瓦斯爆炸的突变模型

应用灾变理论原理，建立了反映瓦斯爆炸过程的尖点模型，该模型将影响瓦斯爆炸的参数归结为瓦斯浓度和以点火能为特征量的不确定性因子两个控制参数和一个反映系统安全程度的状态参数；基于这种数学模型，提出了分析瓦斯爆炸的概率风险评价思路。     

基于超像素融合算法的显著区域检测

针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.      

标准图形法求解相机镜头非线性畸变的研究

通过分析和实验,认为光学镜头产生非线性畸变的主要原因是透镜组合时的轴间距误差,提出了把排线性畸变形的求解独立于相机其他参数求解的方法,在机器视觉的研究和应用中,首先对图像进行校正,然后直接采用线性处理方法求解相机的内部参数和外部参数,为实现上述方案,研究了一种求解非线性畸变参数的方法－标准图形法,并详细介绍了这种方法的基本思想、具体和计算方法,实验证明,利用这种方法求解非线性畸 数精度高且实用、可靠。     

火花点火发动机稀燃NOx排放控制的电控节气门系统研究

为应用吸附还原催化器控制稀燃NO_z排放,建立了一套火花点火发动机的电控节气门系统．当发动机短时间工作在富燃状态时,通过控制节气门开度和点火提前角,可以获得稳定的功率和扭矩输出．在丰田8A16气门电喷汽油机上进行了试验研究,同时采用吸附还原催化器和三效催化器控制排放．催化后NO_z排放最低可达50×10~(-6),转化效率高迭90%以上．在浓稀变换过程中,催化后的NO_z排放保持稳定．     

基于亮度自适应色度空间模型肤色算法及应用

针对已有肤色算法对亮度信息考虑不足的缺点,在色度空间模型基础上提出了一种在彩色图像中检测肤色像素的新方法———基于亮度的自适应色度空间模型肤色算法。该方法综合了肤色像素在YUV、Y IQ色彩空间上的分布特征,根据图像亮度信息以及I值和UV的夹角值区分肌肤颜色,针对不同肤色选用不同阈值进行检测。实验证明,该方法对偏黄、黑色肌肤(亚洲、非洲人)和偏白色肌肤(欧美人)均有很好的检测效果,肤色像素检测的正确率达93.479 5%,误检率和检测时间相对变化不大,检测效果有明显提高。将此算法用于网络敏感图像过滤中,并设计了图像分类算法,结合网址过滤和关键词封锁技术构建敏感网页过滤器,克服了现有过滤软件算法的滞后性和对图片信息的局限性,基本实现了不影响网络运行条件下的网页的在线检测和分析功能。     

浅析奥迪V6发动机点火系统的检查及维修

奥迪V6发动机采用电脑控制无分电器点火系统,主要由发动机电脑(ECU),点火放大器、点火线圈组件、转速传感器、霍尔传感器.点火正时传感器、高压线和火花塞等组成.本文介绍了奥迪V6发动机点火系统的工作原理,以及发动机点火系统发生故障时各元件的简单易行的检测方法.     

激波诱导甲烷点火化学反应区的可视化实验研究

研究激波诱导甲烷/空气混合物点燃的反应区特征, 对于认识其气相爆轰规律有着重要意义. 在激波管平台上, 进行了当量比甲烷/空气混合物的激波点火实验, 并采用化学发光成像和平面激光诱导荧光(PLIF, planar laser induced fluorescence)等方法得到了不同工况下的反应区特征. 结果表明, 由于在弱点燃工况下诱导区的着火延迟期沿激波传播方向的梯度较小, 给非线性化学反应过程提供了更多的时间, 反应特征出现显著的不均匀性; 而随着激波的增强, 这种不均匀性显著减小, 在强点燃工况反应区呈规则的爆轰波结构. 单脉冲PLIF方法测量的OH基相对分布揭示的反应区特征与文中其他方法的测量结果相一致, 并和前人的相关研究结论相符, 为激波管内激波和气相物质相互作用条件下进行高时空分辨率测量提供了新的方法和思路.     

数字图像相关法中的优化插值滤波器

针对数字图像相关方法中的亚像素插值误差,在复频域内利用滤波器的传递函数分析了亚像素位置和图像频率对插值误差的影响,在此基础上设计了一种基于B样条插值核的优化插值滤波器。为使该滤波器能自适应于不同散斑图像,提出了一种利用图像的频谱分析获取滤波器中权值函数的方法,以B样条滤波器系数为非线性优化插值滤波器的迭代初值,解算出图像的最优滤波系数。在不考虑数字图像相关法中其他位移测量误差影响的情况下,通过平移和单向拉伸两个数值实验,证实所提滤波器可以明显减小亚像素插值误差,更好地满足了实验力学中对利用数字图像相关法进行高精度位移测量的需求。     

基于SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法。提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图。对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6%,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6%。该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强。     

基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法

在分析传统的光疯质心亚像素细分算法误差原因的基础上,提出了一种基于“金字塔思想”分层方式的三次线形插值和最小二乘拟合的质心算法。通过多次插值对光斑图像进行逐层细分,采用最小二乘曲面拟合在每一层内进行迭代计算。结果表明,该文分层插值方法提高了图像的分辨率,减小了图像系统误差和随机噪声等因素对算法精度的影响,通过该方法获得了较高精度的图像光斑中心位置。仿真实验测试证明,分层插值拟合方法精度优于质心法和曲面拟合法等传统算法,在实际的飞行器测量实验中具有很好的实用性。