由跌落试验谈机箱的选择

与其它家电产品类似，电脑机箱在正式批量生产之前通常都要进行一定程度的振动、冲击和跌落等机械性能测试。但是．国内机箱市场中产品品质良莠不齐，致使普通用户经常买到一些外观漂亮．但机械性能极差的机箱。为此，我们再次邀请到本刊2004年第7期《从研发制造的角度谈劣质机箱》一文的作者——合肥学院的李玉龙老师，结合他多年从事机箱设计研发的经验，带给大家判断机箱机械性能优劣的方法．     

仪器仪表运输、运输贮存环境试验中碰撞和跌落试验

机械行业标准JB/T9329-1999<仪器仪表运输、运输贮存基本环境条件及试验方法>中的机械因素用碰撞试验来模拟运输,用跌落试验来模拟装卸.碰撞试验是用于评定运输包装件在运输过程中承受多次重复性机械碰撞的耐冲击强度及包装对内装物的保护能力,跌落试验一一将包装件按规定高度跌落于坚硬、平整的水平面上,评定包装件承受垂直冲...     

基于VB和PLC的冲击跌落试验监控系统

介绍了VB和PLC在冲击跌落试验监控系统开发、研制中的应用及PLC的工作方式，并着重阐述了该控制系统的设计方法。整个监控系统具有良好的操作界面、多种设定的运行模式，并能全部自动完成，填补了国内高性能冲击试验系统的空白。     

静止气象卫星图像精确定位技术研究

介绍了引起静止气象卫星遥感图像定位误差、造成定位复杂性的因素，并在此基础上提出了利用卫星轨道及姿态参数对图像进行精确定位的方法。在实现时，使用了GMS气象卫星的S—VISSR数据，取得了很好的效果。     

复杂背景下的细胞图像分割技术研究

针对复杂背景下的细胞图像分割问题,考虑到传统阈值分割方法的局限性,提出了一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是将首次分割得到的目标区域按照一定准则进行划分,分为已经正确提取的目标细胞和包含有多个细胞及部分背景的模糊区域,然后将各个模糊区域作为新的图像分别进行再次分割,从中提取出目标细胞。实验结果表明,该算法能够稳定地实现目标分割提取,具有较好的鲁棒性。     

面向复杂系统的测试性试验验证技术研究

测试性试验验证是指产品在设计、研制、定型阶段,为了确认其测试性指标的量值,分析其测试性设计的正确性、合理性并识别设计缺陷、检测产品是否已经完全实现了测试性设计要求而进行的验证与评估活动。当前,对于设备级试验对象的测试性试验验证技术,已经形成了相关的技术规范,并在某些型号测试性验证工程中已全面使用,然而,产品的测试性设计水平的最终要体现在系统层面上,设备级的试验只能考核设备自身的故障检测和故障隔离能力（即对内场可更换单元（SRU）的检测和隔离能力）,而难以体现出系统级的检测和隔离能力（即对外场可更换单元（LRU）的检测和隔离能力）。系统的检测和隔离能力主要体现在：系统对设备自身检测结果的综合处理与分析能力、系统对设备故障的检测能力以及系统对自身功能的检测能力。因此,为了有效验证系统的测试性设计水平,必须开展系统级的测试性试验。本文在目前测试性试验技术存在的基础上,基于目前测试性试验的基本思路,从测试性试验方案设计及故障注入技术两个方面开展研究,提出了一套面向复杂系统级测试性试验的技术方法。     

运动模糊图像的恢复技术研究

针对运动模糊图像的恢复,提出了基于生成式对抗神经网络(GAN)网络与FSRCNN网络的方案.采用GoPro模糊图像数据集与DIV2K图像恢复数据集进行网络训练;通过图像处理对模糊图像进行规格化、归一化、色彩空间转换等预处理操作;利用GAN对模糊图像进行图像恢复,并结合FSRCNN针对模糊图像进行图像增强;针对GAN与F...     

手机电池盖跌落的仿真分析

自由跌落作为通讯产品手机环境试验的一个重要试验项目,其属于实物试验,多在产品开发后期进行.     

运动模糊图像的降质过程分析与恢复技术研究

在获取图像的过程中，由于被摄物与成像系统产生相对运动，使得图像的像素并不代表该点的实际灰度，而是一定范围内相邻像素灰度值的叠加。为了有效地恢复运动模糊图像，从像素运动的角度分析了因运动造成的图像模糊的实际过程，并首先揭示了运动造成图像降质的内在原因，然后根据模糊图像像素间的关系建立了一维和二维由匀速直线运动所造成的模糊图像的模糊模型，并依据图像降质过程的逆过程推导出恢复模型。为验证该模糊图像恢复技术的效果，对匀速直线运动造成的图像模糊进行了模拟和恢复实验，取得了令人满意的效果，尤其对字母的恢复，效果更好。另外，对边界像素问题还进行了专门的讨论，同时对恢复过程中产生误差的原因也进行了分析，最后总结了该算法的优越性和需要进一步改进的问题。     

一种基于RGB图像的复杂背景下的运动检测方法

在计算机视觉领域,人运动的视觉分析的研究具有广阔的应用前景,实时分割出运动的人体是研究起始的关键。然而由于人运动的复杂性,已有的研究方法对运动的人体和背景加了诸多的限制条件。本文提出了一种新的方法。该方法不对运动的人体和背景做限制,利用基于彩色RGB图像的背景减除法来获取运动人体目标的提取。     

基于图像质量评价的自动图像复原技术

针对很难使用一种图像复原技术来满足实际的成像系统应用需求的情况,提出了一种基于无参考图像质量评价的自动图像复原技术。该技术在图像复原中引入图像质量评价,使图像复原技术变为主动图像复原。为应对图像降质过程的复杂性,介绍了基于图像质量评价的多模式图像复原框架。为适应由于图像复原过程的病态性导致的图像误差问题,提出了一种新的无参考图像质量评价方法,该算法通过在图像质量算子中引入图像相似矩阵和图像复原趋势矩阵,使其能适应复原对于图像结构或噪声结构变化。实验表明该图像质量评价算子的有效性,可以满足自动图像复原对图像质量评价算法的要求。     

基于背景重构X射线钢管焊缝缺陷检测方法

焊缝缺陷检测是保证焊接质量的重要环节,随着工业的高速发展和迫切需求,X射线焊缝缺陷自动检测技术得到了广泛的研究,但是由于成像方式,以及铸件材质等客观因素的影响,X 射线图像存在噪声多、对比度低、背景亮度不均匀、焊缝边缘模糊等问题,使得利用计算机进行焊缝缺陷自动检测的准确率不太理想. 针对这一问题,本文提出了一种能够自动检测钢管焊缝缺陷的检测方法. 首先,采用了快速ICA算法重构了含有缺陷的X射线焊缝图像的背景区域;随后,将原图像与重构图像进行做差,并且对差后图像使用阈值法将缺陷提取出来;最后,在提取出的缺陷结果上做了进一步处理,有效的降低了漏检率和误检率. 与其他传统检测算法相比,它对缺陷类型不敏感,具有较好的适应性和通用性.     

改进的航拍图像序列背景运动补偿技术

针对航拍图像序列提出用于提取图像特征点的最小亮度变化算法。利用特征点进行运动矢量估计,使用自适应十字模板搜索算法找到各个特征点的匹配点,结合随机样本一致算法估计背景运动模型的仿射变换参数,实现一种改进的背景运动补偿技术。该技术保障了航拍图像中运动目标检测的有效性。     

基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法研究

针对汽车座椅坐姿自动化装配过程存在人体动作干扰等因素,提出基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法。结合视觉动态特征分析方法,进行汽车座椅坐姿自动化装配的动作图像采集,对采集的汽车座椅坐姿动作图像进行降噪处理,采用分区域特征匹配方法进行汽车座椅坐姿动作图像的模板特征匹配,提取汽车座椅坐姿动作图像的边缘轮廓特征量,结合模糊像素区域性融合技术实现对汽车座椅坐姿自动化装配过程中的动作捕捉,根据动作捕捉结果进行汽车座椅坐姿的动态调节,实现汽车座椅坐姿自动化装配优化。仿真结果表明,采用该方法进行汽车座椅坐姿动作捕捉的性较高,动态调节能力较好,提高了汽车座椅坐姿自动化装配水平。     

复杂背景下彩色图像车牌提取与字符分割技术

车牌图像分割是车辆牌照自动识别系统的关键部分，本文提出和提取了车牌标准模式的多种重要特征，综合利用数学形态学运算、连通域形状测量和彩色图像分析，有效地解决了复杂背景下提取车牌的问题，并实现了牌照的倾斜校正和边框线与铆钉去除，最后分离出牌照的各个字符、实验表明该技术方案在实时性，鲁棒性和正确率都达到实用技术指标。     

基于CCD成像和计算机图像处理技术的火炮内膛自动检测

基于CCD成像技术的火炮身管测径窥膛仪使火炮的内膛图像可输入计算机进行采集，为火炮的自动检测提供了方便。本文根据火炮的维修鉴定标准，利用计算机图像处理技术，提出了对火炮内膛损伤情况进行自动检测判断的方法，提高了火炮检测的客观性和准确性。     

复杂背景下基于深度卷积神经网络的森林火灾识别

针对森林火灾的特点,提出并设计一种基于深度学习的森林火灾图像识别方法。通过实验,给出用于复杂背景下森林火灾识别的深度卷积神经网络结构,并对该结构进行训练和测试。并且,针对小样本林火识别存在识别率低的问题,提出一种参数替换方法。结果表明,该方法具备较高的正确率,正确率达到98%。同时网络可自动提取特征,无需对输入图像进行复杂预处理,克服了传统算法许多固有的缺点,将其应用在森林火灾识别领域取得了很好的效果。     

基于表观的动态孤立手势识别

给出一种基于表观的动态孤立手势识别技术.借助于图像运动的变阶参数模型和鲁棒回归分析,提出一种基于运动分割的图像运动估计方法.基于图像运动参数,构造了两种表观变化模型分别作为手势的表观特征,利用最大最小优化算法来创建手势参考模板,并利用基于模板的分类技术进行识别.对120个手势样本所做的大量实验表明,这种动态孤立手势识别技术具有识别率高、计算量小、算法稳定性好等优点.     

复杂背景下的条码类图像提取与校正

本文研究了复杂背景下的条码类图像分割和校正方法。针对条码类图像的特点,文章提出改进的区域生长算法进行背景滤除,使用极坐标遍历像素的方法来探测特征点,成功地解决了条码类图像的分割问题。对分割出的图像,采用双线性变换函数来实现目标的校正。通过实验分析,该方法具有目标分割准确、校正效果理想并且运算速度快,实现精度高的特点。