基于特征叠加网络的SAR海上舰船运动状态感知方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船检测与分类问题，常规的图像处理技术或者机器学习方式难以准确检测出海上舰船的类别以及当前舰船运行状态。因海上舰船目标具有相对于SAR图像尺寸较小、方位难以测算以及容易与其他目标混淆的特点，针对上述问题设计了端到端的海上舰船分类与状态感知模型，加入特征金字塔以达到拥有对于微小目标提取其深度特征，同时又保留其相对位置的目的;使用残差结构以解决特征融合网络层数增加导致的梯度消失问题;最后加入舰船状态感知模块，使其最终可以得到海上舰船目标相对于图像的角度值。使用公开SAR卫星图像进行了多次实验，最终体现出提出的端到端的模型具有较高的识别率以及良好的舰船状态估计能力。     

叶根缘板过渡处特征模拟件双轴弯曲振动疲劳试验研究

摘要：针对转子叶片叶根缘板过渡处高应力比弯曲振动疲劳问题，采用转子叶片结构细节刻画方法设计了特征模拟件，实现了对叶根缘板过渡特征的几何刻画和应力分布模拟。基于模态差异化方法，设计了试验夹具及调频质量块。搭建了模拟件双轴弯曲振动试验系统，试验过程中试样处于高频弯曲振动状态下（>1kHz），测得的试样考核点弯曲应变幅稳定，所搭建试验系统实现了轴向拉伸-高频弯曲振动的转子叶片典型双轴载荷施加。试样宏观断裂位置与有限元计算最大应力点一致，对断口进行了宏/微观分析确定了试样断口疲劳源与裂纹扩展特征，证明采用结构细节刻画方法进行试样设计的合理性及所搭建试验加载系统可行性。     

基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

基于形态学算法的2219铝合金钨极氦弧焊熔池图像特征提取

根据2219铝合金氦弧焊特点,构建了焊接过程实时视觉传感系统,获取了熔池清晰图像;为获得2219铝合金氦弧焊熔池尺寸参数,实现对熔池特征的分析,采用了形态学算法,提取了典型熔池图像边缘形状,并获得了熔池宽度特征尺寸;通过试验验证,提取的熔池图像宽度特征能够准确反映出熔池尺寸信息及变化趋势。研究结果表明:形态学算法准确度高、计算速度快,满足2219铝合金氦弧焊熔池图像实时处理需求,不同阈值及结构元素对图像特征提取效果均会产生较大影响,研究阈值自适应算法,可以满足工程上焊缝熔池特征实时视觉监测的复杂需求。     

CFRP夹层结构超声特征成像检测

采用便携式超声特征成像检测系统全波列采集检测信号,通过对缺陷特征信号的提取和重构,实现自动识别,可适用于曲面等不规则面的检测,定量精度达到0.1 mm。实验结果表明低频窄带超声换能器能够减小铜网对声波的衰减和畸变,超声特征成像层析成像方法可以对表面铜网结构CFRP泡沫夹层中分层、冲击和脱粘缺陷进行识别并精确定位和定量。检测方法快捷准确、重复性好、可靠性高。     

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要，提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先，进行了航空滚动轴承故障模拟试验，引入了故障灵敏度的定量评价指标，对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析；在此基础上，将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较；最后，进行了轴承疲劳加速试验，将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计，基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高；其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏，相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。      

基于条纹投射三维测量的铆钉自动化检测技术

针对大型薄壁结构铆接点位自动化检测问题,提出了基于条纹投射三维测量的铆钉检测技术,实现了铆钉镦头尺寸特征高精度测量以及裂纹缺陷自动化识别。在传统条纹投射三维测量的基础上,引入高动态范围(HDR)纹理合成,提出二、三维结合的点云分割策略,实现铆钉尺寸特征高效提取。搭建深度学习神经网络,实现镦头表面缺陷识别。本文搭建了系统原理样机,以铆接桁条样品和标准器作为样件进行系统实验验证。结果表明:实验室条件下,该方法直径测量精度为0.040 mm,高度测量精度为0.013 mm,缺陷识别准确率可达99.30%。与传统方法相比,本文提出的方法更加易于集成,效率高,具有广泛应用价值。     

基于可重构标定板的激光与视觉联合标定方法

目前,激光雷达与视觉传感器的联合标定方法包含动态在线标定与静态离线标定两大类.动态在线标定对标定的环境有较高的要求,且标定结果不稳定;静态离线标定通常采用标定板,因而对标定板的要求较高,手动选择与线拟合都易引入或放大误差,故提出了一种基于可重构标定板的激光雷达与视觉传感器的联合标定方法.首先,对传统的标定板进行拆分与重...