红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

全尺寸飞机结构试验技术

全尺寸飞机结构试验是以对真实的飞机结构施加外载的方式,模拟其在使用中可能遇到的受载情况。通过测量飞机的响应,核对其设计是否达到要求,检验飞机是否安全可靠。全尺寸飞机结构试验作为一种传统的、可靠的验证手段,一直占据着不可替代的重要位置。本文结合飞机结构试验技术的发展,对全尺寸飞机结构试验相关技术进行了分析。     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

随着智能视频监控应用领域的不断拓展,为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标,众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小,且对不同场景适应性强的优点,成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中,混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型,并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法,经过对比试验,论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。     

基于CATIA/CAA的四轴自动钻铆定位系统干涉检测编程方法研究及应用

干涉检测是自动钻铆加工前的重要准备工作,全文分别通过几种不同的干涉检测方法实现了运动仿真中的干涉检测,通过对各自方法取得的实际效果进行对比分析,得出通过基于CAAC++的方式调用CATIA自有的干涉检测功能不仅运算速度快、干涉检查信息全,并且程序运行稳定,效果最好,同时应用于开发的四轴数控托架仿真系统,辅助自动钻铆机生产加工,具有较广泛的应用前景。     

航空装备无损检测技术现状及发展趋势

无损检测技术已在航空装备安全可靠运行方面起到重要保障和技术支撑作用,无论是在航空装备的制造、生产过程,还是各机种的在役检测和日常维护、检查,无损检测都发挥了极其重要的作用。为实现无损检测技术的可持续发展,需要提倡一些新的无损检测理念和新的检测思路。以健康监测、集成检测和数据融合,以及数字化、图像化和信息化为典型标志的绿色无损检测可能就是未来值得发展的检测技术。     

面向大型复合材料结构的高效超声自动扫描成像检测技术

随着复合材料技术的迅猛发展及其在工业领域的广泛应用,复合材料已成为现代飞机领域的一个新的技术和经济增长点.近年来,复合材料的工装用量和应用水平,几乎成了现代飞机先进性的重要标志之一.世界上几大飞机制造公司竞相大幅度提高复合材料在新推出的各种飞机型号上的装机应用水平和用量,以此显示其技术能力,彰显其市场竞争力.在航空领域,由于其产品的特殊性,必须十分注重航空结构的减重和安全性,同时还要考虑到成本问题.     

碳纤维复合材料X射线数字化实时成像检测技术

复合材料具有设计性强、重量轻、硬度高、耐腐蚀、抗疲劳性能好、热膨胀系数小等一系列优越性能,广泛应用于航空航天、国防、建筑等领域.但复合材料制件在生产和使用过程中可能产生缺陷,引起质量问题,因此对其进行无损检测非常必要.目前射线检测仍是复合材料无损检测常用的检测方法之一.X射线实时成像检测技术作为一种新兴的无损检测方法,具有快速、准确、直观、成本低等优点,已进人工业产品无损检测领域.     

卫星编队对空间非合作目标测距相对导航精度分析

针对单颗卫星对空间非合作目标测距不能估计全部相对运动状态的问题,提出利用编队中多颗卫星同时测距相对导航。建立了相对运动状态估计的系统模型;推导了系统可观测矩阵;通过计算系统可观测度和采用无迹卡尔曼滤波（UKF）对目标相对运动状态进行估计,研究了观测矢量方向和数量与相对导航精度的关系。结果表明双星测距能估计全部相对运动状态,观测矢量夹角越大,相对导航精度越高,在编队尺寸远小于目标距离的前提下,多于两颗的卫星测距并不能明显提高相对导航精度。     

基于应变测量方法的卫星天线阵列变形检测

文章介绍了基于应变测量的卫星天线变形检测方法。该方法针对卫星天线在实际工作中产生的阵列形变,应用弹性力学的有关理论和解析方法,通过测量天线阵列单元面板表面的应变数据推导并拟合出天线阵列弯曲的挠度函数,绘制出天线阵列单元的变形构型。实验表明,该方法有较高的精度,能够为天线输出信号的相位校正控制提供依据。     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。