基于机器视觉的药用铝箔印刷品质检测系统

为适应制药行业对药用铝箔印刷品质的严格要求,在分析了印刷过程中对微小针孔、正面文字缺陷以及反面细小异物的检测需求后,开发了一套基于机器视觉的药用铝箔印刷品质检测系统。系统选配了线阵CCD相机、条形LED光源等硬件,搭建了高实时性、高清晰度的图像采集环境;采用基于Win Sock网络通信的系统架构作为检测软件,将多台工控机的处理结果通过网络通信传输给中控系统。经测试表明:此检测系统在现场能够稳定、高效运行,提高了药用铝箔印刷品质检测的自动化程度。     

存在外部干扰的网络控制系统故障检测和优化

针对存在时延和丢包的网络控制系统,研究了系统的故障检测滤波器设计和优化设计问题.通过泰勒展开将未知时延处理成外界干扰,采用伯努利随机过程来描述丢包现象.设计观测器产生残差信号,将故障检测问题转化为H∞滤波问题.通过Lyapunov函数方法分析了系统的稳定性.以线性矩阵不等式的形式给出了滤波器存在的充分条件和求解方法.为进一步提高系统对故障信号的灵敏度,采用了一种优化设计方法对故障检测系统进行了优化.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

基于MBD的数字化检测工艺分工技术研究

随着数字化集成制造系统的发展与应用,数字化检测技术在数字化集成制造过程中起到了至关重要的作用,工程需求日益强烈.针对数字化检测过程中缺少较合理的检测工艺分工规划的现状,结合MBD技术,提出了基于MBD的数字化检测工艺分工的相关概念和关键技术.在考虑检测成本及检测时间为约束条件的前提下,根据检测变量构造检测工艺路线函数,实现了最优检测工艺路线的生成与检测工艺分工规划的匹配.     

工业CT检测技术在5 kN发动机研制中的应用

针对5 kN发动机结构焊缝和复合材料喷管不可检不可测的难题,开展了工业CT检测技术研究。分析了复杂结构焊缝和复合材料喷管的常规方法检测难点,利用工业CT检测技术穿透能力强、不受工件复杂结构影响的优势,对5 kN发动机产品中的电子束焊缝、氩弧焊焊缝、复合材料喷管等结构进行了检测试验,得到了良好的检测效果。结果表明,工业CT检测技术可以识别5 kN发动机产品中的气孔、未焊透、分层、裂纹等缺陷,并实现对缺陷的定位与测量,可为焊缝质量评估提供依据。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

宽频谱表面轮廓形貌干涉检测技术进展

中国先进制造业发展很快.其中,光学元件制造向尺度愈来愈大(单体直径达数米)和愈来愈小(尺度在微纳米量级)极端方向发展,对非接触式光学检测技术带来新的挑战,本文以光学表面宽频谱轮廓形貌的检测技术及仪器为例,分析国内外的发展概貌与趋势,展现了中国自主研发的系列光学干涉检测仪器成果,对于解决卡脖子问题,具有科学意义.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

基于被动探测的目标磁扰动信号检测与定位

针对目标探测定位的快速发展中,军事领域主动雷达存在的缺陷和实现具有高度隐蔽性的目标检测技术的需求,提出一种基于被动磁矢量测量的目标扰动信号检测与定位技术.该方法利用磁传感器阵列测量目标产生的磁矢量扰动信息,通过滤波、门限检测、基函数展开等技术将有效扰动从复杂的背景场中提取出来,并结合速度估计、磁梯度张量矩阵算法研究任意...     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。