基于机器视觉的万用表数字识别技术研究

为提高手持式数字万用表校准系统的自动化水平，本文通过研究图像灰度阈值法、传统方法的目标分类和深度学习三种不同类型的字符识别技术，提出了两种基于机器视觉的数字识别方案。测试结果显示，两种方案的字符识别准确率均可达到99.8%，但其在硬件资源占比、编程难易程度上二者还存在显著差异。该机器视觉字符识别功能的成功开发与应用，可为更多无程控通信接口的计量测试设备，及一些不适于人工作业的危险计量工作环境进行类似的数字识别提供借鉴。     

空间站太阳电池标定技术

为了提高空间太阳电池标定效率并准确得到空间环境中太阳电池在轨数据，研制了太阳电池空间站标定装置，开展首飞试验。其中，标定装置包含能够长期驻留空间站的太阳电池标定采集器和航天员可携带的返回式样品装置正样单机。攻克了空间站可往返太阳电池样品重复使用技术、多路太阳电池IV特性测量技术、非标准条件修正算法等关键技术。通过试验验证了新型定制化空间太阳电池在真实太空环境下的光电性能和可靠性，建立航天应用的产品性能衰减模型。本研究有望建立溯源至空间AM0的标准太阳电池溯源体系，开展量值传递。