工件表面缺陷图像检测中的自适应聚类

目的 针对工件表面形态复杂、干涉交叠缺陷难以实现自动分离、分类图像检测的情况,提出一种工件表面交叠缺陷自适应图像聚类方法。方法 首先提取工件表面缺陷二值图像,采用混合概率主成分分析器估计缺陷位置各像素点局部切空间信息,并改进局部切空间之间的相似性矩阵;然后通过改进局部密度峰值自适应方法,基于相似性矩阵确定聚类中心点和数目;最后通过谱多流形聚类,将各分析器所包含的像素点分配至不同缺陷流形结构中,实现多个交叠缺陷分离、检测。结果 首先通过比较计算与实际测量的长度、宽度来验证该方法对相互交叠结构缺陷良好、准确的分离效果,平均相对误差分别为0.957%和0.650%。其次为了体现该方法对于分离工件表面相互交叠缺陷的有效性及优越性,使用k-means聚类、谱聚类与该方法进行对比实验,证明了该方法良好的聚类效果。最后对所设计方法的稳定性进行测试,统计检测结果的平均ME值均在6%以下,正确聚类数目率高达99%~100%。结论 该方法能够较为准确地自动识别工件表面图像中存在相互干涉的不同缺陷,并进行分离。     

计及风电场集电网络等值模型的仿真研究

以双馈感应发电机组构成的风电场为研究对象,考虑了风力发电机与集电网络的等值,提出两种模型,研究了单机加权等值与等功率损耗结合模型,降阶变尺度等值与并联化结合模型。针对风电场机组参数完全相同的算例,利用PSCAD/EMTDC建立了风电场的不同等值模型,对风速扰动和PCC处发生电压跌落故障下的风电场暂态特性进行了比较分析,研究结果验证了等值模型的正确性。     

偏心式滚筒飞剪机的径向匀速法探讨

目前使用的偏心式滚筒飞剪机中没有设置匀速机构,限制了其适用范围。本文对在偏心式滚筒飞剪机中采用径向匀速机构进行了理论探讨。分析了该类飞剪机径向匀速法原理,并概括了有关的设计、计算要点。     

基于OpenDaylight的数据中心SDN控制器设计与实现

基于开源SDN控制器项目OpenDaylight,介绍新IP云数据中心虚拟化网络与交换设备管理原型系统的设计方法.系统通过OpenDaylight控制器核心组件及云管理平台、协同器的开发实现客户网络自定义、网络自动配置、主机合法性验证、主机访问控制、DC间流量调度、虚机迁移等业务功能,通过实际系统的开发和业务加载实验证明设计的可行性.     

一种多频宽带覆盖的小型手机天线

文章设计了一种新型的多频宽带小型单极子天线,通过仿真,能达到国际上对手机天线的参数要求,并制作了天线实物。测试结果表明,该天线在电压驻波比小于等于3:1时,天线工作的频段分别为:814MHz-1152MHz、1670MHz-2710MHz、4600MHz-6400MHz,能实现对GSM/UMTS/LTE/WLAN/WiMAX等多个系统工作频段的覆盖,适用于现在的多系统手机。     

基于像元相互关系的FCM聚类分割算法

针对传统模糊C均值(FCM)算法在图像分割时未考虑像元间的相互关系,且未事先给出初始聚类中心的问题,提出了一种考虑像元间相互关系的FCM聚类分割算法。该算法基于数据场原理,首先利用像元间的相互关系,通过计算各像素点的势值,形成图像数据场,然后利用图像数据场势心,确定FCM算法的初始聚类中心,最后在图像数据场的基础上,利用FCM算法实现对目标图像的聚类分割。利用人工合成图像和工件表面缺陷图像对算法的有效性进行验证,实验结果表明,该算法具有较好的分割效果,且对于条痕、脱碳、孔洞3种缺陷的不同噪声图像分割的正确率均在93%以上,同时具有较高的平均结构相似性。     

基于SDN的宽带接入网用户认证方式研究

通过介绍SDN的层次结构和OpenFlow的工作原理,分析了现有宽带接入业务的2种典型认证方式,讨论了它们在SDN技术构建的宽带接入网中的实现方式、网络结构和优缺点,证明了IPoE认证方式更适合应用于未来的SDN宽带接入网络。     

SDN技术现状和未来前景分析

通过介绍SDN技术的起源、定义和流派,讨论了该技术在国内外的商用发展情况和产业链现状,分析了SDN技术的价值、未来发展趋势及大规模商用可能遇到的阻力,并提出了将其进行运营商全网应用的构想。     

河套地区甜菜生产存在的问题及对策

1甜菜生产存在的主要问题 　　1.1种植技术不规范,管理粗放 　　受传统种植管理方式影响,农民对甜菜种植新技术的应用不重视,生产一直处于粗放管理状态,很难达到丰产、优质、高效. 　　……     

采用DDPG的双足机器人自学习步态规划方法

为解决多自由度双足机器人步行控制中高维非线性规划难题,挖掘不确定环境下双足机器人自主运动潜力,提出了一种改进的基于深度确定性策略梯度算法（DDPG）的双足机器人步态规划方案。把双足机器人多关节自由度控制问题转化为非线性函数的多目标优化求解问题,采用DDPG算法来求解。为解决全局逼近网络求解过程收敛慢的问题,采用径向基（RBF）神经网络进行非线性函数值的计算,并采用梯度下降算法更新神经网络权值,采用SumTree来筛选优质样本。通过ROS、Gazebo、Tensorflow的联合仿真平台对双足机器人进行了模拟学习训练。经数据仿真验证,改进后的DDPG算法平均达到最大累积奖励的时间提前了45.7%,成功率也提升了8.9%,且经训练后的关节姿态角度具有更好的平滑度。