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调频连续波激光测距技术在常见的非合作目标激光测距技术中,目前具有最高的测量精度,其原理是对激光的光频进行线性调制,通过测量发射信号和回波信号的频率差反推目标的距离。因此频率测量精度对于距离测量精度具有决定性影响。传统FFT由于存在频谱泄露,且频谱细化方法从根本上受限于FFT的精度,导致测量精度低。全相位FFT较好的解决了频谱泄露的问题,具有相位不变性。本文提出将全相位FFT方法应用于调频激光测距,采用时移相位差法对频率进行测量,在MATLAB环境下对试验获取的数据进行频率解算并计算目标距离。试验证明,全相位FFT应用于调频激光测距数字信号处理时,在大于50m距离处测距误差小于0.3mm,达到了良好的应用效果。 相似文献
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X射线胶片数字化和焊缝缺陷自动检测对提高航天大型零件生产加工质量和检测效率具有重要意义。在某些特定场景中,X射线检测无法采用数字式接收器,将X射线胶片转化为数字图像是缺陷识别的前提,但现有方法难以实现X射线胶片的高保真数字化,此外,大型零件的焊缝缺陷具有小目标特点,人工判读和传统图像检测算法难以保证识别精度。本文提出了一种基于深度学习的X射线胶片缺陷检测算法,首先基于全卷积神经网络在X射线胶片上不同曝光时间的图像中自动选择曝光时间最佳的数字图像,然后设计了基于轻量级MoGaA网络的缺陷检测网络,实现了数字化图像中的小目标缺陷检测。数字化和检测结果表明,该算法对于焊缝缺陷检测的准确率可达96%,取得了良好的检测效果。 相似文献
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