基于ARM9的WINCE组网液态气体测控系统设计

为提高wince环境下测控应用程序采集传感器数值的精度,提出了一种基于ARM9硬件平台的、运行于wince环境下的应用程序的液态气体的温度及液位组网测控系统设计方案。首先,原测量过程为PT1000电阻型温度传感器随温度范围变化而改变阻值,通过运放电路转换为电压信号,经A/D转换后得到数字电压值。再次,通过多个温度采样点在软件内部进行多点高次曲线拟合校准,得出温度与电压的关系公式,经过这个公式的得出,数字电压值与传感器的阻值及真实温度有很好的匹配,可以极大消除由运放的非线性特性和电阻精度误差造成的原测量过程测量值误差很大的现象。最后将测量结果存储在wince的数据库文件里并送7寸LCD触摸屏实时显示。组网系统采用标准输出RS485接口,可以供上位机读取记录,多台组网设备可以按单总线碰撞绕避算法通信进行联动及反馈控制。系统经现场测试验证了方案的可靠性和稳定性,系统精度达到1.5%。     

基于STM32的高精度扭矩测量系统设计

为提高测控应用中扭矩测量精度,提出了一种基于STM32的高精度扭矩测量设计方案。首先,扭矩传感器输出信号经过低通滤波后,送入内置PGA的24位高精度Σ-ΔA/D转换器ADS1255。然后,主控制器STM32通过SPI读取A/D转换结果,通过移动加权平均滤波算法消除随机干扰噪声,进而计算扭矩值,将测量结果存储在外部FLASH并送LCD实时显示。现场测试结果表明：系统精度达到0.6%F. S.。     

基于形态学重建和梯度分层修正的分水岭脑肿瘤分割*

针对脑部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)图像中因噪声、灰度不均匀及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学重建和梯度分层多尺度修正的分水岭分割方法。首先对原始图像进行形态学混合开闭重建以平滑去噪,同时保留目标轮廓信息;然后根据梯度图像的三维地貌体积对其进行分层多尺度修正,自适应地确定修正所需的结构元素尺寸,对低梯度层级采用较大尺寸结构元素进行闭运算修正,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度层级则采用较小尺寸的结构元素,保持区域轮廓的位置不变;最后在修正基础上,运用标准分水岭变换实现图像分割。实验结果表明,该方法与标准分割的相似度指数和Jaccard指数均较高,且过分割率和欠分割率均较低,具有较好的分割效果。     

八钢板坯连铸中包浸入式水口结构的优化

总结了板坯连铸结晶器浸入式水口对结晶器流场的影响,通过数学模拟及现场大量试验。选定了适合八钢板坯连铸现场条件的浸入式水口,解决了结晶器角部扰动的问题,提高了板坯质量。     

八钢南疆炼钢工艺技术特点

文章主要对八钢南疆公司炼钢厂所采用的设备及技术,工艺流程及参数,生产规模及产品等进行了介绍.     

基于形态学多尺度修正的模糊C均值脑肿瘤分割方法

针对脑部核磁共振成像(MRI)图像因噪声、灰度不均匀、组织结构复杂及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学多尺度修正的模糊C均值(FCM)聚类分割方法。首先根据邻域统计信息引入控制参数用于区分邻域中的噪声点、边缘点和区域内部点,结合空间位置信息建立像素与结构元素大小之间的函数关系;然后利用不同大小的结构元素对图像中不同类型像素进行形态学闭运算,消除对应于局部极小值的噪声干扰和非规则细节,而目标部分的区域轮廓位置基本保持不变;最后在修正基础上进行FCM聚类分割,避免FCM陷入局部极优和误分类,同时保持区域轮廓准确定位。与标准FCM、核FCM(KFCM)、遗传FCM(GFCM)、模糊局部信息C均值(FLICM)等改进方法以及专家手工勾画结果进行了对比,实验结果表明,该方法的过分割率和欠分割率较低,且与标准分割的相似度指数和JS值均较高,具有较好的分割效果。     

肺实质CT图像分割方法

针对肺部CT图像中因各组织灰度不均匀、结构复杂等因素造成双肺边界难以准确分割的问题,提出一种多阈值和基于投影的标记控制分水岭分割方法。运用多阈值法对图像进行粗分割,结合形态学开运算去除图像中残余的气管与主支气管;对于左右肺区未完全分离的情况,采用基于投影的标记控制分水岭分割方法进行分离;利用形态学开闭运算对粗分割结果进行细化。实验结果表明,该方法能够对肺实质进行较准确的分割。     

基于HESSIAN多尺度因子的视网膜血管分割方法

在医学领域,许多疾病会引起眼底视网膜血管结构和形态的变化,及时对其检测分析可起到疾病预防作用。针对视网膜血管的连续树杈状图像特征,运用对线段结构有良好检测能力的Hessian矩阵进行视网膜血管分割,然而仅使用单尺度难以分割整个血管网络。文章使用一种基于Hessian多尺度因子的分割方法,构造高斯二维核函数引入空间尺度因子,实现视网膜血管的全面分割。仿真结果表明,多尺度因子在正确分割大血管脉络的同时,对微小血管也具有较好的分割能力。     

参数化形态学梯度修正的水平集肝肿瘤分割

针对单一水平集算法处理低对比度或边缘模糊肝脏CT图像时,在梯度局部极小值区域或虚假边缘处常常会出现曲线停止演化现象的问题,提出了一种参数化形态学梯度修正的水平集图像分割方法进行研究.首先对图像进行形态学梯度变换,增强图像的对比度;然后以此为基础,在特定邻域内建立结构元素半径与梯度级的函数关系对图像进行梯度修正,增强目标边缘聚合度并去除图像噪声及非规则细节引起的局部极小值,同时减小目标轮廓位置的偏移;最后根据图像梯度信息运用水平集方法实现图像中单个或多个目标分割.实验结果表明,该算法有效地解决了标准水平集分割方法中存在的伪分割问题,能够对肝脏肿瘤进行较准确分割.