表面贴装器件图像处理关键技术研究

针对贴片机中表面贴装器件(Surface Mount Device,SMD)的视觉测量问题,研究了SMD的图像识别和测量算法.基于视觉飞行对中技术获取SMD图像.根据SMD的几何特征,提出了用于其图像处理流程的高斯滤波、迭代算法和最小面积外接矩形算法,并分别在Halcon和OpenCV两大机器视觉平台上进行对比分析与验证.     

不同尺寸微腔介质阻挡放电的对比研究

为进一步降低放电起始电压,产生数量较多、分布较均匀的低温等离子体,设计并制作了一种印刷电路板上的新型微电极——微腔结构电极,在高频正弦交流电压下,对尺寸l为0.3 mm、0.5 mm和1.0 mm微腔结构电极进行实验,根据得到的Lissajous图形进行分析。实验研究表明:外加电压相同条件下,微腔阵列的表面积与接地电极的面积之比D为0.69时,微腔与接地电极间的等效电容C_q、放电气隙电压U_g、半个周期内放电通道传输的电荷量Q_g、平均放电功率P均达到最大;但微腔电介质表面功率密度ρ却在D为0.36时达到最大;且高压电极与接地电极间的等效电容C_d变化很小,基本接近于静态介电常数对应的数值。     

基于LabVIEW的球压试验压痕检测方法的研究

以机器视觉检测技术为基础,在虚拟仪器平台上,利用图形化语言LabVIEW和视觉开发包IMAQ Vision设计了球压试验压痕检测系统.这种测量方式能够有效减小试验人员主观性对测量结果的影响.经过实际测量,检测系统的绝对误差小于0.1 mm.     

基于机器视觉的薄带铸轧熔池液位识别方法

为解决薄带铸轧熔池液位难检测的问题,研发机器视觉识别熔池钢水液位的方法.利用线阵CCD下熔池钢水与铸轧辊灰度值有明显差别的图像特征,建立熔池液位的机器视觉检测系统.利用所选线阵相机采集图像速度快的特性,提出基于时间建立熔池液位图像原型的方法,建立了以滤波处理、二值化处理和边界识别为核心的熔池液位视觉识别模型.使用建立的系统和模型在实验室铸轧机和感应加热炉上进行了测试实验,结果表明:所建的熔池液位视觉检测系统和识别方法具备可行性,具有较高的检测精度和较快的检测速度,能够满足工业生产需要.     

基于BP网络的同面多电极技术图像重构算法

为实现同面多电极技术对飞机用复合材料损伤区域和大小的识别,采用BP神经网络算法建立采样电容值与检测区域介电常数分布的非线性映射,利用输出灰度值实现损伤区域的图像重构.利用主元分析法对输入电容值进行降维处理.采用自适应调整学习率与动量因子方法加快了BP网络训练的收敛速度.仿真结果表明,该算法重构的损伤区域图像成像速度较快,准确度满足实现同面多电极技术对复合材料损伤区域大小和位置识别的要求.     

基于平面标靶的物体空间姿态精确测量

论文在研究平面标靶合作标识的精确识别算法和图形空间向量变换模型基础上,建立了空间姿态测量算法模型与软件流程,并提出了一种新的拓扑定位方法,并以模拟汽车四轮定位视觉测量为例进行验证,结果表明该方法具有较好的抗遮挡能力,较宽的测量范围和较高的测量精度,为采用平面靶标组建的机器视觉测量系统提供了一种可行的方法。     

薄膜材料复介电常数与复磁导率测试研究

采用谐振腔法对薄膜材料复介电常数和复磁导率进行了测试研究。依据腔内电磁场的特性及薄膜材料体积小的特点，采取了较大的模指数、高品质因数、小耦合系数等措施，设计了在2GHz频率下工作模式为TE105的矩形谐振腔。使用Agilent 8722ES络分析仪进行扫频反射测量，由放置试样前后腔的谐振频率和品质因数以及试样的体积等计算出薄膜材料复介电常数和复磁导率，该方法操作简便，准确性较高。     

反应器特征参数对介质阻挡放电去除NO的影响

建立了一套高压电源系统,设计了同轴圆柱筒介质阻挡放电管反应器。研究了采用介质阻挡放电冷等离子体去除NO时,介质层厚度、介电常数、中心电极与介质层管尺寸对NO去除率的影响。结果表明:介质层厚度的增加将降低NO的去除率;采用介电常数较大的介质作为阻挡层材料,有助于提高NO的去除率;中心电极直径和介质层管内径变化对NO的去除率有显著的非单调的影响,对于中心电极直径和介质层管内径应存在最佳尺寸使得NO的去除率达到最高。     

基于多路开口同轴探头的介电常数测试系统开发

本文提出并开发了一种基于多路开口同轴探头的介电常数测试系统,利用射频多路开关实现多探头分时工作,获取多路反射系数并对其进行补偿,基于准静态模型反演得到介电常数,首次利用开口同轴探头法实现了介电常数的空间多点测量;然后通过测量已知介电常数的液体,对照液体介电常数理论值进行误差分析,验证了该系统的准确性;最后使用该系统对非均匀含水石英砂进行测量,获得了空间多点的介电常数分布,进一步结合介电混合定律反演得到了空间多点石英砂中水体积分数。结果显示：该系统获得的介电常数反演值与理论值吻合度高,误差分析表明该系统精度优于现有主流的单探头商业测试系统,利用该测试系统可实现对非均匀介质介电常数空间多点分布的精确测量,且测量精度高、可靠性好,扩展了开口同轴探头法在非均匀介质测量中的适用范围,对非均匀介质的微波介电特性研究具有重要科学及工程意义。     

不完全量测下基于机器视觉的被动跟踪算法

针对不完全量测下利用电视摄像机的单站水面目标被动跟踪问题,提出了一种基于机器视觉被动测距的联邦目标跟踪算法.首先,利用机器视觉技术设计了目标距离的被动测量方法;其次,依据测量机理将测量通道分解为机器视觉被动测距通道和传统测角通道,基于验后置信度残差检测的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)设计了双通道子滤波器,并对子滤波器估计结果进行联邦结构融合得到最终估计结果.通过OpenGL仿真目标图像和真实水面目标视频的测量结果证明了机器视觉测距的有效性,且在不完全量测下,该跟踪算法比传统基于质点的被动跟踪算法具有更高的跟踪精度.     

一种自动跟踪土微观变形的试验方法

土微观结构的变形性能对工程力学性质起着非常重要的作用.计算机视觉数字化技术的发展,为岩土领域土微观结构变形分析提供了一种新的研究方法.为了研究土颗粒在动载条件下的运动特性,利用计算机自动跟踪技术对土的微观变形进行了动态测量.将圆柱形土样对称地分成两部分,取其中一部分放于有一面是透明玻璃的半圆柱形加压舱内,通过玻璃窗口,自动控制台上的长距离,远心显微镜头不仅可以拍摄到土颗粒变形的全过程,同时利用变模板方法通过实时序列图像分析就可以跟踪到移动的土颗粒.试验证明该技术能够成功跟踪土颗粒并能十分方便地得到土微观结构的变形参数.     

Virtual Machine-Based Task Scheduling Algorithm in a Cloud Computing Environment

Virtualization technology has been widely used to virtualize single server into multiple servers, which not only creates an operating environment for a virtual machine-based cloud computing platform but also potentially improves its efficiency. Currently, most task scheduling-based algorithms used in cloud computing environments are slow to convergence or easily fall into a local optimum. This paper introduces a Greedy Particle Swarm Optimization(GPSO) based algorithm to solve the task scheduling problem. It uses a greedy algorithm to quickly solve the initial particle value of a particle swarm optimization algorithm derived from a virtual machine-based cloud platform. The archived experimental results show that the algorithm exhibits better performance such as a faster convergence rate, stronger local and global search capabilities, and a more balanced workload on each virtual machine. Therefore, the GPSO algorithm demonstrates improved virtual machine efficiency and resource utilization compared with the traditional particle swarm optimization algorithm.     

求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。     

机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

随着视频技术和红外成像技术在机械制造业中的广泛应用,一些应用场合优先利用计算机视觉技术,由计算机替代监控人员进行图像理解。文中简要介绍了机器视觉系统的基本组成,在已有的或设想的一些应用实例的基础上,详细分析了机器视觉技术在机械制造及其自动化中应用,重点阐述了在检测和测量方面的典型应用,并探讨了机器视觉广阔的应用前景。     

一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用

首先对粒子群优化算法进行了改进,用粒子群中所有粒子最优位置的加权平均值替代速度更新式中的粒子最优位置,并根据粒子群中粒子的浓度自适应地调整加速系数．这种改进的粒子群优化算法利用了粒子群中所有粒子最优位置的信息,并在进化过程中自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度．然后,针对盲...     

基于自适应遗传算法的粒子滤波器

针对重采样导致的权值退化问题,应用遗传算法的进化思想来优化重采样算法,将粒子权值作为适应度值,合理设定阈值,利用最佳个体保存法保存高适应度粒子,利用自适应交叉、变异操作对低适应度粒子进行进化,将高适应度粒子与进化粒子组合成新的粒子集进行状态估计.仿真实验表明,该算法具有良好的实时性和估计精度,其状态估计精度比标准粒子滤波提高近24倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近4倍,耗时约为无迹卡尔曼粒子滤波的1/10.     

基于均值迁移的粒子滤波算法研究

针对弱观测噪声环境下的粒子退化现象,特别是观测噪声较小时非线性非高斯的粒子滤波问题,提出了一种基于均值迁移的粒子滤波算法。首先,将核密度估计的无参快速模式匹配算法引入到粒子滤波中,并迭代计算概率密度估计。然后,利用均值迁移估计粒子梯度的方向,计算每个粒子移向其样本的均值。当粒子位置发生改变时,对重采样粒子进行加权处理。最后,根据本算法采样更新粒子集,有效地克服了粒子退化现象并提高了状态估计精度。     

机器视觉在精密测量中的应用

机器视觉技术正广泛地应用于各个方面,从工业检测到文件处理,从医学图象到遥感图象,从毫微米技术到多媒体数据库,不胜枚举,可以说,需要人类视觉的场合几科都需要机器视觉。文章围绕自行研制的二维显微摄象精密检测系统,描述了机器视觉的基本原理、基本组成以及制造业中精神测量的现状和发展趋势;展示了机器视觉技术在机械制造微尺寸精密测量中的成功应用,以及其在精确定量感知等方面特有的优越性。     

基于机器视觉的柔性机械臂振动位移测量

 针对传统的振动位移测量方法中,间接测量法误差较大、准确度较低,而直接测量法虽能达到精度,但成本较高、实用性较差的问题,提出一种基于机器视觉的振动位移测量方法。选取电机驱动运动的柔性机械臂作为测量对象,通过CCD相机采集机械臂末端标记点运动图像,再经过阈值分割、质心检测等视觉处理,得到机械臂振动位移信息。通过搭建实验平台对该方法进行实验验证,并与压电材料测量法及仿真法得到的振动位移进行对比,结果表明,基于机器视觉的振动位移测量方法能够在不接触工况下,对柔性机械臂进行准确、实时的振动位移测量,相比于压电材料测量法,避免了公式误差等影响,具有明显的优越性。