基于NADCAP技术降低荧光渗透检测过程中的人为差错研究

通过在荧光渗透检测领域导入NADCAP技术应用来降低该过程中的人为差错研究,探讨推进的重点和难点,提出运行步骤及持续改进方向,将荧光渗透检测过程中存在的易错点从技术层面进行防人为差错设计,并从顶层策划和过程控制方面有针对性地制定缓解方案。通过应用,可以学习和掌握先进的管理理念,为有效改进质量控制手段提供参考。     

基于合成卷积层网络结构的焊缝X射线图片缺陷筛选技术

焊接技术应用于多个领域,近些年焊缝缺陷自动检测技术成为了重要的研究方向。本文基于VGG-16卷积神经网络的良好分类性能,提出一种SC-VGG网络结构,利用合成卷积层替换了单个卷积层,同时改进了训练过程中的损失函数,使网络结构更为关注焊缝缺陷类型预测的结果。经过实验测试,SC-VGG网络结构在训练过程中损失函数曲线可以很好的收敛,与其他网络结构相比对焊缝缺陷特征的提取性能更好,平均准确率和召回率达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷自动化识别提供了算法支撑。     

计及多因素影响的永磁电机空载气隙磁密解析计算法

为准确而快速地计算与评估电机的性能,以I型转子结构永磁电机为例,提出了一种计及多因素影响的空载气隙磁密的解析计算法,并用有限元进行了仿真验证。分析了永磁体尺寸、隔磁桥高度和极弧系数等参数对气隙磁密的影响规律,为优化电机方案提供了思路。     

基于模态局部化效应的微机械加速度计研究进展

模态局部化效应是安德森局部化在结构动力学中的一种具体表现形式,其利用振动模态的能量局部集中效应实现了灵敏度的大幅度提高。因此,模态局部化效应近年来逐渐被用于研制高精度的谐振式传感器。介绍了模态局部化效应的基本原理及发展历程,及其在各类谐振式传感器中的应用及研究现状,包括质量传感器、电荷传感器、位移传感器以及刚度传感器。最后,着重介绍了模态局部化效应在惯性敏感器件加速度计中的应用及研究现状。     

面向单目立体视觉的立方镜图像处理技术

面向单目视觉辅助光电准直仪对立方镜进行准直的需求,研究针对立方镜图像的数字图像处理技术。采用Canny边缘检测方法得到灰度图像中的边缘信息,借助Hough变换按照直线程度的强弱对边缘信息进行分类提取,得到图像中立方镜棱边对应的直线信息。按照偏角与截距对棱边直线信息进行分类排序,结合先验知识得到立方镜角点对应的配对相交直线,对配对直线求交点得到立方镜角点在图像中的位置,得到的立方镜棱边及角点信息为后续的立方镜位姿计算提供了基础数据。     

几种常用步态检测典型算法的设计比较

基于步态检测技术是影响行人导航定位系统精度的一项关键因素,在研究了相关行人导航文献后,对行人步行状态建立模型,并选取了三种常见的步态检测算法,峰值检测算法、自适应峰值检测算法和零点检测算法,介绍分析了这几种算法的基本原理和设计思路。随后,在相同的环境下,基于同样的设备和测试者,设置几组不同的步行状态,分别使用三种算法对行人的运动步数进行测试统计。最后,比较测试结果,分析说明了三种算法的精确度以及各自的优缺点。     

基于低频磁信标的全天时自主定位方法

由于以GPS、北斗为代表的GNSS信号容易受到天气和位置的影响,单纯使用GNSS在某些条件下会有较大的定位误差,甚至无法提供定位服务。针对这种情况研究了基于低频磁信标的自主定位方法,分析了电磁学中的毕奥-萨伐尔定律等原理,建立了基于低频磁信标定位的系统模型,给出了分离式双信标定位方法。通过实验分析了信标安装的误差特性,最后通过仿真和实际实验验证了该定位方法的有效性,对于室内机器人导航、地下生物探索、水下跟踪定位等单独采用GNSS定位影响较大的场景下的自主定位与导航具有重要的工程应用价值。     

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。