基于机器视觉的生态林场园林植物种植密度监控研究

科学合理的种植密度有助于维持生态林场的生物多样性,使土地利用率和植物产出效率得到显著提升,对园林经济效益和生态环境效益产生重要影响。基于此,通过遥感技术采集生态林场园林植物信息,利用机器视觉技术将原始生态林场园林帧图像转换为灰度图像,准确提取出生态林场园林植物轮廓;再引入决策树算法对园林植物进行分类并计算种植密度,结合不同植物种类的生长特性、园林设计要求以及生态功能需求,完成对植物密度的分析预警。结合实际林业试验环境对植物种植密度的设计、管理以及调控措施提出了建议,促进了生态林场的可持续发展。

基于双通路视觉系统的自适应轮廓检测模型

在轮廓检测领域,背景纹理的干扰容易造成轮廓提取不完整。针对这一问题,本文提出了一种基于双通路视觉系统的自适应轮廓检测模型。首先从皮层下通路的信息采集与评估过程出发,对图像整体的显著性进行评估,以此获得轮廓信息的可能性分布;然后采用自适应尺度的高斯导函数对经典视觉通路中感受野的动态特性进行模拟,加强了模型对轮廓细节的捕获;最后在外周抑制算法的基础上,结合像素的空间分布对所有边缘的稀疏性进行度量,更加准确地区分了轮廓和纹理边缘。实验结果表明,本文模型可以有效抑制背景纹理,提升轮廓连续性,具有较好的轮廓检测性能。

基于形色筛选的苹果园羽化害虫粘连图像分割方法

针对苹果园害虫识别过程中的粘连问题,提出了一种基于形色筛选的害虫粘连图像分割方法。首先,采集苹果园害虫图像,聚焦于羽化害虫。害虫在羽化过程中已完成大部分生长发育,其外部形态、颜色、纹理更为稳定显著。因此,基于不同种类害虫的形色特征信息分析,来获取害虫HSV分割阈值和模板轮廓。其次,利用形状因子判定分割粘连区域,通过颜色分割法和轮廓定位分割法来实现非种间与种间粘连害虫的分割。最后,对采集的苹果园害虫图像进行了试验分析,采用基于形色筛选的分割法对单个害虫进行分割,结果表明,本文方法的平均分割率、平均分割错误率和平均分割有效率分别为101%、3.14%和96.86%,分割效果优于传统图像分割方法。此外,通过预定义的颜色阈值,本文方法实现了棉铃虫、桃蛀螟与玉米螟的精准分类,平均分类准确率分别为97.77%、96.75%与96.83%。同时,以Mask R-CNN模型作为识别模型,平均识别精度作为评价指标,分别对已用本文方法和未用本文方法分割的害虫图像进行识别试验。结果表明,已用本文方法分割的棉铃虫、桃蛀螟和玉米螟害虫图像平均识别精度分别为96.55%、94.80%与95.51%,平均识别精度分别提高16.42、16.59、16.46个百分点。这表明该方法可为果园害虫精准识别提供理论和方法基础。

鄂尔多斯盆地西北缘奥陶系克里摩里组等深流沉积

等深流沉积是深水沉积中的常见类型之一。古代地层记录中等深流沉积的鉴别及形成机理研究相对薄弱。在鄂尔多斯盆地西缘奥陶系克里摩里组发现了一种新的等深流沉积类型,即透镜状等深流沉积。研究表明:(1)研究区发育4种岩相及组合。岩相1为透镜状泥晶灰岩,岩相2以透镜状粉晶灰岩为主,岩相3为透镜状泥晶及亮晶方解石胶结砾屑-砂屑灰岩,岩相4以层状砾屑灰岩最为常见。(2)透镜状泥晶、粉晶及砾屑-砂屑灰岩相单层厚度相对较小,波状界面,呈透镜状,局部见泥质纹层、条带及斑点,粉晶方解石多呈斑块状,整体呈细—粗—细沉积序列,为等深流持续作用而成;层状砾屑灰岩相中砾屑见叠瓦状构造,局部见倒“小”字排列,可能与风暴相关。(3)碳氧同位素反映相对海平面及古温度具有2个升高—降低旋回及1个持续上升半旋回。(4)研究区等深流为相对低能的温盐环流。等深流活动强度与海平面升降、盐度变化呈正相关。(5)从下至上,等深流活动逐渐加强,局部存在短暂极强现象,并可能受风暴影响。

基于深度神经网络的树木伐桩轮廓提取及匹配方法

为了及时准确地找到被盗树木,公安机关需要比对被盗伐树木伐桩的上下截面,寻找共同点,并依此确认两者是否属于同一树木。但是由于存放环境不同,伐桩上下截面的颜色、纹理存在巨大差异,由于锯伐方式和树皮的影响,伐桩上下表面的轮廓也存在很大差异,伐桩下表面还很容易受木屑等影响,背景复杂。针对这些难点,本研究在前面的研究基础上,继续把棋盘格作为特征物放置在伐桩表面,用PPYOLO_MobileNetV3卷积神经网络检测图像中的棋盘格,对棋盘格中的角点进行检测、排序,然后进行透视变换,恢复伐桩的原始面积和轮廓等特征,接着用PP-LiteSeg网络在复杂背景下提取伐桩轮廓,然后用CAE_ViT_base网络对轮廓进行匹配,实现了伐桩轮廓匹配的全流程,从而极大程度节约了人工。理论分析和试验结果都表明,基于局部梯度的匹配法、基于局部点集拓扑特征的匹配法和基于轮廓的全局特征匹配方法等,在伐桩图像的匹配中都是不可行的。CAE_ViT_base网络的解码器将输入图像分割为大小一致的图像块,解码器的训练过程需要关注每一个块的特征,伐桩轮廓的匹配难点在于轮廓有局部缺失,局部梯度误差较大。CAE_ViT_base网络的自监督预训练机制很好地弥补了上述缺点;同时,采用对样本图像随机多角度旋转的方法,使得图像的特征提取能够保持旋转不变性。CAE_ViT_base网络提取出来的特征在尺度上高于基于梯度的特征,也高于基于局部点集拓扑的特征,但低于全局特征。因此,只要少部分图像块高度匹配,则CAE_ViT_base网络给出的最终匹配度就比较高;同时,这种工作方式和人工对比2个伐桩轮廓是否匹配的方法也是一致的。在本研究的344幅伐桩图像上进行试验,结果表明:本研究算法对整个测试集的检测成功率为100%,棋盘格检测成功率100%,轮廓提取精度达到98.8%,轮廓匹配准确率100%,无一错检和误匹配;和基于梯度的轮廓提取方法及基于特征描述子的轮廓匹配方法相比,本研究方法具有全方位的优势。本方法中,伐桩检测匹配全流程计算耗时不足30 s,完全满足实际应用需要,具有较好的推广应用价值。

基于线结构光扫描的工件高精度三维测量方法

为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算法,精确而高效地提取出线结构光中心线,并生成原始点云模型。接着,对采集到的点云数据进行必要的点云滤波和精简预处理。最后,将预处理后的点云数据与CAD模型精确配准,进行工件表面轮廓的测量与误差评定。实验结果表明:测量工件轮廓高度的绝对误差小于0.07 mm,相对误差小于0.5%。所提出的三维测量系统及方法测量误差较低,能够实现工件的高精度三维测量,具有一定的工业应用价值。

新一代高技术宽带钢轧机电工钢高精度板形控制研究进展

自由规程轧制是实现柔性一体化生产组织和追求最大生产效率的必要途径,板形控制一直是制约电工钢自由规程轧制的瓶颈难题。阐述了国际上对新一代高技术宽带钢轧机机型的不断探索与板形控制技术特征及其日趋复杂化的进展研究;基于热模拟与数学模型构建了电工钢完整轧制过程的高温本构关系,建立了电工钢热塑性变形过程集成仿真模型,原创构建了电工钢自由规程轧制完整过程中可同时控制不均匀变形和不均匀磨损的非对称自补偿轧制作用机制、提出了一种由数据与机理融合驱动的电工钢自由规程轧制形性协同的非对称自补偿轧制轧辊辊形、液压窜辊和液压弯辊的高精度融合控制方法。结合生产实际提出了新一代高技术热连轧自由规程轧制过程的全板形融合π机型与板形控制创新技术,突破性实现了高效低成本对新一代高技术宽带钢轧机自由规程轧制的高精度板形控制,为现场工业生产提供了理论基础和创新实现路径。最后展望了宽幅电工钢高精度板形控制的创新发展趋势。

海洋中示踪物等值线的分形长度及其与混合效率的关系

涡致混合扩散是物理海洋研究中的热点和难点问题。本文基于“有效扩散”理论,研究示踪物等值线在海表地转湍流的多尺度搅拌作用下,发生拉伸、扭曲、变形、折叠等改变其几何拓扑结构的现象,并探讨了等值线分形长度的变化与混合效率的关系。研究结果表明,在地转流场的搅拌下,示踪物的等值线会被迅速拉长,并产生丰富的精细结构。这种分形式的增长可达原长度的10~20倍,是混合效率提高的主要原因;而涡丝和锋面伴随的梯度增强虽然也有贡献,但为次要因素。另一方面,在示踪物模拟过程中,小尺度扩散会通过不可逆混合对示踪物进行均匀化,从而抹平等值线的精细结构,抑制等值线的增长,限制混合效率的提高。基于“数盒子”算法计算了等值线的分形维度,其数值在1.4到1.6之间,介于一维和二维之间。但由于地转湍流数据分辨率的限制,无法考虑更小尺度(次中尺度过程)的搅拌作用,可能低估了等值线的分形长度和混合效率。本研究将海洋混合与等值线几何特征联系了起来,初步得到了分形长度和混合效率两者的经验关系式,未来可以利用图像识别等成熟遥感技术将海洋示踪物等值线的几何特征直接转换为混合效率,为诊断分析海洋混合及其参数化提供了一种新的思路。

非轴对称端壁造型在大径向落差长度比压气机中介机匣中的应用

为探索非轴对称端壁造型在大径向落差长度比压气机中介机匣中的应用潜力,采用数值仿真方法研究了该类中介机匣的气动特性,以及轮毂非轴对称端壁造型对中介机匣流动特性和节流特性的影响。结果表明:中介机匣内部流动损失和出口流场畸变主要源于支板角区分离,且均随流体流量的增大而变强,而支板角区分离范围的变化趋势则相反,即随流量的增大而减小。由此,提出一种基于三角函数的非轴对称端壁造型方法,通过改变支板附近轮毂型线的曲率和轴向压力梯度,有效削弱支板角区分离强度,显著改善了中介机匣大流量工作范围内(相对流量不低于0.6)出口流场的畸变强度,使中介机匣总压损失系数降低约6.4%。

双目视觉的货车车厢完整尺寸测量

针对货车车厢完整尺寸的快速测量,提出了一种基于双目视觉的测量方法。依据相机成像模型和标定原理对双目相机进行标定实验,使用标定后的双目相机从货车侧后方采集货车车厢图像,再采用U 2-Net显著性目标检测算法对采集的货车车厢图像进行车厢轮廓提取,通过改进的基于图像分块的线段检测算法提取车厢边缘,结合车厢轮廓特征利用车厢边缘线段计算出特定的角点坐标,由三维坐标恢复后的车厢角点间距得到车厢尺寸。试验结果表明,车厢尺寸检测的平均误差小于4.06%,体积检测平均误差小于5.83%,可用于实际测量。

Q690厚板对接焊残余应力评估及其对焊接接头断裂性能的影响

[目的]旨在研究高强钢厚板多层多道焊的复杂焊接残余应力,评估其对焊接接头断裂性能的影响。[方法]以75 mm厚Q690高强钢板为研究对象,制定多层多道对接焊工艺,完成对接接头的焊接,使用轮廓法获得中剖面的纵向残余应力,基于自主开发的高效热−弹−塑性有限元计算方法,再现厚板多层多道焊的热循环、微观组织演变等现象,将单轴拉伸试验与GTN损伤模型相结合,提出Q690高强钢板的GTN模型参数,分析金属母材及焊接接头试样的断裂特性和应力−应变曲线。[结果]采用所提方法预测的厚板对接接头熔池形状、金相体积分数都与试验测量基本吻合;考虑焊接固态相变和高强钢轧制初始应力的力学分析,得到的焊接残余应力与试验结果高度一致,并得到了横向残余应力分布;考虑焊接微观缺陷及横向残余应力,阐明了残余应力影响焊接接头断裂性能的力学机理。[结论]相关研究可为高强钢厚板焊接结构残余应力及断裂性能评估提供借鉴和指导。

基于神经网络的双轴音圈电机驱动系统智能控制

在双轴或多轴驱动伺服系统中,各轴之间的动态特性互相耦合,严重影响了平台的定位精度和轮廓精度,而传统控制方法运算量大,寻找最优值困难。该文在基于设定值前向补偿的交叉耦合控制方法的基础上,提出了一种基于神经网络的智能控制策略。利用S函数实现了神经网络的在线调整、参数自动调整寻优。改变了系统学习速度,增强了其自适应能力,简化了操作复杂度,实现了系统的智能跟踪控制。用Matlab对文中方法进行仿真,并且与其它方法进行比较,结果表明,改进后的方法在减小轮廓误差和提高定位精度等方面有很好的效果,且在实验平台上进一步验证了该控制策略的可行性和有效性。

五台山壁画人物线描图生成算法

五台山壁画图像因褪化而导致颜色不均匀、部分边缘轮廓像素灰度缺失,用传统的梯度法生成的线描图存在噪点多且线条不连续的问题。提出一种基于色调补偿及双卷积技术的壁画人物线描图生成算法。在计算梯度幅值时引入色调梯度进行有效的色调补偿,同时通过两种针对离散噪点的卷积模板实现去麻点功能。对五台山壁画人物图像的线描图生成实验的结果表明,该方法在去噪的基础上有效改善了轮廓线不连续的问题。

密集分布虾卵典型特征信息检测方法

针对红螯螯虾人工繁育过程中对虾卵位置、尺寸、颜色等典型特征信息的检测需求,该研究提出一种基于深度学习的虾卵典型特征信息检测方法,充分利用深度学习来提高检测精度和泛化性。首先利用密度图回归模型和局部峰值滤波方法实现图像中虾卵个体的准确定位,输出定位图。然后结合K维树与边界框搜索算法,获得图像稀疏区域包围单粒虾卵的子图,并利用椭圆轮廓检测方法得到单粒虾卵尺寸数值。最后利用K-means颜色聚类对密集分布虾卵图像和单粒虾卵子图进行颜色检测,得到图像中所有虾卵和单粒虾卵的主色。图像中虾卵定位最高精度可达94%,虾卵长度和面积预测误差控制为0~2个像素和4~11个像素左右,图像和虾卵主色分类明确。该研究方法可以为红螯螯虾人工孵化流程中的虾卵密集度、成熟度、质量等指标提供基础评估数据,具备很好的实际应用价值。

永磁直线电机驱动XY平台精密轮廓跟踪控制

为了减少高速进给率条件下轮廓跟踪过程中产生的轮廓误差,提出了一种将PDFF位置控制器与模糊交叉耦合控制器相结合的控制策略。首先,通过调节前馈增益,PDFF位置控制器可以综合利用PDF控制和PI控制的优点;其次,基于自由曲线轮廓误差模型来计算轮廓误差,并且提出一种以两轴的位置跟踪误差以及轮廓误差为输入的模糊交叉耦合器来减少轮廓跟踪过程中产生的轮廓误差;最后,空载与负载实验结果表明,与传统的交叉耦合结构相比,该方法在高速进给率条件下可以有效降低XY平台的轮廓误差,并且可以提高轮廓跟踪系统的鲁棒性。

滚动轴承旋转精度测量实验设计

为提升“新工科”专业人才培养质量,满足行业对毕业生解决复杂工程问题能力的要求,以滚动轴承旋转精度测量为例,设计一项包含理论建模、测量数据研究、软件开发的工程实验。基于角接触球轴承旋转精度检测时的接触关系,建立径向跳动值和轴向跳动值计算解析模型。选取9个均布位置检测轴承套圈设计参数,利用傅里叶级数对测量数据进行轮廓拟合,设计旋转精度计算流程并进行编程计算,得出旋转精度变化规律。计算与测试结果一致,遵循国家标准开展实验,与工程问题无缝衔接,实施过程具有创新性,强化实验对人才培养的支撑作用。

基于便携式粗糙度仪的表面轮廓测量实验平台设计

该文基于便携式粗糙度仪设计了一种用于采集工件表面轮廓数据的测量实验平台,并同步开发轮廓分析软件。该测量实验平台由三轴移动装置、夹具、轮廓数据采集装置(粗糙度仪)及计算机组成,可采集水平方向上0.3~16.0 mm、垂直方向上–200~200μm复杂表面的轮廓数据,用于微结构或非球面等面型的测量实验。基于MATLAB软件设计模块开发了轮廓数据处理及分析软件,与金相显微镜及泰勒霍普森轮廓仪所测量的轮廓数据结果对比,该测量实验平台的测量误差低于5%,证明该平台及测量方法的可靠性和准确性。

改进FCENet的自然场景文本检测算法

针对自然场景文本检测中由于背景复杂、尺度多变、形状弯曲等造成的检测难题,提出了一种改进FCENet(Fourier contour embedding network)的场景文本检测算法。该算法基于FCENet并引入了多尺度残差特征增强模块和多尺度注意力特征融合模块。多尺度残差特征增强模块作为骨干网络顶层的残差分支,增强了特征金字塔结构自上而下的高层语义信息流动,提高了文本像素分类能力,有效减少误检现象。多尺度注意力特征融合模块使不同语义和尺度的特征能够更好地融合,结合自底向上的特征融合网络,有效避免文本过度分割并提高了弯曲文本的检测能力。实验结果表明,该方法在弯曲文本数据集CTW1500和Total-Text上的综合指标F值分别达到了86.2%和86.5%,相比原算法FCENet分别提升了1.1和0.7个百分点。

基于参数化直动滚子从动件盘形凸轮仿真加工研究

在直动滚子从动件盘形凸轮铣削加工中,为确定凸轮轮廓曲线形状,根据凸轮从动件的运动规律,通过解析法推导出凸轮理论轮廓极坐标和直角坐标公式,考虑到采用极坐标公式数控编程难以实施,选取直角坐标公式并结合数控机床刀具半径补偿功能,得到凸轮工作轮廓加工曲线。采用数控机床变量编程,编制盘形凸轮铣削宏程序,开发出参数化G功能指令,并通过数控仿真软件进行验证。结果表明,对于规律相同、尺寸和角度不同的凸轮加工,通过参数化编程,能有效减少凸轮轮廓曲线的复杂计算,快速得到正确的加工程序,提高生产效率。同时,通过该加工功能的开发,为更多不同从动件运动形式和规律的复杂凸轮加工功能开发打下基础、提供参考。

倾斜摄影三维模型中水域空洞的自动识别与修复

水域具有独特的光学反射特性,在倾斜摄影测量数据生成的模型中易导致空洞产生。为保证三维模型的完整性和显示效果,需要对水域空洞进行识别与修复。由于倾斜摄影模型内部存在大量独立的几何体,采用常规的三角网拓扑关系提取水域空洞轮廓线时会提取出所有几何体的边界轮廓线,导致无法准确识别水域空洞边界。针对此问题,本文提出了一种基于坐标转换和图像边缘检测获取水域空洞轮廓线的新方法:首先,根据OSGB模型中Z轴方向上是否存在三维点绘制水域空洞二值图,并对二值图像进行边缘检测获取水域空洞的二维轮廓线;再通过坐标转换获取水域空洞的三维轮廓线,对三维轮廓线进行约束构网、纹理映射,得到水域空洞的几何体并将绘制的水域几何体切割融合到不同的模型文件;最终实现水域空洞轮廓的自动识别以及水域空洞的自动修复。