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3.
透过复杂介质获取目标物体图像精细信息的能力是光电图像采集处理的一大难点, 选用CMOS光电图像传感器, 设计了CMOS成像系统以及后端读取和处理电路, 透过毛玻璃对目标物体成像, 将采集的图像信息传送到计算机中进行处理。该系统按照相机光学成像系统原理制作, 采用通用CMOS图像传感器芯片完成电路设计, 加之红外激光辅助照明拍摄采集图像, 由远及近不同距离分别对同一目标物成像, 对成像图像进行迭代图像增强算法优化, 可以解决毛玻璃非匀质问题, 使光源重建精度大大提高, 得到的可见光图像轮廓清晰, 与一般CCD成像系统相比, 识别率超过95%, 远大于一般成像系统, 且成像性能良好。 相似文献
4.
利用低温水热法在p-GaN薄膜上生长了铟(In)和镓(Ga)共掺杂的ZnO纳米棒。X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)和X射线能量色谱仪(EDS)结果表明,In和Ga已固溶到ZnO晶格中。扫描电子显微镜(SEM)结果表明, ZnO纳米棒具有良好的c轴取向性,随着In和Ga共掺杂浓度的增加,纳米棒的直径减小,密度增加。XRD结果表明,In和Ga共掺杂引起ZnO晶格常数增大,导致(002)衍射峰向低角度方向偏移。同时,ZnO的光学性质受到In和Ga共掺杂的影响。与纯ZnO相比, 共掺杂ZnO纳米棒的紫外发射峰都出现轻微红移,这是表面共振和带隙重整效应综合作用的结果。I-V特性曲线表明,随着In和Ga共掺杂浓度的增加,n-ZnO纳米棒/p-GaN异质结具有更好的导电性。 相似文献
5.
爆破工程中,信号趋势项的准确去除对提高爆破振动信号分析的精度具有重要意义。针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)识别法存在的模态混叠和端头效应等缺陷,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)去除信号趋势项的方法,即VMD法。叙述了VMD法识别爆破信号趋势项原理,并进行了仿真实验,结果表明:趋势项频率对分解效果的影响相对较小,当趋势项频率处于1~5 Hz之间时,频率对分解效果的影响基本保持不变;振幅对分解效果影响显著,且振幅越小,VMD法的分解效果越差。当趋势项振幅超过原始爆破信号最大振幅的1/3时,VMD法分解效果较好。最后,应用VMD法和EMD法对含有趋势项的实测爆破振动信号进行处理,认为相比于EMD法,VMD法处理后的信号基本一致且不存在端点效应,在爆破信号趋势项去除领域中具有更加广泛的适用性。 相似文献
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