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稀疏分解算法在薄膜缺陷去噪中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
目的实现锂电池薄膜表面缺陷特征的有效提取。方法采用稀疏分解算法实现表面去噪,即通过选取合适的原子函数,在过完备字典中对含有点噪声、高斯噪声、椒盐噪声和加乘噪声背景下的缺陷图像进行稀疏分解迭代,通过观察法得到终止迭代值作为经验值,并将该经验值用于特定噪声背景下的稀疏分解终止迭代条件,得到去噪后的缺陷图像。最后将该方法与中值滤波技术进行比较。结果稀疏分解的去噪性能远优于中值滤波,对锂电池薄膜缺陷有很好的还原性。结论稀疏分解算法能够较好地去除锂电池薄膜图像中的噪声,从而识别出锂电池薄膜缺陷。 相似文献
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首先介绍了CNC系统中常用的插补算法-逐点比较插补算法的工作原理,并对其进行了速度分析。为了在此基础上进一步提高数控机床加工速度,提出了一种新的插补算法-弧度分割插补法,在对其工作原理进行了详细介绍之后,进一步进行了加工速度和加工精度分析,通过分析,证明弧度分割法无论是在加工速度和精度上都有了很大的提高。 相似文献
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在叙述了凸轮制造中控制系统的软硬件结构的基础上,提出分布式软硬件系统的技术方案。分析了凸轮测量仪的测量头和凸轮磨的砂轮大小对加工凸轮的影响及接刀痕产生的原因,提出进行数据修正的方法,对升程的离散数据进行了三次样条拟合与插值,既有效地消除接刀痕,又使误差保持在可接受的范围内。所加工的凸轮完全符合加工要求,通过了和母轮的同步测试。 相似文献
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近年来,供电负荷激增,电气设备出故障频率加大,而科技进步日新月异,电力设备更新换代步伐加快,故障模式趋于复杂化,对故障诊断技术的创新性要求极高.随着国家技术创新不断进步,必须加大对电气设备诊断的技术支持.未来电气设备诊断必定迎来信息化时代,如何在传统诊断技术基础上进行技术创新,将诸如电流法、扰功法、农测法等基础诊断手段与信息技术成功融合,是未来电气设备诊断技术的变革趋势.本文着重分析电气设备故障诊断技术的水平现状,并分析今后如何在电力设备诊断技术方面追求技术创新. 相似文献
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