基于红外图像边缘特性的自动对焦技术

与可见光图像相比,红外图像的分辨率较低,景物边缘较为粗糙,传统的自动调焦技术无法直接用于红外热成像系统。为了解决这一问题,采用基于红外图像边缘特性的自动对焦算法,建立快速有效的对焦评价函数,驱动高精度光机闭环控制单元,以实现快速、准确的红外自动对焦。系统包含数字处理单元和运动控制单元。其中数字图像处理单元主要进行红外数字图像的采集,利用Roberts梯度算子提取红外图像中的信息量,并统计边缘点数以评价图像的清晰度,实时计算序列红外图像中细节和信息量的变化量和趋势,从而提供运动控制单元所需的位置给定。运动控制单元则主要进行调焦电机的控制及驱动,完成自动聚焦的过程控制。最后,通过实验证明了该方案的有效性。     

基于条纹投影的显微镜自动对焦研究

自动对焦技术是薄膜晶体管液晶面板(TFT-LCD)检测中非常重要的一环。针对TFT-LCD液晶面板的检测中需要快速准确地对焦到液晶面板被测面的问题,提出一种可自动对焦的显微镜系统。将数字光栅投影到物面上,先通过分光棱镜将光分成两路,一路被面阵CCD接收,另一路通过分光棱镜和反射镜将光栅的像分成两路,分别成像在线阵CCD的靶面上。通过线阵CCD上两个光栅图清晰度的对比实现离焦方向和离焦量的判断,使用微位移平台移动物镜,实现显微镜的自动对焦。本研究对自动对焦数字光栅的影响因素进行分析,并采用变周期数字光栅进行对焦。     

基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法

提出一种基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法用于数码相机自动对焦过程.根据初始对焦窗口和初始像距计算初始对焦窗口边界的视场角,镜头位置改变后,再根据此视场角和新的像距计算新的对焦窗口边界,进而调整对焦窗口,实现景物跟随.实验结果表明,该方法能够在物距未知的情况下近似地计算出目标的像高,与固定对焦窗口相比,能够避免背景信息的干扰,使评价函数具有单峰性.且该方法计算过程与图像内容无关,不受图像模糊程度的影响.     

基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测

为实现光学透镜曲率半径的快速准确测量,设计了一种基于自动对焦技术的非接触式透镜曲率半径测量方案。测量系统分别在被测透镜表面的顶点位置和曲率中心位置自动对焦,系统所记录的两个位置之间的距离即为曲率半径。针对透镜曲率半径检测应用,对自动对焦技术进行了改进:将连通区域提取技术应用于定位目标图像,提高了清晰度评价函数的灵敏度;利用均值比较法和三点法改进了传统爬山搜索策略。实验结果表明:基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测是有效的,测量误差低于0.196%,测量重复性好于0.109%。该方法已经成功应用于透镜曲率半径测量仪。     

基于波段开关的信号控制与BIT电路设计

为了提高飞控计算机导通检查和绝缘测试时的安全性和可靠性;通过研究一刀多掷波段开关的特点和电路控制规律,以及飞控计算机导通检查和绝缘测试需求,提出一种基于波段开关组合使用实现多测量通道信号转换控制的电路设计方案,同时提出一种结合波段开关特点的机内测试（BIT）电路设计方法;采用上述方案制作了具体的实体电路,经实验室测试：（1）该电路设计可通过两个波段开关同时实现信号分配和“自检”,提高了自检效率;（2）电路简洁,操作方便,（3）自检操作和测试操作基本一致,操作过程直观性强,（4）从一定意义上讲,实现了“在线”自检;经实际应用验证,该电路设计方案可显著提高系统的测试和诊断能力,具有较好的实际应用价值。     

MRTD高精度测试和校准技术研究

围绕红外热像仪成像参数MRTD（最小可分辨温差）测试问题开展研究，介绍了MRTD的测试方法以及MRTD测试装置—红外热像仪评估系统的工作原理，详细分析了MRTD测试过程中，红外热像仪测试位置、差分黑体温差、差分黑体发射率和光学系统几何像差等因素对测试结果的影响。针对这些问题，提出了采用红外扫描辐射计对红外热像仪评估系统温差进行校准的方法，利用该方法对某空间频率下热像仪MRTD进行测试，并给出了测试结果，为热像仪MRTD参数准确测试提供参考。     

导弹特种车辆行驶操稳性测量系统设计

针对红外热像仪性能检测设备国产化的紧迫需求,设计了检测样机的电路系统。根据红外检测的设计指标要求,提出了测控系统的总体方案,详细介绍了检测系统的硬件电路设计,阐述了红外系统MRTD、NETD等关键指标的测试算法,给出了电路检测软件和维修指导软件的设计方法。实验测试表明,该检测系统电路达到了设计指标要求,已应用于某小型红外系统检测诊断设备中。     

基于FPGA的便携式轴承状态监测仪设计

本文提出了一种基于FPGA的便携式轴承状态监测巡检仪的设计方案。介绍了模拟信号放大电路、滤波电路、包络检波电路和电源管理电路等硬件电路设计以及FPGA功能模块设计和软件工作流程。本仪器通过提取分析加速度高频包络信号实现了轴承状态监测功能,利用了FPGA的并行处理优势实现低功耗高性能的优点。     

一种新的自动聚焦算法的研究

聚焦评价函数和极点搜索策略是自动聚焦的重要模块,直接影响聚焦的效果.为同时满足自动聚焦速度和精度上的要求,提出了一种新的自动聚焦算法.该算法综合了快速改进的灰度差分法和高精度小波变换法的优点,根据各阶段聚焦评价函数的梯度选择合适的评价函数和镜头移动步长,并且实现了从大步长快速粗扫到小步长精确细调的过渡.实验表明,与传统...     

变母线电压的LLC高压电容充电电源设计

提出了一种两级式可变母线电压的高压电容充电电源技术方案,该拓扑在半桥LLC谐振电路的基础上增加了一级图腾柱无桥功率因数校正（PFC）电路,通过改变母线电压来解决传统LLC谐振电源在输出更高电压时,工作频率变化范围过大带来的充电效率下滑的问题。由于图腾柱电路本身具备功率因数校正的功能,该电源设计还拥有能够直接从电网取电而不影响电网电能质量的优势。首先介绍了本电源设计中两部分的电路拓扑和工作原理,采用等效电阻法分析了电容负载下的电源输出特性。针对前级图腾柱电路设计了双环控制器以实现对母线电压和功率因数的控制,针对后级LLC电路提出了比例积分（PI）加低通滤波的恒流控制器以降低高频噪声带来的不利影响。最后通过模型构建与仿真分析,研究了高压电容充电电源3 000 V/1 A时的充电特性,验证了本电源技术方案、设计和控制策略的可行性。     

基于可见-近红外光谱的制动液品牌鉴别方法研究

提出了一种基于可见-近红外光谱分析技术快速鉴别汽车制动液品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对五种不同品牌的制动液进行光谱分析,各获取60个样本数据。采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再对光谱数据进行主成分分析,建立第一主成分和第二主成分的二维散点图,表明不同品牌制动液具有较好的聚类特性。将前6个主成分作为输入量,制动液品牌作为输出量,建立了基于逐步判别分析法的鉴别模型。随机抽取225个样本用于建模,余下的75个样本用于模型验证。试验结果表明验证准确率达到94.67%,说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为制动液品牌的快速鉴别提供了一种新方法。     

域椭圆曲线点乘的VLSI实现方法研究

为了实现椭圆曲线密码算法的高效性,提出了基于优化的底层有限域算法的点乘设计方法;基于对二进制有限域运算的研究,提出并行模乘算法和基于欧几里得算法的右移求逆算法,并在实现中进行优化,在此基础上采用蒙哥马利算法实现点乘的快速运算;根据该算法,提出了ECC硬件电路实现方法,并用Verilog RTL进行逻辑设计,最终在Xilinx的XC7A100T FPGA硬件平台上验证实现;通过仿真测试、综合验证和时序后仿真的结果分析,所设计电路的时钟频率可以达到110 MHz,运算速度可达2.92 ms,证明了设计的有效性和可行性。     

快速混沌同步算法研究

在雷达、通信等工程应用中,发射信号时间有限,需要快速混沌同步. 而传统同步算法收敛速度较慢. 针对该问题,文章给出了一种快速混沌同步算法. 根据Taylor展开式,设计非线性控制变量,使得误差方程控制矩阵满足同步判定条件,进一步优选控制矩阵,仅需一步运算,便可快速同步. 此外,考虑到实际工程中往往只发射一个状态变量,文章以典型的连续Duffing系统和离散logistic系统为例,设计了单一变量驱动的快速同步. 仿真结果表明,与常见的单一耦合和OPCL(open-plus-closed-loop)同步相比,此算法收敛速度快,抗噪声能力强,具有更强的实际工程意义. 关键词： 混沌 快速同步 抗噪声     

近红外光谱分析中的变量选择算法研究进展

随着人们对近红外光谱分析技术了解的深入,人们发现通过剔除近红外光谱中的冗余变量不仅可以简化近红外光谱分析模型,提高模型的可解读性,通常还可以提高模型的预测效果及稳健性。变量选择的有效性已经在各种近红外光谱应用体系中得到了广泛的验证,发展成为了近红外光谱分析建模过程中一个越来越重要的步骤。为此,化学计量学家们近些年来开发了大量原理不同的新型变量选择算法,基于各种原理的衍生算法也层出不穷。为了让近红外光谱分析研究人员能够较为迅速地对这些算法的特点有所认识,对目前常见的各种变量选择算法的算法原理和优缺点进行了梳理。根据各种算法依据的原理不同,将目前近红外光谱领域常见的变量选择算法大致分为基于偏最小二乘模型参数,基于智能优化算法,基于连续投影策略,基于模型集群分析策略和基于变量区间等五类。在梳理的过程中,我们发现变量选择算法的发展趋势目前主要集中在以下两点：第一,算法的复杂程度不断提高;第二,不同变量选择算法之间的联用开始逐渐增多。此外,作者结合自身在应用变量选择算法时的体会和思考,还总结了变量选择算法在应用层面上存在的一些问题。例如光谱预处理方法对变量选择算法使用效果的影响,以及部分算法存在的稳定性较差,选择变量的可靠性存疑等。     

基于干扰对消的红外焦平面非均匀性校正算法

红外焦平面器件的非均匀性产生机理复杂,难以准确拟合探测元响应曲线。提出了一种基于相关干扰抵消的非均匀性校正算法,以预先采集到的一帧黑体面源图像做为自适应干扰对消器的参考输入图像,自适应滤波器由参考输入图像迭代计算出待校正红外图像的空间噪声的最佳估计,实现从空间噪声中提取真实图像信号。自适应滤波算法采用变步长最小均方误差算法,减少了算法的运算量,提高了算法的收敛速度。理论分析以及针对实际红外图像的仿真结果表明,提出的算法校正效果好,收敛速度快,更易于工程实现。     

改进的变步长自适应最小均方算法及其数字信号处理

针对紫外光通信中传统自适应最小均方(LMS)算法存在的不足,提出了一种新的变步长LMS(VSS-LMS)算法,利用MATLAB仿真验证了该算法的可行性,以TMS320VC5509为核心设计了数字信号处理(DSP)最小化硬件系统和VSS-LMS算法的软件流程,在硬件上实现了传统LMS算法和新的VSS-LMS算法的自适应滤波,并进行了对比分析,结果表明所提出的VSS-LMS算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,这对紫外光通信接收系统的设计和优化具有一定的参考意义。     

基于局部峰值的红外弱小目标快速检测

针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种基于局部尖峰特性的检测方法.首先分析红外小目标的局部灰度特性,提出了一种红外目标的峰值特性判据;然后依据目标的峰值特性判据和时域特性,设计了一种目标检测的快速算法,算法先基于子块预选出局部极大值点,把后续运算限于各极大值点处以减少运算量,再根据极大点值在各方向上的灰度下降判断其尖峰特性;最后利用帧间的连续性滤去噪音引起的伪目标.实验表明本文的算法具有很快的处理速度,且能有效滤去图像中的随机噪音.     

鲁棒的车载红外视频电子稳像算法

针对车辆行进中,红外热像仪拍摄的视频序列存在复杂的随机抖动,提出基于BRISK特征点匹配的运动估计算法,计算出高精度全局运动矢量,同时对于特征点匹配时出现误匹配及场景中存在前景运动物体的情况,采用模糊聚类法分离全局运动和局部运动,提高了算法的鲁棒性。提出了基于Kalman粒子滤波算法,有效实现了复杂扫描运动和随机抖动的分离,并利用双线性插值法进行图像补偿。采用快速图像拼接法进行未定义区域处理,实现了图像全景输出。还利用车载红外热像仪实际拍摄的红外视频进行了稳像实验。实验结果表明,视频序列获得了很好的稳像效果,能够满足实际应用要求。     

三代微光像增强摄像系统选通成像系统研究

提出一种能够高速选通工作的三代微光像增强摄像系统（ICCD）。采用三代像增强器,设计了光阴极选通控制电路,使ICCD系统能够高速选通成像;通过分析、比较,设计了双高斯复杂化结构的中继镜头耦合方案,获得了高透过率、高调制传递函数（MTF）的图像耦合性能。采用数字CCD、数字图像采集卡及其集成的图像处理硬件,编写了相关处理软件,使ICCD系统的图像能够快速呈现。结果表明:设计的三代选通ICCD具有3.3 ns选通门宽,空间分辨力达到600 TVL。     

An enhanced non-uniformity correction algorithm for IRFPA based on neural network

Influenced by detector materials’ non-uniformity, growth and etching techniques, etc., every detector’s responsivity of infrared focal plane arrays (IRFPA) is different, which results in non-uniformity of IRFPA. And non-uniformity of IRFPA generates fixed pattern noises (FPN) that are superposed on infrared image. And it may degrade the infrared image quality, which greatly limits the application of IRFPA. Non-uniformity correction (NUC) is an important technique for IRFPA. The traditional non-uniformity correction algorithm based on neural network and its modified algorithms are analyzed in this paper. And a new improved non-uniformity correction algorithm based on neural network is proposed in this paper. In this algorithm, the desired image is estimated by using three successive images in an infrared sequence. And blurring effect caused by motion is avoided by applying implicit motion detection and edge detection. So the estimation image is closer to real image than the estimation image estimated by other algorithms, which results in fast convergence speed of correction parameters. A comparison is made to these algorithms in this paper. And experimental results show that the algorithm proposed in this paper can correct the non-uniformity of IRFPA effectively and it prevails over other algorithms based on neural network.