已知工件最大加工时间的平行机排序问题

研究了已知工件最大加工时间，目标为极小化最大机器负载的半在线平行机排序问题．证明了对于一般的m（〉6）台机器，任意的半在线算法的竞争比至少是（√33＋3）／6．同时还设计了一个半在线算法，算法的竞争比为2-1／（m-1）．     

四维Minkowski空间上零括号代数的复括号和复差分表示

提出了四维Minkowski空间上零括号代数的复括号和复差分 (BCD) 括号,
将长括号的相等判定问题由指数复杂度改进为多项式复杂度. BCD
括号也可以直接用于长括号多项式的计算．     

基于视觉的传感器位置记忆追踪方法

在采用某些特殊传感器测量参数时,需要在传感器移除后确定出原来的测量位置,比如采用穴位传感器测量出患者多个经络穴位的异常表现后,需要确定出异常穴位的实际位置,对其施加干预措施,缓解患者疼痛并改善身体状况。为此,研究了传感器的记忆追踪问题,提出了一种基于视觉的传感器位置记忆追踪方法,在传感器和被测对象上分别粘贴AprilTag,在测量过程中,采用AprilTag检测算法计算出传感器与被测对象之间的位置关系;在传感器移除后,利用这种位置关系和被测对象上的AprilTag追踪到传感器的测量位置,追踪精度达1 mm以内,为进一步处置提供参考。     

批量高速二维码视觉检测识别系统

针对工业实际项目提出一种高效、准确的二维码识别方法,并开发了基于机器视觉的二维码高速、批量识别系统。首先根据被测二维码在目标子空间内的位置,提出利用几何关系定位每个二维码感兴趣区域并批量处理二维码的方法。在此基础上,采用添加高斯噪声的方式模拟生产实际中可能产生的噪声,评估系统抗噪能力。最后分析系统识别率与二维码运动速度的关系并比较实验结果。通过实验验证,在1800张的测试数据集中,二维码移动速度在296.8 mm/s情况下,无噪声图像中每个二维码定位识别平均时间为17.8 ms,有噪声图像为21.3 ms,识别率均为100%,该系统满足实时在线检测需求。     

基于单目视觉追踪测量羽毛球空气阻力系数

针对羽毛球空气阻力系数难以测量的问题,提出了一种基于单目视觉追踪来测量羽毛球空气阻力系数的方法。使用摄像头对运动员击打羽毛球的过程进行拍摄,通过图像识别算法追踪视频中羽毛球的飞行轨迹获取羽毛球的即时速度,最后根据动力学规律分析得出羽毛球的空气阻力系数。该方法测量精度较高,测量过程简便,可推广用于测量其他飞行物体的空气阻力系数。     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

基于视觉与非视觉效应的LED温度光谱补偿研究

温度是影响光源稳定性的重要因素,温度变化会引起光源参数的改变,进而影响光源视觉与非视觉效应.基于三种光谱模型确定单通道光源的光谱参数与热沉温度的关系,建立多LED混光光源的温度光谱模型,并对RGBY四色LED混光光源(本文采用D50光源和D65光源)进行温度实验,结果表明,温度光谱模型中不同热沉温度下光源光谱与实测光谱基本一致,两者光源参数最大相对误差不超过6.15％,验证了该模型的可靠性.针对温度引起的光源参数(照度、色温、生理节律因子)变化问题,基于温度光谱模型采用差分进化算法实时确定脉宽调制控制系统中各通道的补偿权重,根据热沉温度对权重的反馈实现光源参数补偿.本研究可应用到多LED混光光源的动态设计及光源温度稳定性控制当中.     

基于机器视觉的干涉条纹检测

基于机器视觉系统OpenMV,以迈克耳孙干涉仪干涉条纹为研究识别对象,根据光源相干性及干涉条纹动态特性,提出基于灰度采样统计的干涉条纹识别检测算法(干涉条纹同心形态搜索算法),运用MicroPython或Python语言编制实时检测程序,运行结果表明仿真和真实干涉条纹都得到了可靠的检测,精度为0.5个条纹,并且测量不确定度主要由算法制定的此条纹检测精度引起,证明了干涉条纹机器视觉检测方法和技术的有效性.     

基于双阈值视觉注意模型的图像关注焦点检测

 图像关注焦点（FOA）检测是基于人眼视觉关注模型的图像感兴趣区提取的关键技术。为了更加精确、合理地搜索图像关注焦点,提出一种基于双阈值视觉关注模型的FOA检测算法。算法首先提取图像的亮度、颜色、方向和离散矩变换（DMT）特征,生成各个特征对应的特征图;然后将各特征图合并为一张包含多种特征的显著图;最后根据显著图的灰度直方图建立静态阈值与动态阈值,确定图像关注焦点的位置与数量。实验结果表明：新算法在图像关注焦点检测的准确性上较Itti模型有更为优秀的表现,更符合人眼视觉的关注习惯。     

慕尼黑上海激光、光电展 携六大专业展区,齐演尖端技术

每年一度的慕尼黑上海激光、光电展将于2011年3月15～17日在上海新国际博览中心E3,E4馆再次上演。本届展会将汇集行业精英、专家智囊团和科研学者,探讨激光、光学行业的最新发展及其在工业、半导体、测试测量、教育科研等领域的应用。作为2011年新春过后的第一个激光、光电行业的顶级盛会,慕尼黑上海激光、光电展除保留传统的激光加工设备和激光器两大优势展区外,还将继上一届的成功经验继续展示光学和光学制造专区,除此之外,更与中国邮电器材集团公司和