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  • 简介:利用机器视觉评定模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.

  • 标签: ZERNIKE矩 边缘检测 特征图像 边缘评价 小模数齿轮
  • 简介:作为捷豹新英伦豪华轿跑SUVPACE家族的'豹子',全新捷豹E-PACE再度淋漓尽致地诠释了捷豹的感性设计哲学,尽展'豹力美学'的非凡魅力。'年轻化'可能是今年各大车企提及最多的一个词语。随着拥有新潮审美观的年轻人成为汽车市场的消费主力军.

  • 标签: E-PACE
  • 简介:对于燃料电池车(FuelCellVehicle,FCV),每个汽车业界工作者都不会陌生。但是近几年,尤其是2010年之后,居然没有一家汽车制造商推出新的FCV概念车。是燃料电池技术进入瓶颈,还是汽车厂商认为FCV没有发展前途,当你读完这篇短文,自会有所认知。

  • 标签: 燃料电池车 FCV 宇宙 燃烧 燃料电池技术 汽车制造商
  • 简介:利用波多分辨率分析的特点和分形噪声在波变换域的特性,采用波变换域参数估计方法获得噪声参数,然后采用波阈值滤波方法去除噪声,并比较了三种波基不同的滤波效果.通过仿真试验,陀螺的零漂值从0.3755°/h减小到了0.1026°/h.

  • 标签: 激光陀螺 分形噪声 小波变换 阈值滤波
  • 简介:30岁,创立江西赛维LDK,两年后赴美上市,成为当时中国企业在美国最大的IPO,39岁,公司陷入困境终至破产重组:40岁,创立SPI绿能宝杀回公众视线,41岁带领其登陆纳斯达克,43岁被通缉……这就是彭峰。“新能源首富”、“狂人’、“赌徒”、“囚徒”等均是他身上挥之不去的标签。但令人唏嘘的是.这‘上天入地”的身份转换也不过短短十多年间。要如何解释他屡战屡败的商业人生呢?原因或许很多.但他自身慢慢被蚕食的信用危机无疑是关键因素。

  • 标签: 人生 光伏 超速 中国企业 信用危机 IPO
  • 简介:目前通常用聚类的方法构建行驶工况,虽然聚类法有很高的精度,但是构建汽车行驶工况的数据含有波动性、不规则性的部分。为了进一步提高构建精度,首先用FCM聚类方法对行驶工况数据进行聚类,然后采用波变换对构建好的工况进行压缩重构。理论分析及试验结果表明,与用传统方法构建的行驶工况相比,波变换得到的行驶工况能有效提高所构建行驶工况的精度。

  • 标签: 数据采集 汽车试验 小波变换 行驶工况 FCM聚类
  • 简介:重症监护室(IntensiveCareUnit,ICU)的监护种类繁多,然而许多监测大多都是有创监测,研究表明有创监测可能会增加患者出现并发症(如出血、感染)的风险,因此在重症监护病房(ICU)发展非侵入性的、连续的智能监控技术势在必行。深静脉血栓形成(DeepVeinThrombosis,DVT)可能引起严重发病率,常见于住院患者,尤其是术后人群。休克可能导致急性血流量减少,代谢异常,无氧代谢,细胞和器官功能障碍,如果时间延长,可能导致不可逆转的损害和死亡。ICU的患者基本都是危急重症,生命体体征不稳定,随时都可能会出现生命危险,需要医护人员24小时全天候监护,因此对ICU中医护人员进行疲劳监测很有必要。我们采用近红外光谱(Near-InfraredSpectroscopy,NIRS)这种非侵入性的、有效的、以及非电离测量的实时技术开发了一系列设备对DVT、休克、疲劳以及水分、深部组织温度和血流动力学参数的监测。与此同时,心电(EEG)、光学体积描记术(PPG)、压力脉搏波(PPW)等参数也是ICU监护中必不可少的,我们设计了一种无创、低成本监测系统,对系统中信号的稳定性进行了测试并验证了设备的可靠性。

  • 标签: 重症监护室 近红外光谱 血栓诊断 休克监测 血流动力学
  • 简介:介绍了自主研发液压缸关键件缸筒机加工自动调心组合夹具,并与传统方法做了详细的比较。

  • 标签: 液压缸 缸筒 机加工 夹具设计
  • 简介:设计了木材加工业中木材纹理表面的检测系统,提出了一种有效的选取波频带重建图像的纹理瑕疵检测方法。设计的检测系统由新型LED光源,明暗域结合成像光学系统,高速高分辨率线阵CCD器件等组成。应用波基函数在较优的分解级数上对纹理图像进行分解,然后在最佳的分辨率级数上正确选取平滑图像或者细节图像来重建图像。在重建图像中均匀纹理图案被有效地移除,仅仅保留了局部瑕疵区域,波频带选取是基于渡系数的能量分布自动确定最佳重构参数。重构后的图像经阈值处理得到二值图像,最后运用数学形态学的方法对二值图像后处理。实验表明,该方法可用于实时在线检测木材表面的瑕疵。

  • 标签: 线阵CCD 木材表面检测 瑕疵检测 小波重构
  • 简介:图像放大技术的关键在于使放大后的图像尽可能地保持原始图像的清晰度。对于红外图像而言,传统的内插法存在着一定的缺陷。提出了一种基于波变换的图像放大新算法,该算法对原始图像先进行波变换获得高频系数,然后运用牛顿插值算法放大高频系数,以此作为放大图像的高频成份,而将原始图像作为低频成份,最后进行波逆变换,重构出放大图像。实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果。

  • 标签: 插值算法 图像放大 小波变换 牛顿插值
  • 简介:在TG刚刚评选出的增压时代年度车中,福克斯1.0T凭借三缸涡轮增压发动机及优异的性价比成功摘得奖项,不过我还是一个相对古板的人,四缸已是我的底线。即便如今技术发展到已经能够最大限度地抑制三缸机所带来的抖动,但我对于三缸发动机依旧不感冒,因为物理特性所致,这种抖动是不可能消失的。虽然涡轮增压时代的到来我们无法抗拒,但是三缸涡轮增压还是留给年轻人吧。所以我选择了这台1.5T的两厢版福克斯,而且是最最骚气的一个颜色。

  • 标签: 福克斯 长安福特 涡轮增压发动机 三缸发动机 物理特性
  • 简介:近日,作为捷豹新英伦豪华轿跑SUVPACE家族的'豹子',即将在国内正式上市的全新E-PACE在苏州带来了一场别开生面的设计沙龙。来自英国捷豹设计中心的资深设计师为媒体嘉宾深度诠释了全新E-PACE定义至美SUV的设计灵感,及其将英伦血统、仿生学理念、工程学创新与时尚个性精妙融合的设计哲学,尽显品牌'豹力美学'的非凡魅力。

  • 标签: SUV E-PACE
  • 简介:人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

  • 标签: 人群分析 主导者检测 时间滞后分析 结构化SVM
  • 简介:红外目标检测技术是红外搜索与跟踪系统(IRST)、红外警戒等系统中的一项关键技术。常规目标检测算法存在对椒盐噪声、高亮背景边缘敏感等不足之处,针对上述问题,对天空背景红外弱小目标的几何和灰度特性进行了深入研究,在此基础上提出了基于多向梯度的红外目标检测的新方法,采用了一种非对称的梯度算子,重新定义了梯度检测函数,提高了对目标的响应。仿真实验结果表明,该方法能够较好地抑制高亮云层边缘和椒盐噪声,保证了较高的检测率和较低的虚警率,又便于在FPGA上实现,满足系统对实时性的要求。

  • 标签: 小目标检测 多向梯度 自适应阈值
  • 简介:春节前后,五一,十一黄金周都是运输的高峰期,不少回乡客、旅游者相继踏上旅途。拥挤的旅游中,乘客受疾病侵袭的概率大增。笔者提醒乘客谨防四种“旅途”。

  • 标签: 乘客 旅游者 高峰期 黄金
  • 简介:粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法,本文提出了基于粗糙集与波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中,对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波,然后对滤波后的图像进行波融合。实验结果表明,粗糙中值滤波有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节信息,在此基础上进行波融合,使得融合结果图像具有良好的效果。

  • 标签: 粗糙集 小波变换 图像融合 中值滤波
  • 简介:碱性成纤维细胞生长因子2(fibroblastgrowthfactor2,FGF2)是一类功能多样的多肽,可由视网膜的多种细胞分泌产生。随着对视网膜血管性疾病的研究深入,FGF2在其中的作用也得到广泛重视。FGF2可与血管内皮生长因子(vascularendothelialgrowthfactor,VEGF)、肿瘤坏死因子-α(tumornecrosisfactor-α,TNF-α)等细胞因子相互作用,通过发挥促血管生成作用、促炎作用以及一定的神经保护作用而参与视网膜血管性疾病的发生与发展。此外,FGF2的表达上调很可能是部分患者使用抗VEGF治疗效果不显著的重要因素。本文就FGF2的分子特征、分子作用机制及FGF2与视网膜血管性疾病的相关性进行总结,旨在为FGF2作为视网膜血管性疾病的治疗靶点提供理论依据。

  • 标签: FGF2 早产儿视网膜病变(ROP) 增殖性糖尿病视网膜病变(PDR)
  • 简介:应用傅里叶变换轮廓术测量物体三维面形时,当被测物体形状复杂或是被噪声严重污染时,导致频谱分布展宽,发生频谱混叠现象,基频提取困难,无法准确恢复物体的三维面型。提出了基于波分解的傅里叶变换轮廓术,采用波变换的方法对变形条纹图进行二维多尺度分解,重构被测物的背景图像,滤出图像的零频成分,得到相对变形条纹。运用波变换与傅里叶变换轮廓术相结合的方法,只需拍摄一幅变形条纹图,将被测物体与背景分离,不受背景成分的影响,且易于基频信息的提取,降低了对滤波器的要求。实验证明该方法较好地防止了频谱的混叠问题,提高了测量范围与解相精度。

  • 标签: 傅里叶变换轮廓术 相对变形条纹 小波变换 多尺度分解