双目视觉系统在风洞伞摆角测量中的研究与应用

伞系统是飞行器的重要组成部分,其摆角参数是系统安全性的重要指标之一;针对目前风洞试验中伞摆角难以测量的问题,提出了一种基于双目视觉系统的试验方法,该系统主要由两部CCD相机、图像采集卡和控制计算机组成,通过立体视觉标定和数字图像处理技术解算出空间特征标记的三维坐标,根据坐标的空间几何关系计算出伞摆角参数;试验结果表明该方法应用成功,能够同时获取伞运动过程中投影在正交平面上的竖直和水平摆角,且具有系统组成简单、通用性强的优点,有较高的应用价值。     

多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

针对脊柱图像视野有限,提出一种基于优化MSFE的脊柱图像自动拼接算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及双向配对办法;相似性度量采用城市距离;利用RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数,最后利用加权平均对图像融合。对实际取得的多幅脊柱图像拼接结果表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性。     

好简易大地磁场异常远程报警器

地震前大地出现电磁场异常现象已经由许多国内外观察实例证实,在地震多发地区放置多组磁场异常(由电子指南针和普通指南针组成)及专用无线发射模块(频率由30Mhz)(距离由30米),以及延长装置(频率由31 5Mhz)(距离由1000米),就可以在相当宽广范围内感应到大地异常电磁场变化,利用现成GSM开关设备能在接收主机上分别收到信号,长距离跨国预报电磁异常,我们设计的这种电磁蜘蛛网能在电磁异常时报警1 00次以上,野外放置的设备能方便判断大地电磁场异常,还能够远程报警,智能同步,通常在大地震前几天观测到地震电磁异常及时报警,更先进的是多个电磁蜘蛛网联网还可分析震中的位置。而且设备成本低廉,室外放置设备功耗低,是一种有希望普及的地震短临预报方法。     

基于能量感知的AODV路由协议

AODV协议是基于最小跳数的,而没有考虑节点的剩余能量,这就容易使某些节点过早的死亡。针对这一问题,结合能量有效路由,提出了一种基于能量感知的AODV协议(AODV-EA)。新考虑了节点的剩余能量,在路由建立过程中,中间节点转发路由请求RREQ时,延迟一个与能量成反比的时间,这就最大可能地选择了路径中节点能量大的路径。仿真结果表明:改进的协议与原协议相比,推迟了节点的死亡时间,降低了丢包率。     

火柴类危险货物的运输分类及包装要求

随着时代的发展,火柴已衍生出多种类型和用途,鉴于火柴本身的易燃性,本文以《联合国关于危险货物运输的建议书规章范本》为蓝本,并结合各种运输法规的要求,梳理了不同种类的火柴在海洋运输、道路运输和航空运输时需满足的条件和注意事项,对火柴类产品安全,合规运输有重要的指导意义。     

应用于开关电源的CMOS电流控制振荡器

提出了一种结构简单的CMOS电流控制模式振荡器。该电路利用系统内部参考电压和外接电阻产生的电流信号对电容进行充放电,通过调节外接电阻大小,振荡器输出频率在660 kHz～4.15 MHz内可调。     

瀑布沟水电站自动发电控制运行策略

瀑布沟是四川电网主要的调峰调频的电厂,如何在频繁的负荷调节指令下保证机组的稳定生产和满足电网的各项调节控制要求是该电站自动发电控制的主要技术问题。为此,制定了1套AGC运行策略,优化了分配方式,既考虑了特大型机组对工况和安全的特殊要求,又解决了实际中影响AGC执行精度和爬坡率的主要问题,取得了很好的实际效果。     

30CrMnSiA支臂零件裂纹产生原因分析

30CrMnSiA支臂零件在机加工和热处理后,经无损探伤检验发现在零件轴线多处有裂纹存在。为明确支臂零件裂纹产生的原因,通过宏观观察、金相组织分析、微观观察和能谱分析、力学性能测试、化学成分分析等试验手段进行分析,并与原材料进行对比。结果表明：该零件材料的微观组织不均匀,容易产生较大的组织应力,异常的带状组织分布方向与裂纹扩展方向一致;裂纹主要位于零件截面尺寸变化处,因筋条的尺寸变化而造成的淬火冷速不一致,导致裂纹处存在较大热应力。经分析可知,零件裂纹均为淬火裂纹,零件原材料带状组织不均匀和零件形状尺寸变化较大等综合因素导致该零件淬火时容易产生淬火裂纹。     

TNLCD器件参数对视角特性的影响

本文应用光学模拟软件LCDOS,研究了TN(扭曲向列相)器件的视角特性,讨论了液晶盒结构参数、液晶材料特性参数等对TN器件视角特性的影响,提出了改善视角特性的方法。     

一种面向高斯差分图的压缩感知目标跟踪算法

传统的压缩感知目标跟踪在目标纹理改变、比例缩放、光照变化剧烈时鲁棒性不足,本文提出一种面向高斯差分图的压缩感知目标跟踪算法。首先,构建原始图像的多尺度空间及其对应的图像高斯差分图,实现高斯差分图的特征提取并获取压缩感知的输入信号;然后,通过压缩降维,目标邻域遍历,参数更新等过程,计算出面向高斯差分图的后续帧的目标最优跟踪窗;最后,将跟踪窗投影到对应的原始图像上,完成面向视频流的目标跟踪。实验证明,高斯差分图像是单通道灰度图,相比较原始视频流的三通道彩色图,具有灰度取值范围小,数值低,结构简单,维数少等特点,增强了特征对纹理改变、比例缩放和光照变化的稳健性,且继承了原始算法的实时性。因此,与传统的压缩感知算法相比,本文算法能快速准确地实现复杂环境下的移动目标跟踪任务,具有更强的鲁棒性。