在其他非凸及压缩感知问题的求解中展示出优良性能。该文提出一种基于差值映射的CS-MUSIC算法,仿真结果表明该算法在MMV问题求解中十分有效,相比经典CS-MUSIC具有更高的恢复成功率。

传导EMI的测试

在传导EMI(电磁干扰)中既存在共模电流也存在差模电流,要很好的分析传导EMI系统,就很有必要对共模干扰信号和差模干扰信号分离开来单独进行测试。这样,共模和差模噪声的分离就显得很重要了。