鲁棒的红外小目标视觉显著性检测方法

鲁棒的红外(IR)小目标检测是自动目标检测的关键技术,低信噪比条件下的红外小目标检测一直是业内研究热点.为了能有效地检测红外小目标,对红外小目标若干表观特征及其视觉显著性进行了分析,提出一种基于多尺度图像块统计序对比度(MOCIP)的红外小目标视觉显著性鲁棒检测方法,采用两步级联多尺度图像块统计序对比度算法抑制背景和噪声,提升目标强度,获得红外小目标显著性图,并利用自适应阈值实现目标检测.本文详细给出了红外小目标视觉显著性的检测算法,使用红外小目标图像对检测性能进行了实验验证,并与其他检测方法进行了对比.实验结果表明,所提出的方法能够在低信噪比条件下克服噪声和复杂背景的影响,有效地对红外小目标视觉显著性进行检测.      

基于短时傅里叶变换的Duffing振子微弱信号检测

研究了Duffing振子信号检测过程中混沌、间歇混沌和大周期状态的时频特征,提出了一种基于检测统计量的任意频率信号检测方法。通过对系统不同状态下的输出序列进行短时傅里叶变换(STFT)发现,等幅线和三维时频分布能够体现出不同状态的显著差异,且可以完全区分出每一种状态。从构造统计量的易实现性出发,用三维时频分布中的幅时曲线作为衡量不同状态的依据,并将不同频率对应的幅时曲线的均值最大量作为检测统计量,该统计量的计算可以借助快速傅里叶变换(FFT)操作提高时效性。在此基础上,引入频率控制单元,给出了任意频率信号的检测方法步骤,方法的关键是将检测统计量最大值处所在的频率作为待测信号频率范围的一个端点,另一个端点为毗邻的两个检测统计量值较大者所在频率点。实验给出了不同状态的检测统计量范围,进而以此范围为判据,实现了振子对任意频率信号的检测,说明了方法的可行性,为Duffing振子信号检测问题的研究提供了一种新的思路。     

基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法

复杂背景条件下红外小目标检测是提高红外武器系统探测距离的有效措施之一。针对小目标的特点提出了一种基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法。首先,通过优化的高通滤波进行初始背景抑制;然后,在分析小目标与背景像素差异的基础上检测目标潜在区域;最后,通过局部分割和特征分析实现抑制背景并增强目标。仿真结果表明,对于复杂地物及云层背景的红外图像,所提算法在提高目标信噪比及对比度方面均有较强的稳定性。     

空间无损检测技术评述

随着载人航天和深空探测任务的不断推进,空间无损检测技术成为确保飞行器长期在轨安全、可靠运行的重要手段。由于空间环境条件与地面差异大,以及特殊的活动限制,使空间采用的无损检测方法与技术要求具有一定的特殊性。从20世纪80年代开始,美国、苏联等航天先进大国就开始探索在空间实施无损检测的必要性及可行方法,并开发了一些检测装置。文章对空间无损检测技术的发展状况和应用情况进行论述,并对未来技术发展方向作出展望。     

微振动对干涉仪运动机构均匀性的影响分析

外界振动对双角镜摆臂式傅里叶变换干涉仪（下简称干涉仪）运动机构速度均匀性的影响,可以通过干涉仪光程差速度稳定度来定量分析。文章针对空间光谱探测过程中,在轨微振动影响下的干涉仪运动机构可靠性问题,提出了一种更全面的光程差速度均匀性分析方法。该方法将外界激励引起的干涉仪结构响应作为一项影响因素纳入到稳定性的分析中,从而能够更真实地反映干涉仪在轨工作的可靠性,更准确地判断干涉仪能够承受的微振动临界。文章论述的方法为外界激励扰动下机构运动可靠性的判断以及机构控制优化的研究提供了一种思路。     

用超声波检测铝—铜复合板材

介绍铝－铜复合薄板材的超声波检测方法。论述了采用界面回波相位判断法和幅度Ｃ扫描检测法确定该种复合板中脱接缺陷的要点,并对各种方法的检测结果进行了分析。     

非接触式超声泄漏检测系统设计及试验验证

非接触式超声泄漏检测方法在国外已应用于载人航天器在轨检漏。文章基于气体泄漏超声产生机理及声压与泄漏量的关系,搭建了一套超声泄漏检测系统,研究了泄漏判断及漏孔评估算法,并进行了综合试验测试。结果表明,该方法能有效地对泄漏是否发生进行判断,并可粗略评估泄漏量的大小和漏孔直径,为我国空间站密封舱在轨泄漏检测提供参考。     

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。     

基于深度学习的无人机航拍目标检测研究综述

目标检测是提高无人机（UAV）感知能力的关键技术之一,其研究对于无人机的应用有着重要意义。与基于手工特征的传统方法相比,基于卷积神经网络的深度学习方法具有强大的特征学习和表达能力,成为目前目标检测任务的主流算法。近年来,目标检测技术已经在自然场景图像上取得了一系列突破性进展,在无人机领域的研究也逐渐成为热点。首先系统阐述了基于深度学习的目标检测算法的研究进展,并总结了相关算法的优缺点。对常见的航空影像数据集进行了梳理并介绍了迁移学习的方法;从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发,对无人机目标检测在近期的研究进行了归纳和分析。最后讨论了存在的问题和未来可能的发展方向。     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。