焊点质量检测新方法

提出一种基于小波神经网络的焊点质量检测算法。首先对焊点图像进行预处理,然后提出采用形态因子和曲率作为焊点图像特征,最后建立焊点质量检测的小波神经网络模型。实验结果表明,提出的焊点质量检测算法具有较快的处理速度以及较高的准确率。     

一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法

提出一种多特征融合的外观设计专利图像检索方法。采用Hu不变矩和高斯描绘子两种算法描述图像形状特征;采用加权法融合形状特征和Gabor小波提取的纹理特征;用Adaboost算法进行相关性反馈。实验结果表明,提出的方法可以有效地实现外观设计专利图像的检索。     

基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法

空间直方图融合了目标的颜色信息和颜色的空间分布信息,比传统的颜色直方图更具有目标鉴别能力。在基于粒子滤波算法的目标跟踪系统框架中,采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型,通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,提出一种基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法。实验结果表明,相比传统的基于颜色直方图的粒子滤波算法,提出的算法具有更好的鲁棒性。     

基于加权抛物线插值误差补偿算法的图像放大

提出一种基于加权抛物线插值误差补偿的图像放大算法。该算法增加加权抛物线插值的误差补偿项,借助于sobel算子设定插值点的边缘方向,消除由于传统的线性插值造成的振铃现象和棋盘效应,并具有一定的边缘自适应功能。实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法不仅能够保留原始图像的基本内容,还能得到更加清晰的边缘信息。     

基于颜色量化矩阵的SIFT特征描述方法

针对现有彩色图像的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算法计算复杂度较大和匹配性能较差的缺点,提出一种基于颜色量化矩阵的SIFT特征描述算法。首先由彩色图像的色调、饱和度和亮度生成颜色量化矩阵,然后由量化矩阵生成128维的SIFT特征描述子,最后应用于彩色目标匹配。实验结果表明,相比于现有彩色图像SIFT算法,本文方法具有匹配正确率高、匹配时间短和正确匹配点数多等优点,能够对彩色目标进行有效地匹配。     

基于深度学习的工业视觉检测系统

针对零部件在工业生产线包装过程中存在检测速度慢，自动化检测水平低下，检测准确率不高等问题，提出一种基于深度学习的工业零部件检测系统的方案设计，实现对零部件自动检测的功能。设计一种实验检测平台用于获取包含待检测零部件的图像；提出一种改进网络共享卷积层结构的方法，融合区域建议网络和区域卷积网络建立一种检测方法对目标零部件进行准确定位识别，适应各种形状大小不一的零部件检测，实现端到端训练输出定位检测结果。实验结果表明，系统的检测效果与传统的检测方法相比，具有速度快，检测准确率高等优越性。     

融合Contourlet和高斯描绘子的图像检索方法

提出一种基于纹理特征和形状特征融合的图像检索方法。采用Contourlet变换提取纹理特征,高斯描绘子提取形状特征,并对两种特征进行融合,最后结合Adaboost算法进行相关性反馈。实验结果表明,所提出的融合方法在图像检索的综合性能上优于Contourlet方法以及基于Gabor小波和高斯描绘子的融合方法,能够有效地实现外观专利设计图像检索。     

杀螨隆的合成

研发了一条经济、安全的杀螨隆合成工艺. 以2,6-二异丙基苯胺为起始原料,在酸性条件下经溴素溴化,然后在碱性条件下与苯酚发生醚化得到中间体2,6-二异丙基-4-苯氧基苯胺,2,6-二异丙基-3-苯氧基苯胺用硫氢化钠进行硫脲化后加热至150 ℃进行热分解脱氨,得到4-苯氧基-2,6-二异丙基苯基异硫氰酸酯,最后4-苯氧基-2,6-二异丙基苯基异硫氰酸酯与叔丁胺缩合合成了高效,低毒,安全的杀虫杀螨剂—杀螨隆（1-叔丁基-3-（2,6-二异丙基-4-苯氧基苯基）硫脲）,经高效液相检测,纯度为97.5%,以2,6-二异丙基苯胺计总收率55.6%. 该方法原料易得,操作过程易控,排放量少,产品纯度高,并已投入工业化生产.     

基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法

经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。     

基于ARM平台的WMA软件解码器能耗优化

在实现嵌入式软件能耗仿真的基础上,针对WMA开源解码程序在ARM平台上解码能耗高的问题,详细分析了编译器优化、源码优化、算法优化3种优化方案,同时将这3种优化方法应用于开源的WMA软件解码器中.将优化前后的WMA解码器分别对单、双通道的WMA文件进行解码验证比较.实验结果表明,经过优化的WMA解码程序在ARM平台上对单、双通道WMA文件解码的解码效率有了明显的提高,其中能耗下降程度皆高达90％以上.