一种月面采样量的在轨自主测量方法

月面采样量的在轨自主测量是实现月面自主采样的必要环节。本文设计了一种月面采样装置,根据图像信息实现对月面采样量的在轨自主测量。针对图像中目标与背景灰度差较小、背景区域噪声较多的特点,采用了改进型最大类间方差法与连通标记自适应去噪方法,实现了采样区域较为准确的分割。针对单目相机无法直接获取采样区域尺寸的特点,利用已知物体尺寸进行在轨自主标定,结合图像中提取出的采样区域,完成了采样区域尺寸的计算,实现了采样量的在轨自主测量。试验结果表明,在轨自主测量结果与实际结果吻合,本文提出的在轨自主测量方法有效。     

高超声速飞行器脆性透波材料大热流冲击下断裂性能试验

高超声速飞行器在俯冲段、高机动变轨或瞬间外露定位探测设备时,快速变化的高热流密度气动热会对天线窗、天线罩等部件产生强烈的热冲击。判断脆性材料透波部件在大热流密度冲击下是否出现断裂破坏及确定断裂时间点,对于高超声速飞行器能否最终锁定并击中目标具有极为重要的意义。本文建立石英灯红外辐射式大热流冲击试验系统,最大冲击热流密度可达1.5 MW/m²,并对SiO₂和Al₂O₃2种脆性材料进行了高速热冲击试验。热流冲击模拟准确,控制结果与预设热流的相对误差小于1.0%。同时,采用数字图像相关方法实时采集热冲击过程中脆性材料表面散斑图像的动态变化,成功捕捉并获得了断裂时间点这一重要关键参数。通过对散斑图像的分析计算,得到了脆性试验件断裂前的表面应变的变化。试验结果为高超声速飞行器透波天线窗等信号探测定位部件在高速大热流热冲击下的安全可靠性设计提供了重要依据。     

Effect of drag reducing riblet surface on coherent structure in turbulent boundary layer

The characteristics of turbulent boundary layer over streamwise aligned drag reducing riblet surface under zero-pressure gradient are investigated using particle image velocimetry. The formation and distribution of large-scale coherent structures and their effect on momentum partition are analyzed using two-point correlation and probability density function. Compared with smooth surface, the streamwise riblets reduce the friction velocity and Reynolds stress in the turbulent boundary layer, indicating the drag reduction effect. Strong correlation has been found between the occurrence of hairpin vortices and the momentum distribution. The number and streamwise length scale of hairpin vortices decrease over streamwise riblet surface. The correlation between number of uniform momentum zones and Reynolds number remains the same as smooth surface.     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

基于图像化变差函数的性能数据异常明别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常 判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4 方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关 键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O 验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

基于相关滤波器的嵌入式动态目标跟踪系统设计

针对空间非合作运动目标监控,提出了一种基于嵌入式技术的动态目标实时检测与跟踪方法,并完成了跟踪系统的研制设计和测试。该视觉目标跟踪系统以嵌入式处理器为控制器,通过相机模组获取实时视频图像,图像经过视觉检测与跟踪算法程序分析,得到目标的位置信息后,控制伺服运动系统调整相机姿态实现对动态目标跟踪。提出了基于相关滤波原理的跟踪算法,搭建了树莓派嵌入式测试系统,完成实时检测与跟踪的实验评估。实验结果表明,嵌入式处理器中检测与跟踪程序的平均运行帧率达到25FPS,伺服机构在水平360°和俯仰±60°范围内实现了对移动速度90°/s的目标的实时、稳定监控与跟踪。     

CCD在零件几何尺寸测量方面应用的研究

本文介绍了ＣＣＤ用于测量零件几何尺寸的探讨,设计制作了测量系统,取得一批实验数据,经过分析提出了改进的方案,为今后在这方面的进一步研究奠定了基础。     

用半实物仿真评估成像制导对抗效果的方法

提出了一种用半实物仿真手段对红外成像对抗效果进行评估的方法,对其组成、工作原理以及实验方法做了详细介绍。作为一个通用评估平台,此方案可以较为全面地评估光电对抗武器的干扰性能。     

对偶空间上的高分辨率遥感影像道路提取

道路目标的提取是遥感领域的重要研究内容。针对背景复杂的高分辨率遥感影像，论文提出一种在对偶卒间榆测道路目标的算法。该算法包含以下步骤：通过投影变换，分别将直线的灰度级标准差及其边缘梯度矢量均值映射到直线方程的对偶空间；在对偶卒间上，根据直线的标准差和边缘梯度矢量的峰谷分布规律检测道路目标；根据已检测的目标位置，用搜索和跟踪的手段提取连接道路网。实验结果表明，本方法能够很好的提取各种明暗度及一定曲度的道路目标。