基于改进PCNN的轴尖表面缺陷检测

脉冲耦合神经网络(PCNN,Pulse Coupled Neural Network)与传统神经网络不同,不经过训练即可用于图像处理.针对PCNN模型中结构参数较多,且需要人工反复试验进行设置的困难,改进模型结构,简化了馈送输入和连接输入,减少了待定参数;根据邻域灰度动态地计算内部连接系数,由邻域的欧氏距离计算权值矩阵,再由图像的灰度特征计算动态阈值.将改进的PCNN用于陀螺轴尖表面缺陷图像的分割,用基于完整性与正确性指标的缓冲区匹配方法评价所提方法、最大熵法及Canny方法.针对不同缺陷图像的实验表明:所提算法的完整性与正确性都高于0.9,证明所提方法更有效.     

触点接触电阻的动态检测

定时器、继电器等电器靠触点闭合来控制电器系统的电流、电压或定时时间。这时，触点闭合时的接触电阻对电器的电气性能有很大影响，因而触点接触电阻是这类电器的重要技术参数。目前，企业中仍普遍采用手工、静态、抽检法来测量这一参数。这不仅检测效率低，而且与动态使用状况不一致。我们研制了触点电阻动态检测系统，大大提高了检测效率，并使动态检测与使用状态一致，对保证定时器、继电器等的可靠性有重要意义。     

基于ViBE与面向对象分类的视频卫星运动车辆检测

为了提高视频卫星对运动车辆的检测质量,在经典视觉背景提取器(ViBE)算法的基础上,结合遥感的面向对象分类技术,从提升正确检测运动目标数量和抑制虚假运动目标检测数量两个方面着手,提出了一种新的运动车辆检测方法（VOMVD）。首先通过优化ViBE模型参数,尽可能多地获取真实运动目标,但这在一定程度引入了许多的虚假目标。研究继而依据影像上地面小尺度运动目标和道路的依存关系,采用面向对象的分类方法,基于光谱、纹理、空间属性,构建了均值、标准差、卷积核内平均灰度值、卷积核内平均信息熵、面积、长度、紧密度、延伸度等8个特征,用于提取道路信息,以此掩膜ViBE提取的虚假运动目标和伪运动目标。结果表明,基于本研究提出的视频卫星运动目标检测方法较之三帧差分法、ViBE检测方法等,其精度有明显提升。在本研究中,三帧差分法、ViBE和VOMVD对运动目标的检测精度P分别为70.91%,61.49%和85.71%,召回率R分别为84.78%,98.91%和97.83%,F值分别为77.23%,75.83%和91.37%,有效提升了方法对运动目标的检测效果。     

基于平面变换的高精度相机标定方法

针对传统方法未考虑透视偏差的存在,提取椭圆圆心作为真实物理圆心投影点造成相机标定误差的问题,提出了一种基于平面变换的高精度相机标定方法。提取标定板内外边框上的角点,对标定板进行平面变换,将标记点由椭圆投影成近似的标准圆;利用图像矩提取标准圆圆心的坐标,投影回原标定板平面,得到标记点实际圆心的像素坐标;根据圆形标记点实际圆心的坐标,利用张正友标定法完成相机标定。实验结果表明：与传统方法相比,所提方法将相机标定的误差降低了66.169%,有效提高了相机标定的精度。     

多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法

反舰导弹对舰船要害部位的精确打击能力是精确制导武器的关键技术之一。针对反舰导弹导引头对舰船要害部位检测精度低、特征提取能力不足,预测框的处理降低检测速度等问题,提出了一种多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法。由于舰船要害部位检测数据具有多尺度、多角度特性,引入多尺度特征融合模块,综合利用不同感受野的检测信息,优化特征提取;利用高效轻量化注意力机制改进Hourglass结构中的跨层连接,提升检测精度,降低算法总参数量;使用迁移学习有效提升算法收敛效果。在建立的舰船要害部位检测数据集和公开的PASCAL VOC数据集进行实验,检测准确率分别提升了4.41%和5.57%,分析算法参数与运算量,设计了模块消融实验,论证了所提算法的有效性。     

基于图对比的上下位关系检测

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实投影之间关系的局限性,提出了一种基于图对比学习的上下位关系检测(HyperCL)方法。引入图对比学习进行数据增强,基于最大化局部和全局表示的互信息,学习具有鲁棒性的词特征表示。所提方法学习了将下位词的词向量投影到上位词和非上位词,同时能够更好地区分嵌入空间中的上位词和非上位词,从而提高了检测精度。在2个基准数据集上的实验结果表明,所提模型比现有方法在准确率上提升了0.03以上。     

高光谱图像序列中的运动弱小目标检测

高光谱图像序列中包含时域信息和光谱信息的弱小运动目标检测因其在民用和军用中的重要作用而引起了研究人员的兴趣。本文提出了一种新的空时联合异常方法来解决运动弱小目标的检测问题。该方法分别从空间域和时间域利用异常检测算法计算空间异常图和时间异常图。为了检测目标的运动一致性特征,该方法生成了运动轨迹预测图。将空间异常图、时间异常图和轨迹预测图融合后,可以很容易地从背景中检测到感兴趣的目标。该方法被应用于云杂波背景下的空中目标测试数据集。实验结果表明,该方法具有较低的虚警率和较高的检测率。     

基于翼梁结构的无损检测数据融合技术

无损检测是航空维修中使用的最重要手段之一，也是提高航空安全的有效途径之一，而数据融合是提高无损检测准确性的一种有效方法。在介绍数据融合技术的基础上，分析了多种数据融合方法及其优缺点，并以飞机机翼主梁为例，对利用模糊逻辑法给出的无损检测数据融合处理结果进行了分析。     

活塞裙部外圆复杂型面在位检测及其误差修正

提出了一种基于Windows环境下的活塞裙部外圆复杂型面在位检测的新方法,并设计了在位检测的软、硬件系统.同时,根据活塞裙部型面的特点,在现有常用误差处理算法的基础上进行了改进,新的误差处理方法具有更强的适用性.