基于激光识别的汽车门锁嵌入式柔性装配系统

汽车门锁结构复杂,装配要求较高,难于实现机械化生产。针对以上问题,在对当前门锁装配技术广泛调研的基础上,提出了一种基于激光识别的汽车门锁嵌入式柔性装配系统(FAS)。首次将柔性装配思想引入到汽车锁片装配生产中,可以根据不同的生产需求装配种类不同的产品,能够充分体现系统的柔性。对汽车门锁结构以及装配工艺进行了相关分析,通过激光识别的方法解决了装配过程中齿形识别与锁片定位问题。以嵌入式微处理器为主控制器,搭建具备丰富控制功能的闭环控制系统,来实现整个装配过程的控制任务。采用构件化思想,使系统具有较强的可扩展性与复用性,以适应不同工况的装配需求。工业现场实验证明:系统定位准确、运行稳定,能够大幅度的提高汽车门锁的装配效率。

基于MNF的人脸局部变形量激光识别方法

为减少激光测量对人脸变形量识别产生的误差,准确提取变形特征,提出基于MNF的人脸局部变形量激光识别方法。结合像素点的线性关系,获取面部轮廓分布特征,建立人脸几何特征模型;分析扫描仪工作过程,利用回光强度加权平均算法提取标靶中心,根据斜距、水平角等因素建立激光扫描误差模型,提高激光扫描精度;采用最小噪声分离变换方法计算图像特征维数,实现图像总协方差矩阵变换,达到噪声与目标分离的目的;引入稀疏编码模型,设计包含多种人脸变形特征的字典,获取人脸图像的直方图金字塔特征,在字典中查找出局部变形量。仿真实验表明,所提方法能够准确分割出人脸局部变形特征,识别精度平均为97%,嘴角的水平角识别误差平均为1.2°,平均识别耗时为4.58 s。

基于加密模式的协同式激光敌我识别技术

为了解决普通的激光敌我识别中,信号容易被侦收后破解的问题,提出了一种基于加密模式的协同式激光敌我识别技术,对激光敌我识别系统工作原理进行了研究与分析,采用通过时间信息产生一组伪随机数,利用一组高强度的改进加密算法对这组伪随机数进行变换产生加密数据,并经过扩频函数对变换后的加密数据进行扩频,结合RS纠错码产生最终编码的方法,增强数据的抗干扰能力,经实验测试实现了提高信号保密性和安全性的目的,为激光敌我识别的发展提供了新的思路。

智能激光打码视觉识别装备设计与应用

激光打码广泛应用于工厂流水线中,结合视觉检测、无线通信实现激光打码识别的智能化对推进智能工厂建设具有重要价值。鉴于实际需求,设计了一套包含树莓派、摄像头、光纤激光器、无线通信模块等的智能激光打码视觉识别装备,设备在效率以及经济性实用性有较好的平衡。另外卷积神经网络应用于嵌入式设备中,网络的轻量化成为必然趋势,但难以兼备速度与准确率。为了解决这个问题提出了一种基于YOLOv4-tiny的改进轻量化神经网络,网络中将YOLOv4-tiny中的CSPBlock模块中的卷积操作改为深度可分离卷降低模型复杂度,同时加入多尺度卷积增加特征提取的多样性减少信息丢失,最后再加上注意力机制增加模型的对重要信息的感知能力得到改进的DWCSPBlock模块。实验验证表明,改进的目标检测算法在检测速度和准确率上有较好的平衡,在满足实际要求的前提下单次识别、打码以及解码过程用时为4 s且相对于其他识别打码设备本设备具有更高泛化能力、成本低且效率高的优点。

激光威胁源方向识别技术

针对二极管阵列激光告警系统,介绍了激光告警天线的窗口布局,分析了水平及俯仰方向的激光方位识别原理,建立了激光威胁信号的方向识别模型。利用水平方向识别模型对某典型设备展开分析,深入开展了增大探测窗口视场对告警系统方位分辨精度影响的研究,为激光告警设备水平方向的识别提出了一种新的设计方案。通过对比分析得出结论:该方法在保持系统角分辨精度的情况下降低了告警系统的虚警率。与采用多元相关探测技术相比,激光告警系统探测单元减少了一倍,且体积小、功耗低、成本低。

有源激光敌我识别系统作用距离仿真

分析了有源激光敌我识别系统组成和工作原理;在建立大气衰减模型基础上,利用高斯光束理论方法描述激光光束的传输,从激光峰值功率、束散角等参数推导出激光光束传输的理论模型,在考虑安装平台尺寸以及系统瞄准性能的前提下,对有源激光敌我识别设备的作用距离进行了仿真计算,计算结果表明最小作用距离对系统的限制较大,是设计激光敌我识别系统激光脉冲接收设备探测灵敏度时需要考虑的主要因素;通过分析激光远场光强分布,对有源激光敌我识别设备的束散角选取提出了建议。

激光敌我识别系统

从现代战争的敌我识别重要性出发,指出雷达敌我识别的不足,提出协同式激光敌我识别系统,给出其组成框图,叙述其工作原理,进一步从有源应答和无源应答两类协同式敌我识别系统中,阐述了无源式激光敌我识别系统的组成、工作原理和有关技术问题,提出协同式无源激光敌我识别系统的易实现性和良好的发展前景.

基于数字图像处理方法的激光损伤识别

针对传统激光损伤识别方法工作复杂、识别精度低的缺陷,提出基于数字图像处理方法的激光损伤识别法。使用点阵矩阵采集物体结构信息,更新信息进行时序并将其存储为数字图像,通过在图像上建立数字图像坐标系,按照时序进行图像信息识别,提取图像损伤区域,利用卷积函数对图像损伤区域进行去噪处理,采用小波分解方法在对图像损伤区域进行二次去噪,同时计算出物体结构的损伤方位。结果表明,该方法具有很强的损伤识别能力及实用性。

激光目标识别系统光电探测电路的频率特性设计

本文从输入光信号频谱特性出发 ,分析了信号的频谱分布 ,研究了激光目标识别系统光电探测电路的总频带宽度和电路设计问题。根据电子学级联系统的放大器带宽计算方法 。

射频与激光组合识别方案

分析了MarkXIIA敌我识别系统和激光敌我识别系统的现状,提出了射频与激光组合识别方案。该方案综合利用激光指向性高和Mark XIIA系统识别能力强的优点,通过并行使用射频询问射频应答工作方式和激光询问射频应答工作方式,避免了来自射频询问主波束内的多目标应答问题,在具备多目标处理能力的同时,提高了对密集目标中点目标的敌我属性识别能力。该方案也为单兵提供了可行的敌我识别手段。最后,论述了该方案的实用性,以期为新型敌我识别系统的设计提供参考。

有源激光敌我识别系统作用距离仿真

分析了有源激光敌我识别系统组成和工作原理；在建立大气衰减模型基础上，利用高斯光束理论描述激光光束的传拎，从誓光峰值功率、束散角等参数推导出激光光束传输的理论模型，在考虑安装平台尺寸以及系统瞄准性能的前提下，对有源激光敌霉识别鎏鱼的佳用雌壹进行了仿真计算，计算结果表明最小作用距离对系统的限制较大，是设计激光敌我识别系统激光脉冲接收设备探测灵敏度时需要考虑的主要因素；通过分析激光远场光强分布，对有源激光敌我识别设备的束散角选取提出了建议。

激光敌我识别系统的分析与设计

激光敌我识别就是利用激光通信系统作为密码收发器的敌我识别方式。目前，世界上许多国家都在大力开发这种提高敌我识别效能的技术。在我国，由于武器装备中光电仪器研制进程较慢，长期以来，敌我识别尚是一项空白。为了提高我国的综合国力,适应现代战争的发展和需要，研制有效的敌我识别系统已经受到军方重视，并列为国家重点项目。

基于激光视觉识别的红外多目标智能跟踪方法研究

为了能够在复杂、多干扰条件下对红外成像多目标稳定的跟踪,提出一种基于激光视觉识别的红外多目标智能跟踪方法。首先利用邻域平滑方法对红外图像进行初步去噪,接着提取出红外多目标特征点并对其进行卷积处理,生成多特征权值函数,然后利用该函数创建红外多目标跟踪框架,最后利用跟踪框架完成对红外多目标的精准跟踪。实验仿真证明,所提方法在对红外多目标进行跟踪的过程中,具有耗时较少、稳健性强、跟踪精度高等优点。

在激光器目标识别系统中的多传感器数据融合技术的分析

本文介绍了激光器目标识别系统的结构和操作规律。为了达到工程实际应用的要求,我们采用多传感器数据融合和信息冗余技术以实现目标特性的合成判断。为了提高目标的识别距离和满足系统的小型化,提高灵敏度和SNR是主要技术。而且,本文详细的介绍了整个结构和目标特性识别和多传感器数据融合技术。

激光敌我识别技术

本文简述了激光敌我识别器的发展现状 。

一种快速有效的卷烟激光打码防伪识别算法

设计了一种快速、识别精度高的基于随机权思想的卷烟激光打码防伪识别算法。该算法首先利用直方图均衡化、中值滤波和膨胀与腐蚀、图像分割等预处理技术提取卷烟打码图像的单个字符特征作为训练样本和测试样本，其次利用随机权网络算法训练分类器，然后利用学习好的分类器识别卷烟打码图像。最后实验结果显示，本文所提的基于随机权思想的卷烟激光打码防伪识别算法比基于BP、RBF和SVM算法的识别方法具有更快的识别速度和更高的识别精度。

激光视觉识别及其应用

本文提出了一种新的用片状激光识别零件的三维视觉识别系统，对其原理作了叙述，对系统重要部件的设计作了分析，并给出了应用范围和测量结果。

激光敌我识别及其对抗技术

本文介绍了激光敌我识别技术的工作原理和可能的编码方式 。

激光车型识别技术研究和应用

本文总结了激光车型识别实际应用中的四种安装方式和特点,细化了车辆顶部和侧部不同特征的提取算法,在特征精准提取的基础上,以公路收费车型为例探讨了一种车型识别系统的决策树模型,可为同类型应用提供参考。

无源激光敌我识别系统作用距离

分析了无源激光敌我识别系统组成和工作原理;对系统的光束传输过程进行等效,利用激光波长、束散角、峰值功率等激光参数,推导出了基于高斯光束理论的光束传输模型;采取高斯光束衍生的方法,解决高斯光束通过硬边光阑的传输问题;在考虑大气衰减的基础上,仿真计算了激光敌我识别系统工作中回波信号能量密度与系统作用距离的关系,分析了提高系统作用距离的途径。研究结果一方面对于无源激光敌我识别设备的研制具有借鉴意义,另一方面可以为评估无源激光敌我识别设备作用距离提供支持。