地铁限界快速检测装置的研制

由于在较狭窄的地铁线路中安装的设备、电线及电缆等较多,机车在带电试运行前,需对地铁全线的限界进行严格检测及复测,当确定地铁全线限界全部合格后,才允许机车送电运行。通过大量的试验和改进,创新性地研制出了地铁限界的检测装置及相关技术,既满足了对沿线建筑物或设备是否侵限的准确检测,又在一定程度上降低了测量成本。     

渡槽工程的病害分析与防治研究

结合某大型渡槽工程实例,探索适用于该类工程的检测、评价与病害处治方法,结合检测信息进行三维数值模拟,以达到从整体与局部、内在机理与外因相结合的角度对渡槽进行病害综合分析.与以往仅从渡槽工程具体病害表象进行表层处理的方式不同,该方法是从引起结构病害的深层次原因方面进行分析研究.最后,在检测与分析的基础上,提出有针对性的病害治理方案.该方案已成功应用在工程的修补上,取得了较满意的结果.     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

多阶段可松弛的设计模式变体检测方法

针对设计模式演化后难以检测的问题,提出一种多阶段可松弛的设计模式变体检测方法.通过遍历设计模式中的参与者角色来探究不同参与者之间存在的关系,制定了检测设计模式变体的规则,引入了隐形关系增加机制,并构建了4阶段的设计模式变体检测框架.通过经典系统进行了单元检测与系统集成检测实验.实验结果表明:该方法简单有效,对设计模式变体的检测精确率达到81.25%,与传统方法相比有较明显的提高.     

止水带在线截面检测系统的设计与实现

针对现有自粘式橡胶止水带生产工艺,设计了一种自粘式橡胶止水带在线截面检测系统。该系统能够实时检测止水带的截面轮廓尺寸,为挤出机参数调节提供依据,同时为自粘胶涂布工序提供位置信息。该系统通过多个激光传感器采集止水带得部分截面参数和涂胶位置信息,由控制器将多个激光传感器的数据进行整合处理,形成完整的止水带截面参数和涂胶位置信息。同时,将数据传送给生产线主控制系统。在某生产企业协助下,将该系统集成于原有橡胶止水带生产线上,并进行了稳定性试验,总结了在线截面检测系统的设计参数及避免激光传感器发生故障的方法,为自粘式橡胶止水带的生产提高了效率、减少了浪费,并为该系统的优化设计提供依据。     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

碳纤维复合材料丝束带剪断状态快速检测方法

为解决在狭小空间内无法准确有效识别碳纤维丝束带剪断状态的问题,提出了一种基于电信号的碳纤维丝束带剪断状态的检测方法,并设计了相应的剪断状态监测硬件及软件系统。该检测方法首先通过简单的检测电路以及数据采集卡,实现对碳纤维丝束带剪断过程中的电信号实时采集,然后对采集得到的信号进行低通滤波处理,获取电压信号的峰值,将峰值与设定的检测阈值相比较,可以有效识别出碳纤维丝束带的剪断情况。实验结果表明,在进行剪断操作时,未完全剪断的碳纤维丝束带电阻为10~500Ω,而完全剪断的丝束带电阻为无穷大,将丝束带与检测电路连接,电阻的变化即可反映到两电极间的电压变化。实验中,完全剪断时,丝束带两端电压从0V大幅跃升到4.377 03V,大于设定的阈值,而未完全剪断时,丝束带两端电压从0 V小幅跃升到0.067 97V,小于设定的阈值1V,均可有效识别剪断状态,证明该方法检测结果较为准确。该方法可以在铺丝头内部的狭小空间进行检测,同时能够快速识别出碳纤维丝束带的剪断状态。     

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。