基于图像处理的零件尺寸测量系统的研究

在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测。并利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法,据此计算出零件的各参数值。     

基于偏差值的航空发动机参数标准化修正模型

考虑到大气温度、大气湿度和燃烧热值等因素的影响,在第三相似理论的基础上提出了一种基于气路参数偏差值的标准化修正模型,以发动机生产厂家的历史数据为学习样本,建立了多元非线性超定方程组,采用高斯牛顿迭代法进行模型中未知参数的回归求解.使用该模型对测试集数据进行偏差值求解,并把结果与其他模型求解的偏差值进行对比,结果表明:修正后的标准化模型具有更高的精度,更接近于厂家系统的原始模型,具有较高的创新性和实用价值.      

基于遥感图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法

针对遥感图像机场跑道检测问题,提出了一种基于图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法。首先,针对遥感图像数据量大带来的计算处理问题,设计了基于直线分割检测子（LSD）的遥感图像分块直线特征检测环节;然后,在总结归纳机场跑道数学特性的基础上,对提取的直线特征进行平行线分组、直线生长、平行线合并,并以Radon变换为基础,找出候选机场跑道区域;最后,使用灰度统计信息并结合梯度方向直方图对候选区域进行处理,筛选出最终的机场道路区域。实验结果表明,在能够提取出有效直线特征的情况下,该方法可以对多类机场跑道进行有效定位。     

一种改进的管路焊缝自动检测算法

提出了一种管路焊缝自动检测算法,通过计算管路图像的梯度-方向直方图确定管路的主方向,解决了传统的旋转穷举法计算量巨大的问题;通过HSV颜色空间转换增强了焊缝的特征,提高了模板匹配的鲁棒性和定位精度。实验表明该算法能够实现快速的焊缝自动检测和准确定位。     

改进YOLOv5s的弱光水下生物目标检测算法

针对水下光学图像目标检测过程中由于水中光线衰弱严重、图像环境复杂和拍摄设备移动等造成的生物识别精度低的问题,提出了基于改进YOLOv5s的弱光水下生物目标实时检测算法YOLOv5s-underwater。针对弱光水下光线衰弱的问题,引入了限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法对输入图像进行预处理,解决了颜色失真和图像毛糙的问题。针对复杂的弱光水下图像环境,提出了快速空间金字塔池化(SPPF)模块,解决了水下物体区分度低和特征损失严重的问题。针对拍摄设备移动带来的场景和形态变化问题,提出了一种基于旋转窗口的SwinTransformer模块,提高了模型的泛化能力。针对水下小目标,修改了网络模型结构,提高了小目标的检测能力。仿真和实验结果表明：所提算法相较于YOLOv5s检测精度提高30.7%,证明了算法的有效性。     

差值法与比值法的误差修正效果比较研究及应用

差值法与比值法对不同测量系统的误差修正效果不一样。本文将两种方法的比较用一个比值来描述,并用推得的公式进行量化表示。在进一步的应用研究中,理论分析与实验数据相互印证,同时得到许多有益的结论,有助于全面掌握测量系统的误差来源,从而灵活选择各种修正方法以获得更加准确的测量结果。     

频率直方图法在复合材料检测中的应用

飞行器中复合材料结构的无损检测大多采用超声波检测方法。在实际检测过程中，类似碳纤维复合材料这样的特殊材料组织的结构比较复杂，所得到的超声波回波信号经常受到较强的结构噪声的干扰，信噪比较低，影响缺陷信号的识别。利用分离谱技术中最小值法，考虑结构噪声幅度对频率变化的敏感性，应用频率统计直方图法，对窄带信号的采样点进行统计、比较，选择绝对值最小的采样点信号作为输出信号，得到最佳频率检测带，对这些频带采用带通滤波器进行滤波，从而较好地将目标回波和结构噪声区分开，更准确地对复合材料构件讲行无损检测。     

非光学遥感数据的可视化处理

对非光学遥感数据进行可视化处理有利于信息的提取和识别。伪彩色处理是非光学遥感图像增强和显示的常用方法,调色板的编码技术是非光学遥感图像伪彩色显示的关键。对照灰度编码方法,给出了非线性伪彩色编码方法和类JET伪彩色编码方法,并以干涉合成孔径声纳湖试数据处理为例,验证了这些方法的有效性。     

一起GTCP131-9B型APU排气温度分布不均匀故障的分析与排除

APU排气温度分布不均匀,虽然对APU的短期使用功能没有严重影响,但会极大影响APU的在翼寿命与可靠性,必须引起足够的重视。本文通过一起案例,介绍了GTCP 131-9B型APU排气温度(EGT)差值过大故障的分析与排除。     

基于图像处理的低速横流中液体射流轨迹提取方法研究

为研究低速横流条件下不同工况液体射流破碎的轨迹特征和影响因素，采用高速摄像仪拍摄射流破碎图像，结合图像处理技术提出针对低速横流情况下液体射流破碎弯曲轨迹的提取方法。该方法首先采用直方图均衡化对灰度化后的原始图像进行增强处理，然后利用最佳直方图熵法（KSW法）及传统遗传算法对图像进行二阈值分割，最后结合Sobel算子和凸包算法对射流轮廓进行检测提取以获得射流轨迹的数据点集。对不同工况下典型射流破碎模式的轨迹提取及非线性拟合结果表明，所提出的方法能够准确提取液体射流轨迹，实现低速横流作用下不同破碎模式的轨迹提取，并且通过非线性拟合得到的射流破碎经验公式可以准确预测射流弯曲轨迹。