一种新的刀具磨损面图像边界提取方法

介绍了一种新的基于机器视觉的磨损区域几何尺寸的测量方法。该方法在人工指定含有边缘的某一微小区域后,通过一系列窗口对磨损区域的边缘进行跟踪以实现对磨损区域的几何描述。所有的图像处理仅在含有边缘的窗口中进行,减少了噪声对边缘提取的干扰,也减少了数据处理量,因此具有良好的鲁棒性和较高的处理效率。该方法的测量精度与图像分辨率有关,本文的测量精度优于5μm。     

基于进场雷达引导的无人机自主着陆控制规律设计与仿真

为了实现无人机在进场雷达引导下按照预定的航迹自主着陆,进场雷达会实时测量无人机的航迹并和预定航迹比较产生偏差引导信号发送给无人机,无人机在引导信号作用下通过控制系统不断的调整舵面,来改变其所受到的气动力和气动力矩,实现对着陆姿态和航迹的自主控制。在仿真中采用基于Matlab/Simulink的无人机六自由度非线性数学模型,设计了高度稳定与姿态控制回路,通过对仿真结果的分析,验证了飞行控制系统设计的合理性,实现了无人机按照预定航迹的自主着陆仿真。     

基于机器视觉的航空发动机C形环密封性能检测系统

航空发动机C形密封环是一种具有较大向外扩张变形的金属弹性环,其密合性能关系着发动机工作效率。针对生产过程中密封性能检测问题,搭建基于CMOS工业相机密封环弱透光环境下漏光量检测平台,采用NI可视化软件Vision Assistant采集图像并进行处理,可实现漏光区域μm级尺寸与面积测量。经工件试样测试结果表明:该技术识别精度高,可大大提高检测效率,为C形密封环性能测试提供了一种新的有效途径。     

基于最小偏度采样的卫星自主导航SRUKF算法

针对航天器自主导航系统对可靠性、精确性和实时性的要求,将最小偏度采样策略和平方根Unscented卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合,提出了一种改进型SRUKF算法,该算法在保证滤波精度和标准Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法相当的条件下,通过引入最小偏度采样减少了采样点数,提高了计算速度,以协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算,减少了计算机舍入误差.将该算法应用于磁强计/雷达高度计组合导航系统中,仿真结果表明:该算法保证了估计精度,较大地减轻了计算负担,具有算法简单、计算效率较高的特点,能够满足卫星自主导航系统的要求.     

TDICCD相机在轨成像参数自主调整方法

为了改善光学遥感卫星的成像质量,提升卫星操控的灵活性,基于遥感成像理论,提出了依据太阳高度角的卫星在轨成像参数自主调整方法。文中首先讨论了影响卫星遥感成像质量的因素,分析了入瞳辐亮度随太阳高度角的变化规律及在不同侧摆角时,一个轨道周期内相机积分时间的变化范围,并据此建立了太阳高度角、侧摆角与积分级数、增益的对应关系。然后分析了太阳高度角和侧摆角的最佳分挡策略,最终得到了可用于卫星在轨成像参数自主调整的二维查找表,以实现卫星在轨成像参数自主调整。利用该方法可提升图像的辐射质量,极大减少了地面上注的数据量。     

基于BOS技术的密度场测量研究

背景纹影技术是一种基于图像的大视场、非接触的定量流场测试技术,在流场测量中有着广阔的应用前景。详细介绍了背景纹影技术的基本原理,并从理论上对系统灵敏度以及空间分辨率进行了深入分析。根据背景纹影技术原理,深入设计了背景斑点图案,搭建了密度场测量系统,基于火焰流场和喷流流场开展了定量测量研究,并给出了流场密度和温度分布测量结果。结果表明,背景纹影技术可以便捷、有效地实现流场密度测量和温度测量,为实现大视场定量的流场密度测量提供了一种简洁有效的方法。     

CT图像中一类裂缝类缺陷提取与可视化

文章首先对裂缝图像进行形态学去噪预处理。然后,针对CT图像中裂缝类缺陷和背景相连的情形,通过区域生长、边缘提取、斑点噪声消除、形态学膨胀和腐蚀等运算,优先封闭外轮廓,从而建立了裂缝类缺陷区和背景区之间的分界线。最后,通过图像差运算实现了裂缝类缺陷的二维特征提取,并将缺陷形态可视化。     

基于光场三维重构和PSP的曲面压力测量技术

光场单相机三维压力测量技术（LF-3DPSP）将光场三维成像技术和压敏漆（Pressure Sensitive Paint,PSP）技术结合,测量三维模型上的压力分布,为气动实验研究提供了一种全新的测量手段。LF-3DPSP采用与传统二维PSP技术相似的步骤,不同的是在试验阶段采用具有自主知识产权的光场相机硬件系统拍摄PSP图像和模型纹理图像,用于计算模型表面压力分布和模型三维结构尺寸。以截锥体为例,在Ma5的高超声速风洞中对该技术进行验证性试验研究。结果表明:LF-3DPSP技术能够精确测量大曲率模型的三维表面压力分布,且压力分布结果与纹影试验结果相匹配。     

基于序列图像的非合作目标自主导航及验证

针对空间自旋或章动运动的非合作目标运动感知与估计问题,给出了一种基于序列图像的运动测量与状态估计方法。所给出的方法由两部分组成:(1)采用立体视觉测量目标三个非共线的特征点,建立目标参考系并实现相对姿态的测量;(2)采用目标运动学和动力学方程,推导了扩展卡尔曼滤波器,实现目标角速度和惯量比的估计。最后,分别给出了数学仿真和物理试验:(1)利用数学仿真验证了所给出的卡尔曼滤波估计算法在不同目标运动情况下的收敛性;(2)利用机械臂模拟目标的自旋运动,利用双目相机采集目标运动图像,试验结果验证了所给出的运动测量与状态估计方法可以连续的给出目标角速度的精确估计。     

论高校外语教学改革中的教师自主

在外语教育的领域里,随着国内外学者对“学习者自主”的广泛研究,“教师自主”也越来越受到关注。本文首先对教师自主的涵义进行了探讨,然后进一步揭示教师自主和学习者自主之间的关系,最后为高校英语教学改革中教师如何实现自主发展提供了一些方法和途径。     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上,提炼出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。还通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭的效果图做了比较。     

Ground-Based Cloud Using Exponential Entropy/Exponential Gray Entropy and UPSO

Objective and accurate classification model or method of cloud image is a prerequisite for accurate weather monitoring and forecast. Thus safety of aircraft taking off and landing and air flight can be guaranteed. Thresholding is a kind of simple and effective method of cloud classification. It can realize automated ground-based cloud detection and cloudage observation. The existing segmentation methods based on fixed threshold and single threshold cannot achieve good segmentation effect. Thus it is difficult to obtain the accurate result of cloud detection and cloudage observation. In view of the above-mentioned problems, multi-thresholding methods of ground-based cloud based on exponential entropy/exponential gray entropy and uniform searching particle swarm optimization （UPSO） are proposed. Exponential entropy and exponential gray entropy make up for the defects of undefined value and zero value in Shannon entropy. In addition, exponential gray entropy reflects the relative uniformity of gray levels within the cloud cluster and background cluster. Cloud regions and background regions of different gray level ranges can be distinguished more precisely using the multi-thresholding strategy. In order to reduce computational complexity of original exhaustive algorithm for multi-threshold selection, the UPSO algorithm is adopted. It can find the optimal thresholds quickly and accurately. As a result, the real-time processing of segmentation of groundbased cloud image can be realized. The experimental results show that, in comparison with the existing groundbased cloud image segmentation methods and multi-thresholding method based on maximum Shannon entropy, the proposed methods can extract the boundary shape, textures and details feature of cloud more clearly. Therefore, the accuracies of cloudage detection and morphology classification for ground-based cloud are both improved.     

温敏漆校准及图像后处理方法研究

涂料校准误差是温敏漆实验技术中的重要误差源。针对国产615/EP配方温敏漆实施校准实验，系统研究了校准过程中涉及的CCD曝光时间，图像平均幅数，噪点的强度、体积和数量，图像清晰度和模数转换位数等技术参数对校准精准度的影响。研究结果表明:噪点的强度、体积和数量对涂料校准精准度影响很大。在噪点数量少、强度弱的取图区域中，图像清晰度对校准精准度影响很小，单幅图像即可保证校准精准度的要求。为了获得较高的校准精准度，对于滨松ORCA-R2型CCD相机，建议采集图像灰度值大于相机满井值的32%，同时要求温敏漆风洞实验与校准实验中采集图像的位数保持一致。     

基于特征点互信息预配准的医学图像配准技术

基于最大互信息的医学图像配准算法近几年来成为医学图像处理领域的热点。由局部极值导致的寻优困难是困扰该算法的核心问题,混合优化算法成功地解决了互信息函数的寻优问题,但延长了配准时间。文中研究了互信息函数峰值周围的局部极值特征,提出安全区域的概念。利用特征点互信息理论,并结合多灰度级和多分辨率策略,提出一种基于混合优化算法寻优和特征点互信息预配准的改进型算法。经过模拟数据和实际数据配准实验证明,该算法在保证了配准精度的同时,提高了配准的速度,稳健性更强,具有临床推广价值。     

基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别

与内容无关的笔迹鉴别是属于图象处理和模式识别领域的一项课题，有着广泛的实用前景。本文提出了一种基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别的方法。文中讨论了提取笔迹灰度图象特征和用前向神经网络分类器进行两大问题。对笔迹灰度图提取了3大类18个灰度特征，面前向神经网络分类器由一种新的遗传算法同时优化设计其结构和权重矢量。通过对10人、每人6幅笔迹度图象用18个灰度特征进行鉴别,试验结果显示此方法设计的前向神经网络分类器收敛率高，比常用的最近邻分类器有更高的识别正确率。     

基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪

提出了一种改进的特征点运动矢量估计方法,用于动态序列图像中的运动目标跟踪。首先利用改进的最小亮度变化算法提取特征点;然后通过自适应的十字模式搜索法确定这些特征点的匹配点。在RANSAC方法的基础上,利用运动背景的仿射变换参数实现运动背景的补偿。最后利用合理的形态滤波技术,运动目标将完整地从背景中提取出来并实现准确跟踪。实验结果表明,改进的方法可以成功完成运动背景的补偿,并为动态序列图像的运动目标跟踪提供了保证。     

用于微小卫星的陀螺随机常值偏置误差的在轨标定

结合陀螺在微小卫星上的使用,提出了一种不依赖于其余敏感器信息的陀螺随机常值偏置实时在轨标定技术.该技术利用陀螺在轨实时测量信息,结合卫星姿态动力学本身的约束,实现了陀螺加电后初始随机零偏的在轨实时确定.分析了标定模型的可观性,得出了该技术的适用条件.仿真结果表明,该标定算法具有较高精度,对陀螺采样频率具有一定的鲁棒性,并具有较快的收敛速度,在给定的姿态动力学模型的精度条件下,100 s内基本稳定,收敛精度在1.0 (°)/h左右,标定性能可满足空间任务的需求.     

Scratch Detection Algorithm of Car Surface Based on Directional Color SUSAN Operator

The car surface scratch detection adopts the traditional manual detection with poor efficiency and high missing rate. Because of the gray mark and the background of car surface scratches,the traditional edge detection algorithm cannot meet the needs of car surface scratch detection. Therefore,the directional SUSAN algorithm based on CIELab color space is adopted in this paper. The direction template and the circle template to calculate the color difference of the color image are used in the algorithm which has been converted to the CIELab space. The edges and scratches are eliminated by matching and contrasting the detected image with the edge template. Experimental results show that the algorithm can effectively detect scratches on the surface of cars,improve the detection speed and reduce the undetected rate.     

基于互信息的图像配准技术研究及应用

介绍了图像配准的基本框架和方法,提出了一种基于灰度信息的配准算法,利用互信息作为图像相似性度量的准则,通过Matlab实验证明了该算法的有效性。     

一种基于图像的模型迎角实时测量方法和应用研究

模型迎角的测量是风洞试验中非常重要的环节.使用图像的测量方法能够在不影响模型的情况下对它的角度进行非接触的测量.提出了一种采用图像对模型迎角进行测量的方法,对系统的设备组成、测量原理等方面进行了说明,通过对图像畸变的矫正来修正成像系统本身的测量误差.通过采用图像分层、特征提取和自适应阈值分割等快速图像处理方法实现了对模型迎角的实时测量.分析了风洞试验时振动对测量的影响,进行了测量精度检验,对风洞试验结果进行了简要分析.