基于深度学习的图像匹配方法综述

图像匹配是飞行器视觉导航中的一项关键技术。基于深度学习的图像匹配方法在近几年快速发展,其特征提取网络比传统方法具有明显优势与广阔的应用前景。基于深度学习的图像匹配方法可以按照网络结构的不同分为单环节网络模型匹配方法和端到端网络模型匹配方法。首先对单环节网络模型中的特征检测模型、描述符学习模型、相似度度量模型和误差剔除模型逐一进行了深度调研及分析,然后对端到端匹配网络模型中的单网络结构方法和多网络结构组合方法进行了针对性的综述,并对经典的端到端匹配网络模型算法进行了介绍和分析。最后,结合目前基于深度学习的图像匹配方法存在的问题,指出未来可能的发展趋势和方向,为后续研究者在深度学习图像匹配的研究提供一定参考。     

金属增材制件射线检测缺陷检出概率分析

针对增材制造射线检测缺乏缺陷检出概率数据易导致裂纹、孔隙缺陷漏检问题,以GH3625高温合金增材制件的线型缺陷和孔型缺陷为研究对象,使用CIVA2020仿真平台模拟X射线检测并得到缺陷检出概率（POD）曲线,研究两种缺陷不同尺寸变化对缺陷检出概率的影响,确定不同影响因素下缺陷检出尺寸及检出概率,并利用Sgompertz函数拟合得到线型缺陷受深度影响的POD曲线方程以及孔型缺陷受半径影响的POD曲线方程,建立了增材制造线型缺陷和孔型缺陷的缺陷检出概率模型。结果表明：在95%的置信水平下以90%概率可检出的线型缺陷长度尺寸为0.211 mm、宽度尺寸为0.213 mm、深度尺寸为0.178 mm,孔型缺陷可检出的直径尺寸为0.188 mm,高度尺寸为0.190 mm。通过实际试样微焦点射线成像检测以及胶片射线照相检测对仿真结果进行对比验证。表明建立的缺陷检出概率模型较为准确,可为增材制造中裂纹与孔隙缺陷检测可靠性分析提供依据。     

一种遥感图像建筑物检测新方法

遥感图像中的建筑物检测对于土地规划和地图绘制等具有重要意义。文章针对高分辨率全色遥感图像植被覆盖中隐蔽建筑物检测问题,提出了一种结合屋顶结构信息和纹理信息的快速房屋检测方法。首先利用屋顶边缘的几何关系寻找具有矩形屋顶的建筑物;然后使用形态学方法提取屋顶较亮的建筑物;最后利用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述屋顶的纹理特征,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）排除误检区域。通过在全色遥感图像集上的试验证明,所提方法对高分辨率遥感图像植被覆盖区域中的建筑物目标具有较高检测率和较低误检率。     

DS-CDMA时域抗窄带干扰接收机性能分析

从误码率和PN码捕获两个方面,分析采用时域预白化滤波器和双边插值滤波器的DS-CDMA抗窄带干扰接收机性能,结果表明,抗干扰滤波器可显著改善接收机误码率的性能,但同时使得PN码相关输出产生较大的相关旁瓣,对PN码捕获性能产生严重影响。     

频率综合器跳频时间测试

为解决用于直接模拟式频率综合器、锁相式频率综合器跳频时间测试方法的不足，提出了一种用调频控制器、合成信号源混频器和示波器等进行测试的改进方法。给出了测试原理和条件。分析和应用结果表明，该方法基本适用于不同的频率综合器，且不影响综合器的正常工作，能真实反映其调频时的工作状态。     

构建有效质量保证体系 打造一流检测实验室

简要介绍了实验室认可的发展和现状,结合工作实际,对《检测和校准实验室能力认可准则》中关于管理和技术要求的多个要素进行了分析说明,阐述了打造一流检测实验室在建立质量保证体系方面的工作重点。     

数字PCM码同步器与检测器

:该文在取得数码同步器的实际测量值基础上进行了理论分析。这种同步器的原理是先对接收的数据进行非线性滤波,生成谱线,然后通过一数字锁环(PLL选取谱线,达到同步的目的。数据检测由匹配滤波器完成。这种实现方法最吸引人的特点是捕获时间短及全数字化。     

氢脆快速测试仪及其检测技术的研究

OC—Ⅱ型氢脆快速测试仪是新研制的动态弯曲氢脆测试仪,测试时间仅几分钟到几十分钟,其特点快速、简便、经济。测试仪研制过程中,运用了声发射监控和断口分析的方法,深入地研究了试样裂纹的发生、扩展规律和断口的形成过程。研究证明:测试仪的推进速度对氢脆程度影响显著,当推进速度选用3mm/min时与静态弯曲一样,试样充分反映了氢致延迟断裂的特点。