60Co集装箱CT检测装置

文章介绍60Co集装箱CT检测装置结构及其性能.装置将辐射源装置和探测器固定在一环形支架上,该环形支架由轴承与支座连接,通过伺服电机驱动可以环绕被检客体旋转;被检客体采用辊子输送机平移通过环形支架内的检测通道.该装置可以对航空集装箱进行任意方向上透视检测,并可在可疑截面作CT图像.与目前的集装箱检测装置相比,提高了检测能力,且可根据图像灰度与材料密度相关特性对被检客体材料物性进行判别.     

一种工业CT散射校正的新模型

建立了第三代CT扫描过程中理想的散射模型；针对^60Co集装箱（大型客体）CT检测系统的特点，得到了简化模型；通过实验测得模型参数，并验证了基于这种简化模型的散射校正对匀质圆盘客体的图像重建效果。     

基于时频分析算法的电路谐波检测

谐波检测的准确性直接影响电网谐波污染状况的评估。针对传统时频分析算法检测谐波存在的缺陷,提出了一种改进的时频分析算法对谐波进行检测。本文介绍了小波-JADE融合算法对含有噪声的三相电流信号降噪,并利用小波-FastICA融合算法监测并剔除信号的奇异点。仿真实验结果表明:该方法能更好地实现谐波降噪,同时准确地检测出谐波信号的奇异点,提高了谐波检测的准确性。     

集装箱CT检测系统中控制子系统的研制

简要介绍了集装箱CT检测系统的原理,并详细介绍了其中控制子系统的功能和结构。实际试运行结果表明该系统运行稳定、可靠。     

60Co铁路货物检测系统中监控单元的设计与实现

^60Co铁路货物检测系统具有极高的自动化程度，监控单元是其自动控制系统中的重要组成部分，详细介绍了监控单元的设计思想，实现了区别于传统实现方法的新型监控单元。     

CPLD在工业CT数据采集控制系统前放电路中的应用

结合工业CT的数据采集控制系统的前置放大器电路，分析了利用CPLD对电流积分型前放芯片DDCll2进行逻辑控制的方法。     

松弛系数-有序子集-最大似然期望算法在60Co集装箱CT检测中的应用

将松弛系数和迭代间像素值约束引入有序子集一最大似然期望算法中，构造出应用于发射CT中的ROSEM算法引入到透射式工业CT中。不仅加快了图像重建的收敛速度而且改善了重建图像的质量。针对ROSEM、代数迭代算法（ART）和卷积反投影算法（CBP），分别做了模拟实验和实际汽车CT检测以及集装箱CT检测实验，并分析比较了它们在^60Co集装箱CT检测中的应用。ROSEM算法无论在重建速度还是重建质量上都优于ART算法，其重建图像质量和CBP算法相当。     

二维直方图阈值法分割工业CT图像的研究

高精度工业CT图像因其包含物体三维信息而被广泛重视。尤其对于某些工件的缺陷检测，可利用图像分割技术进一步识别、突显缺陷，提高检测效率。针对一类工件的缺陷，对其高精度CT图像先后采用了比特窗算法进行预处理和二维直方图阈值法进行分割，突出显示了该类缺陷。该类方法对类似问题有广泛应用。     

面向偏远地区供电可靠性提升的配网储能电站机会约束规划方法

通过提炼偏远地区电网可靠性提升的实际需求,提出了基于机会约束优化的配网侧储能电站规划方法。计及投资成本最小化目标以及储能运行、配网潮流安全、供电可靠率要求等约束条件,建立网侧储能选址定容优化决策模型;在此基础上,采用随机场景描述偏远地区电网故障与用电负荷模式的不确定性,并引入可靠性机会约束灵活控制规划决策的不确定风险承受能力,进而借助样本平均近似理论,将机会约束规划模型重构为易于求解的混合整数线性优化形式。通过对西藏某偏远地区实际配网的算例进行测试,结果表明：机会约束优化方法对于网络故障不确定风险具有良好的适应性,能够指导网侧储能电站接入的科学决策,有效改善供电可靠率指标;通过调整置信度参数,可以在规划决策的投资经济性和供电可靠性之间取得合理权衡。     

基于深度学习的SIMON3264安全性分析

轻量级分组密码的安全性分析越来越倾于向自动化和智能化的方向发展.目前基于深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正在成为一个全新的研究热点.针对由美国国家安全局在2013年发布的一款轻量级分组密码SIMON算法,将深度学习技术应用于SIMON3264的安全性分析.分别采用前馈神经网络和卷积神经网络模拟多差分密码分析当中的单输入差分多输出差分情形,设计了应用于SIMON3264的6~9轮深度学习区分器,并比较了2种神经网络结构在不同条件下的优劣.通过对前馈神经网络和卷积神经网络的7轮深度学习区分器向前向后各扩展1轮,提出了针对9轮SIMON3264的候选密钥筛选方法.实验结果证实:采用128个选择明文对,可以成功地将65535个候选密钥筛选在675个以内.这说明基于深度学习的差分区分器相比传统差分区分器需要更少的时间复杂度和数据复杂度.