基于微机械惯性器件的GPS实时姿态测量系统

实现了基于微机械惯性器件的GPS单基线实时姿态测量系统,可以实时可靠地获得大范围作业系统的姿态信息.采用MEMS陀螺仪与倾角传感器构建的低成本惯性姿态测量系统(IAMS),由GPS测姿获得初始对准并控制误差传播,在发生丢星、周跳等情况时,利用IAMS实现单历元快速整周模糊度解算.同时实现了基于FPGA和浮点型DSP的硬件系统.实验表明:提出的方法能高精度、实时、可靠、稳定地获取姿态测量数据,满足测姿过程中计算量小、简洁易行的应用需求.     

基于传感器信息融合的输电线路杆塔稳定性监测方法的理论分析与方案设计

受输电线路覆冰和舞动影响,杆塔稳定性会因为部件的机械形变或机械共振而被破坏,从而威胁输电线路的安全性。因为系统的复杂性,在线监测系统是防治覆冰、舞动的关键技术。论证了采用多传感器信息与智能视频分析相结合的方法监测杆塔部件的机械形变和结构破损可增强检测的准确性、有效性和快速性,给出了杆塔稳定性监测方案。     

双目结构光的钢轨表面缺陷检测系统设计

随着高速铁路的快速发展及运输负载的增加,国家对铁路基础设施可靠性的要求越来越高。为实现钢轨表面缺陷的实时、多角度探测,设计了基于双目结构光的钢轨表面缺陷检测系统。该系统主要涉及三维数据采集设备的搭建及钢轨表面缺陷检测算法的实现。在搭建数据采集设备的过程中,由相邻的2台摄像机组成双目系统,利用激光发射器向钢轨表面投射线激光,并由相机采集钢轨表面线激光的形状变化图像。在重建过程中,标定并获得相邻的内外参数,采用高斯拟合和极线约束等方法,实现了完整钢轨表面的三维重建。通过设计模拟钢轨运动,完成了钢轨样品的重建。对比重建数据及效果可知,该系统可以有效地提取钢轨表面缺陷的深度及轮廓信息,且测量误差为4%,符合钢轨表面缺陷检测的精度要求。     

移动终端显示屏呈色性能的评价

目的对主流品牌的移动终端显示屏进行呈色性能评价。方法在分析目前移动终端用途的基础上,找出各用途对应的标准,并根据标准要求对6台中高端移动终端进行呈色性能评价。评价指标包括亮度、亮度均匀性、对比度、对比度均匀性和色域覆盖率。结果 6台移动终端中有5台满足一般用途要求,只有1台能满足屏幕打样要求;部分移动终端显示屏的呈色性能达到或超过专业显示器。结论目前主流品牌的中高端移动终端大部分符合国内通信行业推荐标准规定的移动终端显示屏呈色性能要求,个别达到屏幕打样国际标准适用于移动终端的部分要求。     

基于迁移学习的坝面表观缺陷智能检测方法研究

针对常规缺陷检测方法难适用于复杂环境下的坝面表观缺陷检测的问题,提出了一种基于迁移学习的坝面表观缺陷智能检测方法,主要解决坝面缺陷的识别与分类问题。该检测方法主要包括三个部分:首先采用图像预处理对多旋翼无人机采集到的原始图像数据进行数据扩充和特征突显;然后运用迁移学习方法将Inception-v3网络模型作为预训练模型,训练处理过后的缺陷数据,得到坝面缺陷检测模型;最后构建全连接分类网络并利用检测模型对测试集数据进行分类测试。试验结果显示:该检测方法仅耗时28 min就完成了对约33 000张缺陷数据的训练与测试,并对混凝土坝面存在的裂缝、漏筋、渗水和脱落四种缺陷的分类正确率达到了96%。结果表明,该检测方法能够实现对坝面缺陷精确且快速的识别和分类,能够为坝面后期的风险评估和维护提供有力的数据支撑,具有一定的工程意义。