基于条纹中心线的载波散斑条纹解调方法

针对传统傅里叶变换法在处理含有多突起的载波散斑条纹图时,由于存在频谱展宽会出现严重的解调相位失真,提出了一种基于条纹中心线的载波散斑条纹解调方法.根据载波调制时所采用平行调制方式和倾斜调制方式,分别从理论上对相关的中心线解调法进行数学推导,并进一步采用最小二乘三次曲面拟合法获得被测物面全场的离面位移信息.实验结果表明:利用上述中心线解调法和曲面拟合法能解调出复杂的载波条纹图,并获得具有亚像素定位准确度、连续光滑的全场离面位移信息.     

基于调制方向提取载波散斑条纹中心线的方法

条纹中心线法是一种重要的电子散斑干涉条纹解调方法,其前提条件是获得高准确度的条纹中心线.本文在分析载波电子散斑干涉条纹自身特征的基础上,提出了一种基于载波条纹调制方向提取条纹中心线的方法.该方法首先通过同态滤波有效滤除高频乘性散斑噪音,提取出载波条纹;然后应用基于调制方向提取中心线算法确定载波条纹灰度极值点并做二值化处理;再采用基于中心线拟合或者基于条纹间距的边沿中心线补偿法,获得完整的条纹中心线图.实验结果表明:该方法简单、可靠,能快速、准确地提取出连续的中心线.     

基于调制方向提取载波散斑条纹中心线的方法

条纹中心线法是一种重要的电子散斑干涉条纹解调方法,其前提条件是获得高准确度的条纹中心线.本文在分析载波电子散斑干涉条纹自身特征的基础上,提出了一种基于载波条纹调制方向提取条纹中心线的方法.该方法首先通过同态滤波有效滤除高频乘性散斑噪音,提取出载波条纹;然后应用基于调制方向提取中心线算法确定载波条纹灰度极值点并做二值化处理;再采用基于中心线拟合或者基于条纹间距的边沿中心线补偿法,获得完整的条纹中心线图.实验结果表明:该方法简单、可靠,能快速、准确地提取出连续的中心线.     

基于卷积神经网络的工程塑料太赫兹光谱分类识别方法

工程塑料优异的介电性能和金属可替代性，使其成为5G建设的热门材料。对外观相近但性能不同的几种工程塑料的检测与定性分析，有助于工程塑料更好地应用于5G线路板和天线模块的制造。应用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对几种常见的工程塑料PEEK、 PPS、 ABS进行光谱检测，分别得到三种工程塑料在太赫兹波段的光谱数据。通过快速傅里叶变换，将三种工程塑料的THz时域光谱进行转换，获取工程塑料在0.1～1.2 THz下的THz频域光谱，并经过计算提取出相应的吸收光谱。分析THz时域光谱可知，不同种类工程塑料的THz时域谱存在时间延迟线和振幅的差异，可以直观地显示出各种塑料间的差异，这表明工程塑料的THz-TDS分类识别具有一定的可行性。但由于同属工程塑料，在太赫兹波段上表现为峰位、峰值相近，且各个材料无明显的THz特征吸收峰，因此无法直接以指纹谱进行判定。鉴于此，研究将非线性工具卷积神经网络(CNN)应用于无明显特征吸收峰的工程塑料识别研究的可行性，通过对CNN的网络结构和重要权值参数的优化，提出了一种改进的CNN分类模型。该模型使用LeakyRelu激活函数，添加BN层，利用Adams梯度...