基于视觉注意力融合的表面微小缺陷检测

在生产过程中手机等智能设备的屏幕表面可能出现的微小缺陷与灰尘等脏污很相似,传统检测方法易将脏污误检为缺陷。为了提高产品表面微小缺陷的识别准确率,本文提出一种基于视觉注意力融合的检测方法。首先利用金字塔下采样初步识别出潜在目标,以减少图像数据量及提高计算效率,然后将角点检测、伽马变换和Otsu阈值分割等传统检测方法与3种显著性提取方法(布尔图显著性模型BMS、谱残差模型SR和频率调谐模型FT)相结合,建立了融合检测模型。实验结果表明,所提出的融合模型能够较为准确地区分出缺陷与脏污,F₁值可达到0.73,与其他几种显著性检测方法相比,本文方法在对脏污的识别上具有明显优势。     

基于DSP的煤矿动力开关负荷检测与保护设计

介绍以TI公司TMS320F2407数字信号处理器为核心的,矿用开关设备负荷检测和保护的设计,采用倍频锁相技术实现对工频的自动跟踪,DSP对采样后数据进行每周波多点数快速傅立叶计算,实时、准确、快速的得出电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数等电力参数,实现谐波分析和电力线路的保护等功能。单片机经双口RAM实现数据通信,采用I^2C总线组成管理电路。该电路具有电力参数显示,整定值设定,人——机对话等功能。给出装置的硬件电路以及系统软件流程。该装置提高了矿用开关保护的实时性和可靠性。     

基于决策树的DDoS攻击检测方法研究

采用决策树中的ID3算法,提出一种基于数据挖掘技术的DDoS攻击检测方法.该方法从被监控网络采集的数据中提取网络流量特征设计检测系统,较好地解决了网络流量分析中数值属性特征的分类问题.实验结果表明该系统能有效检测网络中发生的DDoS攻击行为.     

基于声波测速的充填体完整性检测

为检测水泥-尾砂充填体内部构造和力学性能,采用钻芯法从采场充填挡墙或相应部位施工覆盖整个采场的地质孔取样,使用SY-1型声波仪对样品进行声波测试,通过配套软件分析波形和频谱.结果表明:波速和动弹性力学指标的差距源自强度和疏密构造差异;虽不同充填体声波波速不同,但其声波波形和频谱成分基本相同;声波延时长、主频集中、频谱较简洁且振幅较高,反映出充填体内部夹杂、孔洞和空穴等缺陷少,结构较完整.     

传感器网络数据流异常数据检测与修正

提出一种通用于传感器网络应用的数据流异常时空综合检测与修正的方法,将基于小波的时域滤噪方法与基于BP神经网络的空域数据融合相结合,并在此基础上提出了基于小波尺度的异常检测与修正方法,通过时间阈值确定数据融合所采用的时间窗口．利用小波变换的时分和频分特性,将异常检测与修正和异常数据持续时间相联系,通过多传感器数据融合的结果对传感器网络异常数据进行修正,从而剔除传感器网络中的异常数据。     

Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进

探讨Credit-Recovery分布式并行终止检测的算法,并对算法的不足之处进行改进,提出了改进后的算法模型和描述.通过理论分析和验证,表明该模型适用于非集中式分布式并行计算的终止检测,并提高了精确度和性能.     

ARM-Linux嵌入式远程监控系统的设计

温度、压力和气体浓度是地下作业安全中的3个重要因素。为了实现矿井中这3个重要因素的远程数据采集,引入了当前嵌入式应用中较为成熟的ARM9微处理器和Linux嵌入式操作系统技术,设计了一种基于TCP/IP协议的嵌入式远程实时数据采集方案。     

基于煤矿瓦斯浓度的窄带光源谐波检测技术研究

在对煤矿瓦斯气体浓度的检测中,由于噪声、气体的吸收峰很窄、光源波长随温度的漂移等原因将引起测量的不稳定,通过采用对激光器的中心波长和气体吸收峰中心波长对准,测量光经过气体时的损耗就可以检测气体的浓度,利用一次谐波作为误差信号,可将光源精确地锁定在气体吸收峰上,并给出了窄带光源谐波检测的理论依据.实验结果表明,该方法可应用于甲烷气体浓度的光谱测量,它具有高精度、强选择性、快速响应等特点.     

探测引力波!：日本正在建造的大型引力波望远镜“神乐”

作剧烈运动的天体会使周围的空间产生振荡,这种振荡引起空间变形,以波的形式向四周传播,这就是“引力波”。早在1916年就从理论上作出了引力波的预言,然而却从未被直接检测到过。不过,随着观测技术的进步,现在终于具备了检测引力波的条件,并有可能使用引力波进行实际观测。     

彩色图像目标轮廓提取算法研究

提出了一种新的彩色图像的边缘提取方法：首先选取信道相关性最低的lαβ彩色空间,在此空间中采用基于小波变换的图像边缘检测方法进行了边缘点检测,并进行了阈值的有效确定;然后利用改进的GVF Snake模型CGVF（Color Gradient Vector Flow）Snake模型进行目标初始轮廓线的自动设置,通过极少次的逼近,得到彩色图像的目标边缘.实验结果表明,本方法提高了边缘检测的准确性,同时可以成功检测出彩色图像的目标轮廓.