血管内超声图像初始轮廓提取算法的研究

Snake模型在医学图像分割中的应用已经越来越广泛,但在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题;在对血管内超声医学图像的研究基础上,提出了一种基于灰度信息与ROI区域的初始轮廓获取方法,根据IVUS图像的灰度特征对其进行自适应阈值分割以及面积滤波,然后获得分割轮廓点集进而得到snake初始轮廓点集;在matlab7.0环境分别对不同类别的2种IVUS图像的中外膜边缘提取进行仿真实验,实验证明该方法获得的初始snake轮廓较为逼近目标真实轮廓且适合于snake模型进行迭代收敛,由于其初始轮廓已较为接近目标真实轮廓,因此节省了snake模型的迭代次数,算法运行效率也优于手工提取初始轮廓的snake方法,可以较为方便的应用于实际领域。     

基于轮廓特征的水下混凝土结构表面裂缝检测算法

针对水下混凝土结构表面裂缝难以准确检测的问题,提出了一种基于轮廓特征的水下混凝土结构表面裂缝检测算法;在对采集到的水下混凝土结构表面图像进行预处理和边缘检测后,首先通过计算图像中边缘的长度和曲率来进行初步判别,区分杂点和部分非裂缝;然后根据裂缝轮廓相互匹配的特征,利用模板搜索来检测出真实裂缝;最后连接裂缝边缘断开部分,优化裂缝检测结果;实验结果表明,与其它算法相比,该算法检测出裂缝的准确率与完整率至少提高了3.54%。     

气动肌肉关节的神经元PID轨迹跟踪控制

气动肌肉关节具有柔顺性,使角度跟踪控制困难;通过建立气动肌肉关节静态平衡方程,分析了气压与摆角间非线性关系。为克服单神经元PID控制算法收敛速度慢、精度低的缺点,基于Hebb学习规则,从反馈周期、比例增益系数和衰减因子三方面改进算法;搭建了实物平台,通过实验和对比分析可得:(1)适当减小闭环反馈周期,可提高跟踪精度,但闭环反馈周期太小会引起震荡;(2)将比例增益系数定义为误差的连续有界Sigmoid函数,可增强算法的自适应能力,提高跟踪精度;(3)增加衰减因子,模拟人的遗忘学习机制,可提高权值的收敛速度。     

基于遗传算法非线性PID的柴油机共轨压力控制

高压共轨柴油机共轨压力随不同工况的调节能力及其压力的稳定性,从根本上影响着柴油机系统的燃油经济性与排放性能;针对共轨压力的控制,给出了在起动、过渡、正常、停机以及故障等工况下的轨压控制策略,设计了带预控制的积分分离非线性PID控制器,采用遗传算法对PID参数进行了在线自适应整定,实现了在不同柴油机工况下对不同轨压变化的优化控制;台架实验结果表明,在不同工况下采取的控制策略是适用的,采用的积分分离技术能减少控制超调,预控制技术能缩短轨压稳定时间并减少轨压波动,遗传算法对非线性PID控制器参数的在线优化,平均可在柴油机起动后6.7 s内完成,所设计的非线性PID控制器可把轨压控制偏差稳定在1.4%以下。     

开放式车辆远程控制架构研究及应用

为了解决远程控制系统客户端设备类型受限,系统架构不开放及协议不标准问题,实现资源共享,参考NGTP(Next Generation Telematics Pattern),设计了一个车辆远程控制系统架构,并对数据通信协议进行制定;在本系统中,用户通过浏览器登入WebServer,不必开发客户端软件,解决了客户端设备类型受限制问题,提高了系统可维护性;同时为了安全考虑,移动终端不允许直接控制车载终端,设计了后台服务器,用来存储车辆运行状况信息以及转发相应指令;系统中数据通信协议是在NGTP消息协议的基础上进行制定,统一了消息格式,便于管理。运用远程查询和远程控制对系统进行验证,查询的响应时间在3s左右,控制的响应时间在2s之内,均在允许的范围之内,结果证明了系统的可行性。     

面向物联网的室内ZigBee监控系统设计

设计一种基于ZigBee的室内监控系统,该系统采用低功耗无线收发芯片CC2530及传感器构建室内局域网,包含物联网的感知层、网络层及应用层三层结构,传输协议选用ZigBee;感知层包括温湿度、光敏、摄像头图片数据采集;网络层主要是ZigBee无线网络,数据汇聚至网关;应用层包括手机、PC机等;网络拓扑结构采用星形网络结构;给出软硬件实现方法,主要有节点设计、网络组建及软件设计等;实验在长6m宽3m的室内进行,测试正常室温,温度传感器附近放置低于室温10℃和高于室温10℃物体改变环境温度;光敏传感器测试采用日照强度,遮挡及部分遮挡传感器改变光照强度;人员在摄像区域内外移动测试摄像清晰度及监控范围;测试结果表明系统工作正常,PC机终端软件显示各传感器随环境变化相应变化值。     

基于神经网络的水下机器人力控策略研究

水下机器人抓取物体时,物体与指尖存在力控制问题,但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性,采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性,因此对基于位置的神经网络阻抗控制方法进行了研究,构建了基于位置的神经网络阻抗控制器,采用三层前向反馈神经网络构建补偿器结构,基于 BP算法和Delta学习规则,得到了反向传播的更新规则;该神经网络控制系统具有很强的自适应性,可以很好地完成机器手抓取物体的任务;在水下机器人单手指上分别对软性材料(泡沫)和硬性材料(木块)施加5N恒定力进行反复的实验,结果表明,该方法具有较好的补偿和控制效果,为水下机器人的准确抓握和合理操作奠定基础。     

基于DMS和EDF的CAN总线混合调度算法

针对CAN总线调度问题,分析了CAN网络中信息帧发生传输错误的概率化最大响应时间,融合DMS算法的可预测性良好、处理器开销低以及对数分区EDF算法的灵活性强、网络利用率高的特点,提出一种考虑消息关键性的混合调度算法;在上述研究基础上,利用MATLAB/SimEvents工具箱建立CAN网络模型,并对3种调度算法进行了仿真,当网络利用率达到约85%时,混合调度算法丢包率为0.8%,但丢失的数据不包含硬实时消息,而且成功降低了处理器的额外开销时间,仿真结果表明混合调度算法既能提高系统的实时性,又能减小处理器的运算负担。     

基于LEACH路由协议的多跳节能路由算法

当无线传感器网络部设在不同环境中时,需要提出新的算法以适应特殊环境,减少节点能量消耗;算法针对LEACH路由算法的局限性,提出了一种适用网络覆盖范围较大,节点间距离较远,需要远距离传输的路由算法;本算法利用节点到基站的距离因素,修改簇头阈值信息;并利用簇头竞争重新设定簇头,使剩余能量较高的节点成为簇头;同时,运用多跳的方式传输数据,这样可以适应远距离传输;仿真结果表明,相对LEACH算法,算法将节点死亡时间推后了300~400轮,网络存活周期延长了400轮左右,很明显的减少了网络的能量消耗,延长了网络的生存周期和稳定性。     

基于DCT并行加速算法图像渲染平台系统设计

此次主要研究了基于GPU的集群渲染系统平台设计;为了提高平台的工作效率、增强集群渲染系统平台的数据传输能力,提出了一种采用DCT变换的方法来加速图像渲染速度;该方法利用DCT变换算法加速图像的实时压缩,加入CPU监控器和任务分配器模块,让GPU和CPU共同承担了绘图和渲染的目的,这样有效地降低处理流程对CPU的占用,实现了三维绘图和特效渲染的加速;为了验证平台的有效性以及图像压缩处理的效果,做了相应的功能验证;对640×480的RCB图像使用上述压缩方法和JPEG标准库在不同压缩设置下进行实验;仿真实验结果表明所提方案具有更高的压缩效率。