一种应用在高精度贴片机上的视觉纠偏算法

高精度贴片机的视觉定位系统是提高贴片精度的关键。利用机器视觉技术分别对贴片元件和PCB板的位置及角度偏差进行检测。采用了以区域生长法为基础的元件中心和角度的计算方法,以最大内接矩形法计算了PCB板的中心和角度,从而得到了需要纠偏的位移和角度。实验验证元件中心的检测精度可达30 μm,算法处理总时间为63.6 ms,满足贴装元件定位检测系统对高速高精度的要求。     

自反子空间格的表示和运算

证明了von Neumann 代数的子空间格的自反性和KS- 性都不依赖于该von Neumann 代数的正规忠实*- 表示; 引入了von Neumann 代数及所含子空间格的半自由积运算, 证明了两子空间格的半自由积同构于它们的直和.     

Kadison-Singer代数研究综述

回顾了建立KS-代数的研究背景,系统介绍了KS-代数的定义和性质以及超有限KS-代数、非超有限KS-代数、KS-格的构造和强KS-代数的研究结果,同时分析了KS-代数和经典的不变子空间、Kadison可迁代数、von Neumann代数生成元等问题之间的联系;讨论了非自伴代数的运算,给出了两种不同构造非自伴代数的运算法则;在此基础上,提出了未来学科发展有待研究的16个问题.     

非紧距离空间上的Lipschitz-α算子空间

引入了由非紧距离空间(D,d)到一般Banach空间Y中的Lipschitz-α算子以及相应的算子空间Lα(D,Y)和lα(D,Y),证明了Lipschitz-α算子空间Lα(D,Y)与lα(D,Y)∩Lα(D,Y)关于范数‖T‖α,e=‖Te‖ Lα(T)是Banach空间,并讨论了(lαB(D,Y),‖·‖α,e)、(LαB(D,Y),‖·‖α,e)及(Lα(D,Y),‖·‖α,e)之间的关系.     

基于边窗盒子滤波和透射率修正的图像去雾

针对雾线先验去雾算法存在的颜色过饱和现象、图像初始透射率估算不准确等问题，提出了一种基于边窗盒子滤波和透射率修正的图像去雾算法。为了解决初始透射率估算不准确带来的边缘细节信息丢失的问题，首先利用非局部总广义变分（TGV）正则化的方法估算初始透射率，并将二阶的非局部总广义变分（TGV）正则器来作为正则项，以确保对由图像颜色和深度之间的噪声和歧义引起的异常值具有鲁棒性。随后利用边窗滤波算法对初始透射率进行优化，从而实现对图像中纹理信息和边缘信息的保留。最后利用大气散射模型和多角度优化后的透射率复原出无雾的原始图像。实现结果表明，本文算法能够解决图像颜色过饱和与边缘处的细节纹理信息丢失的问题，且无色调偏移和光晕效应。在定性评估上，复原后的图像视觉效果好；在定量评估上，本文算法的去雾后图像的评价指标皆高于基于雾线先验算法。     

含k-次增生算子方程（1–k）x＋Tx=f解的Ishikawa迭代逼近

在一致光滑的实Banach空间中,研究当T为k-次增生算子时,非线性方程（1-k）x＋Tx=f具混合误差的Ishikawa迭代解,给出了强收敛定理,并对Ishikawa迭代程序关于含k-次增生算子方程（1-k）x＋Tx=f的稳定性进行了讨论,推广和改进了近期一些文献的相关结果.     

含k-次增生算子方程(1-k)x+Tx=f解的Ishikawa迭代逼近

在一致光滑的实Banach空间中,研究当T为k-次增生算子时,非线性方程(1-k)x+Tx=f具混合误差的Ishikawa迭代解,给出了强收敛定理,并对Ishikawa迭代程序关于含k-次增生算子方程(1-k)x+Tx=f的稳定性进行了讨论,推广和改进了近期一些文献的相关结果.