基于子孔径拼接法测量高精度反射镜

为了解决高精度光学反射镜的子孔径拼接检测问题,基于最小二乘拟合,依据拼接算法建立数学模型,编制了拼接程序,同时对口径为Φ120 mm的平面反射镜进行了拼接检测。检测中,基于标记点确定子孔径间的相对位置,完成子孔径间的对准。分别基于全口径检测结果与自检验子孔径测试结果对拼接结果进行精度分析。实验结果表明：拼接结果无“拼痕”,拼接结果与全口径测试结果、自检验子孔径测试结果一致; 拼接结果与全口径面形测试的PV值与RMS值的偏差分别为0020 λ与0002 λ,验证了检测的可靠性和准确性。     

基于子孔径拼接法测量高精度反射镜

为了解决高精度光学反射镜的子孔径拼接检测问题,基于最小二乘拟合,依据拼接算法建立数学模型,编制了拼接程序,同时对口径为120 mm的平面反射镜进行了拼接检测。检测中,基于标记点确定子孔径间的相对位置,完成子孔径间的对准。分别基于全口径检测结果与自检验子孔径测试结果对拼接结果进行精度分析。实验结果表明:拼接结果无拼痕,拼接结果与全口径测试结果、自检验子孔径测试结果一致; 拼接结果与全口径面形测试的PV值与RMS值的偏差分别为0.020 与0.002 ,验证了检测的可靠性和准确性。     

基于高斯拟合的激光光斑中心定位算法

激光光斑中心定位是光学测量中的关键技术之一。通过对常用定位算法的分析,给出利用光斑图像中的不饱和点对光斑进行高斯拟合,并以拟合函数的幅值点作为光斑中心的方法。利用人工光斑对该算法进行验证,结果表明该算法误差远小于0.1 像素;利用一维高精度电动平移台、CCD相机、激光器等搭建测试系统,由计算机自动采集激光光斑图像并对其进行分析,实验结果表明该算法与理论分析结果的均方根误差仅为0.1 像素。     

一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法

为满足高精度测量和瞄准跟踪系统中对激光CCD自准直仪的测量精度和实时性的要求,提出一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法。首先利用变结构元广义形态学边缘检测算法,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合方法实现了圆目标中心的精确定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,应用该方法改进后激光CCD自准直仪的测量精度由2″提高到±0.25″,且单次测量时间小于0.23s,可满足激光CCD自准直仪在小角度测量和瞄准跟踪等领域的高精度实时测量需求。     

北京谱仪中的初级顶点拟合

本文介绍了初级顶点拟合的基本原理，对原有程序作了一些修改，给出了部分实验事例的初级顶点分布.     

天文导航中星体高精度细分定位方法研究

介绍了一种从星体图像中高精度提取恒星位置的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法拟合得到高斯曲面参数,从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,将二维曲面拟合转化为两个方向上的一维曲线拟合,分别得到不同的曲面系数.仿真结果表明当信噪比小于0.05时,定位精度能达到1/20像素,与质心法比较,高斯曲面拟合法精度高,抗噪声能力强.     

可调谐半导体激光吸收光谱中的吸光度反演算法研究

可调谐半导体激光吸收光谱具有高分辨、高灵敏度和快速测量等特点,已经在环境检测、工业过程检测等方面得到广泛应用。在直接吸收光谱技术中,吸光度曲线以及积分吸光度的确定对于气体浓度反演、线强校正等都有重要的作用。对激光直接吸收光谱中吸光度和吸光度积分反演算法进行了研究,采用分段多项式基线拟合方法来消除激光器光强波动的影响,得到吸光度,再用非线性拟合Levenberg-Marquardt算法进行线形拟合来获取积分吸光度。通过水气吸收谱线的检测对算法进行了验证。     

CCD摄像头圆目标中心定位方法

在大型设备自动对接系统中,需要CCD摄像头对一设备截面的圆目标进行图像获取,并找出图像的中心点坐标,用于两设备的中心对准。为了满足实时性测量和高精度定位要求,提出一种CCD摄像头圆目标中心定位方法。先对图像使用中值滤波方法进行图像增强,利用广义数字形态学中的多结构抗噪膨胀腐蚀型算子提取单像素宽图像边缘,用多项式插值法对图像边缘进行亚像素定位,用半径约束最小二乘圆拟合法对圆中心进行精确定位。实验测量结果表明,该方法测量时间短、精度高、稳定性好,亚像素定位精度优于1/20像素,中心点总标准偏差小于0.01,可满足设备自动对接系统要求。     

基于图像处理的零件二维尺寸检测方法

为了提高零件二维尺寸测量精度和效率,提出一种基于图像处理的非接触式检测方法。对零件图像进行灰度化、采用自适应中值滤波算法来减小图像数据量以及除去噪声;通过最大类间方差法自动确定阈值获得二值图像;采用形态学梯度算子提取图像边缘,并用最小二乘法拟合像素尺寸;通过标准件法对系统进行标定获得零件尺寸。以6204-Z型深沟球轴承作为实验对象,获得轴承内、外径的尺寸。与游标卡尺测量结果比较,所提出的图像处理方法获得的内、外径平均误差达到9.6μm和0.7μm。通过实验对比与分析,方法快速有效,具有较高的准确性和良好的鲁棒性。     

激光衍射粒度分析仪粒度分布求解方法的研究

本文介绍了激光衍射粒度分析仪的基本原理,给出了光电探测器上的光能分布公式,对其求解方法进行了详细分析,提出了利用改进的最小二乘法求解粒度分布的新方法.最后分别利用函数限制解法和自由分布解法对两种情况的粒度分布进行了数值模拟计算.     

光栅衍射型超广角激光告警系统光斑定位方法

成像光斑中心精确定位是光栅衍射型超广角激光告警系统具有高定向准确度和高波长分辨能力的基础.本文分析了光栅衍射型超广角激光告警系统成像光斑特点.针对随激光入射角增大,系统成像光斑畸变为强度近似高斯分布倾斜光斑的问题,提出一种改进型高斯拟合法计算光斑中心,通过仿真模拟和实验测试研究了新方法的定位性能.模拟结果表明,高斯噪音标准差为0.01情况下,光斑长轴与x轴夹角由0°逐渐增大为90°过程中,本文方法的定位误差平均值小于0.005像素,误差标准差小于0.02像素.实验测试表明,实验图像经帧相减和高斯平滑滤波预处理后,光斑长轴与坐标轴方向一致时,本文方法与高斯拟合法的定位结果非常接近,明显优于灰度重心法.光斑倾斜时,本文方法求得的激光入射方向角的误差均值和标准差明显小于灰度重心法和普通高斯拟法.     

三维轮廓扫描法测量透镜曲率半径的实验研究

三维轮廓扫描方法可通过连续扫描透镜表面三维空间形貌,拟合得到其曲率半径值。该方法具有测量精度高、可任意选定测量区域、测量力微弱、对光学表面划伤可忽略等优点。通过实验,研究了三维轮廓扫描法测量透镜曲率半径的精度,并分析了测量区域大小、扫描间距等因素对测量精度的影响。实验结果表明,该方法测量凸、凹球面透镜的曲率半径的相对重复性可达到110-6。     

用Hough变换提高激光光斑中心定位精度的算法

在激光扫描大型三维曲面测量中, 激光光斑中心的准确定位是提高测量分辨力的关键。当测距范围较大时, 受多种因素的影响, 激光光强分布严重不均致使其几何中心与强度中心发生了偏离。此时, 传统的光斑中心提取方法不能适用。为此, 根据光斑图像仍能给出圆形光斑的大部分轮廓这一特点, 提出了基于Ｈｏｕｇｈ 变换的激光光斑中心读取方法。实验结果表明该方法对提高大型三维曲面测量精度是有效的。     

二维高斯分布光斑中心快速提取算法研究

在深入分析二维高斯分布公式的基础上,通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离,推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法,该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息,通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置;并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化,提出一种更加高效的定参高斯拟合法。与传统高斯曲面拟合法相比,提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度,但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。     

Matlab语言在物理实验数据处理中的应用

以单摆测量重力加速度实验的数据处理为例,探讨了用Matlab语言对物理实验数据进行最小二乘法的处理。与传统的实验数据处理方法相比,用Matlab处理物理实验数据准确快捷,能有效避免手工处理带来的误差,Matlab的可视化功能也可以更加直观地反映实验结果,适合在实验教学中应用。     

基于Matllab的约束最小二乘法拟合磁滞回线

由实验测得的磁滞回线数据的是一系列离散、带噪声的值。通过约束最小二乘方法对曲线进行分段拟合,使曲线的畸变程度得到了改善,准确地表达磁滞回线的特性,为磁材料的定量分析述提供了基础。     

Multi-Class Classification of Medical Data Based on Neural Network Pruning and Information-Entropy Measures

Medical data includes clinical trials and clinical data such as patient-generated health data, laboratory results, medical imaging, and different signals coming from continuous health monitoring. Some commonly used data analysis techniques are text mining, big data analytics, and data mining. These techniques can be used for classification, clustering, and machine learning tasks. Machine learning could be described as an automatic learning process derived from concepts and knowledge without deliberate system coding. However, finding a suitable machine learning architecture for a specific task is still an open problem. In this work, we propose a machine learning model for the multi-class classification of medical data. This model is comprised of two components—a restricted Boltzmann machine and a classifier system. It uses a discriminant pruning method to select the most salient neurons in the hidden layer of the neural network, which implicitly leads to a selection of features for the input patterns that feed the classifier system. This study aims to investigate whether information-entropy measures may provide evidence for guiding discriminative pruning in a neural network for medical data processing, particularly cancer research, by using three cancer databases: Breast Cancer, Cervical Cancer, and Primary Tumour. Our proposal aimed to investigate the post-training neuronal pruning methodology using dissimilarity measures inspired by the information-entropy theory; the results obtained after pruning the neural network were favourable. Specifically, for the Breast Cancer dataset, the reported results indicate a 10.68% error rate, while our error rates range from 10% to 15%; for the Cervical Cancer dataset, the reported best error rate is 31%, while our proposal error rates are in the range of 4% to 6%; lastly, for the Primary Tumour dataset, the reported error rate is 20.35%, and our best error rate is 31%.     

基于形态学处理和最小二乘法的海天线检测算法

海天线的检测和提取是舰船红外图像处理中的一个重要内容,在综合分析比较基于边缘检测、图像分割以及小波变换多尺度分析等多种海天线检测算法优缺点的基础上,提出一种基于形态学处理和最小二乘法的算法,仿真分析表明此算法能适应含有各种干扰的海面背景环境,鲁棒性好,并且提取精度高,能精确定位海天线。     

D-u关系的最小绝对值线性拟合法

 采用最小绝对值方法对几类物质的冲击波速度D与波后粒子速度u的关系进行了直线拟合,并将其与常用的最小二乘法拟合的结果进行了比较。结果显示：对于实验数据分散性较小的密实材料（金属、离子晶体、氧化物等）,两种方法拟合的线性系数一致;而对于实验数据分散性较大的一些疏松材料（包括液体等）,两种方法拟合的线性系数有差异。对所有物质,最小绝对值法拟合的平均绝对误差比最小二乘法拟合的要小,因而最小绝对值法较最小二乘法有更高的准确性。同时讨论了导致这两种拟合差异的因素。