基于嵌入式系统结构的印鉴鉴别系统

为了弥补市场上现有印鉴鉴别系统体积大、移动性能差、安全性较低、价格比较昂贵等缺陷,研究了基于高速数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的嵌入式印鉴鉴别系统.系统在印鉴识别算法上,基于平滑卷积的方法计算印鉴的中心位置和半径.采用径向投影法,对一维特征数据计算,得到待验印鉴(SS)与预留印鉴(MS)之间的偏转角度.把印鉴质量指标作为MS与SS对应边缘Hausdorff距离测度的控制参数,用神经网络方法综合分析、判别印鉴真伪.在硬件实现方面,片上可编程(SOPC)系统结合DSP作为检测系统核心.SOPC系统包括控制器、图像预处理器等.DSP作为系统的主处理器,用于进行图像的特征检测与识别.系统具有以太网、RS232、USB等通用接口.实验表明,该系统可以有效识别印鉴,并具有体积小、成本低、系统功能可灵活升级等特点.     

用于制作光纤光栅的Talbot干涉仪的分析与建模

对用于制作光纤光栅的Talbot干涉仪进行了分析.当考虑准分子激光器的空间相干性和时间相干性时,几何光学中的光线法并不能给出Talbot干涉仪干涉场的真实强度分布情况,而通过光的电磁理论,则可以提供对干涉场的详细描述.基于电磁理论,建立了一个Talbot干涉仪干涉场计算模型,并首次将Talbot干涉仪的反射镜转角作为模型计算参数加以考虑,随后进行了一系列的计算.计算结果显示了干涉场的分布,同时表明空间相干性对Talbot干涉仪的近场干涉和远场干涉影响都很大,其中远场干涉对空间相干性的要求更严格,且对于远场干涉,反射镜转角的影响不可忽视.     

基于综合特征的光纤周界安防系统高效入侵事件识别

在光纤周界安防系统中,急需对入侵事件实现准确而高效的识别,对事件特征做简练而恰当的描述是其关键所在.本文提出一种基于综合特征的入侵事件识别方法,该方法引入全相位滤波器组将输入信号并行分解为多个频率通道,以提取这些通道的归一化功率值;进而与信号过零率相结合,构成包含时域信息、频域信息的综合特征向量;最后将该特征向量馈入径向基函数神经网络即可准确识别出攀爬、敲击、晃动、剪切四种常见的入侵动作.实验证明,本文方法相比于现有的经验模态分解方法,不仅提高了精度,而且显著加快了识别速度.     

TiO2纳米粒子增强的光纤损失模式共振折射率传感器

以多模光纤为基底来实现损失模式共振(LMR)折射率传感的灵敏度较低，在利用铟锡氧化物(ITO;In₂O₃和SnO₂的质量分数分别为90%和10%)激发光纤LMR传感的基础上，在ITO薄膜上静电组装二氧化钛(TiO₂)纳米粒子，实现折射率灵敏度的提升。使用Kretschman结构模型对传感器进行理论分析，仿真分析了LMR共振阶数与ITO薄膜厚度的关系，以及ITO作为LMR膜层实现折射率传感的可行性。通过在光纤侧壁磁控溅射ITO薄膜以产生LMR效应，制备ITO-LMR折射率传感器。通过折射率传感实验对ITO-LMR和TiO₂-ITO-LMR两种传感器进行性能测试，在1.3333～1.3840的折射率变化范围内，TiO₂-ITO-LMR传感器灵敏度可达1651.659 nm/RIU，相较于ITO-LMR折射率传感器，其灵敏度提升了3.058倍。     

基于SVMD-HD去噪的白光干涉解调算法

垂直扫描白光干涉法（VSWLI）是一种非接触式三维表面轮廓测量方法。蝙蝠翼作为VSWLI当中一种固有的缺陷，尤其在被测样品的台阶高度小于光源的相干长度时，台阶边缘处的蝙蝠翼尤为显著。相移干涉法不存在这种缺陷，但是存在相位模糊的问题。提出一种将Carré等步长相移算法与快速傅里叶变换（FFT）相干峰值检测技术相结合的白光干涉解调算法。该算法基于逐次变分模态分解（SVMD）与Hausdorff距离（HD）联合去噪。分别以高度为500 nm和1 200 nm的连续台阶器件和高度为10μm的标准台阶作为测试样品，进行实验测量验证。所提出的算法能够有效地抑制台阶高度跳变处的蝙蝠翼，克服相位模糊问题。     

基于无监督学习的偏振图像去噪方法

提出一种基于无监督学习的偏振图像去噪方法，该方法打破了监督学习下深度学习需要严格配对图像的限制，使用非配对偏振图像训练一个偏振特化的循环生成对抗网络。该网络通过所提出的基于偏振信息的损失函数统计学习噪声图像和清晰图像的映射。实验结果表明，该网络可以有效地抑制室内外不同环境下偏振图像的噪声，同时能较好地恢复线性偏振度和偏振角。所提方法对复杂噪声环境下的偏振成像应用具有重要意义。