半导体激光器自动控制系统设计

根据半导体激光二极管的工作原理 ,设计了一种利用单片机实现半导体激光器功率稳定输出的自动控制系统。该系统包括恒流源、光功率反馈、保护电路、温度控制等部分。系统具有激光功率值的实时控制、显示和设置 ;工作温度值的实时控制、显示和设置 ;系统软开关和软保护等功能。     

信号FIR数字滤波后相位延迟的消除

针对信号处理中采用FIR数字滤波器对信号进行滤波后将产生相位延迟的现象,从FIR数字滤波器的相位特性出发,分析并推导了产生这种延迟现象的原因,得到了FIR数字滤波器的阶数和相位延迟的关系。采用基于波形匹配的数据扩展的方法对原始的信号进行端点延拓,再对延拓后的信号进行FIR滤波,可以很好地消除这种相位延迟的现象。Matlab仿真结果证明运用该方法滤波后的信号相位与原始信号相位一致,相位延迟被消除了。通过对信号的Simulink仿真实验及分析,也证实该方法可以有效消除FIR数字滤波器产生的相位延迟。     

一种高精度智能型砂水分测控系统

研究了一种高精度智能型砂水分测控系统.分析了电阻武水分传感器的工作原理,设计了一种灵敏度高、结构简单、适合在线检测的水分传感器.将传感器的电阻随水分含量变化的关系,转换成频率信号与水分含量变化关系的测量电路,使传感器可获得较宽的测量范围,同时还具有抗干扰能力强,利于远距离测量和信号传输的优点.该系统以单片机为控制核心,通过测量混砂前旧砂的含水量计算出所需加水量,根据电磁阀的流量,计算出加水时间,从而实现水分的精确控制.     

光纤连接器端面检测技术的研究

采用一种显微干涉的光学检测系统,对光纤连接器的端面特性进行观测。在数据处理中,同时运用一阶导数的极值阈值方法和二阶导数过零来检测边缘点,然后采用最小二乘法进行数据拟合,来进行二维截面图的描述。从而检测端面的各种特性。     

网格布断裂缺陷检测方法的研究

针对传统自动化设备在网格布断裂缺陷检测方面的不足,提出了一种基于机器视觉的网格布断裂缺陷检测方法。首先,获取网格布的高对比度图像,利用中值滤波去掉图像中的噪声,采用Otsu阈值分割算法实现目标和背景的分离。根据网格部分断裂和完全断裂的两种缺陷特点,分别设计针对性算法。网格部分断裂的特点是由背景生成的凸包区域内包含有目标物体,因此采用Blob分析和凸包检测相结合的方式,实现对此种缺陷的检测。当网格完全断裂时,缺陷区域与相近区域的位置信息会发生变化,通过分析网格骨架交点生成的圆形区域内连通区域的数目,可以完成网格完全断裂缺陷的识别。实验结果表明,该方法可以应用于网格布的断裂缺陷检测,缺陷识别率在97%以上,可以满足检测要求。     

基于图像拼接和双频投影栅线法的三维形貌测量

为解决采用光栅投影式三维轮廓术测量物体三维形貌时,出现的条纹图样的不连续性,利用计算机编程,生成由两种不同频率合成的复合光栅,将它投影到被测物体上,并将被测物体放在精密的旋转平台上,通过二次成像后对两幅图像进行图像拼接,得到清晰的被光栅调制的物体图像,再对图像进行傅里叶变换,然后采用滤波器滤出相应的高频和低频成分,利用低频光栅的相位差辅助解出高频光栅的真实相位差,从而实现物体的三维形貌重建.结果表明,本方法简单、精度高,可以成功解决有突变面形和投影时具有阴影的物体的三维形貌测量问题.     

平行双关节坐标测量机的标定及不确定度评价

借鉴国外ScanMax测量机所具有的优势,研发了RRP结构(即两个转动和一个直线运动)的平行双关节坐标测量机,并研究了该仪器的误差模型、标定方法和不确定度评定方法。首先,根据平行双关节坐标测量机的机械结构建立了仪器的数学模型和误差模型。然后,基于全误差分析技术设计了仪器的标定方案并分别介绍了对重力和扭矩变形、平行度、臂长、零位等参数的标定。最后,根据国家坐标测量机校准规范,提出了通过评价测量重复性和长度测量精度的方法来评定测量不确定度。实验结果表明:在1 000mm×250mm(直径×高度)的测量范围内,平行双关节坐标测量机的测量不确定度可达到12μm(k=2)。得到的结果验证了平行双关节坐标测量技术及全误差分析技术的可行性,为非正交坐标测量机的标定探索了新的方法。     

关于双频光栅对物体实时测量的研究

为了既可以高精度测量有突变的物体又能达到实时的目的,采用软件VC++生成双频光栅的方法,用LCD投影机直接投射到物体表面,只需采集一幅图像经过傅里叶变换便可得到相位差,还原出物体形貌。实验结果表明,该方法简单方便、精度高,可以达到实时的要求,对基于双频光栅的傅里叶变换轮廓术的发展有很大的推动作用。     

基于Levenberg-Marquardt算法的图像拼接

Levenberg-Marquardt(简称LM)算法是高斯-牛顿法和梯度下降法的结合,既有高斯牛顿法的快速收敛性,也有梯度下降法的全局搜索特性.将LM算法应用于图像拼接过程中变换矩阵的参数自动优化中,通过对多个对应点的自动优化后,可以较快得到变换矩阵,从而实现图像拼接.在LM算法中,以对应点距离的平方和作为目标函数,给出此方法详细的实现过程与结果.与以灰度差平方和为目标函数相比,避免了提前采用插值算法,从而求得的M变换矩阵更精确.结果表明,该方法实现图像拼接的精度高,速度快.