激光拉曼指纹图谱鉴别石油产品初探

利用激光拉曼指纹图谱对石油产品进行特性测试与分析。通过比较主要指纹峰的拉曼位移和相同拉曼位移处的拉曼强度比值,鉴别了不同种类的石油产品;对不同社会加油站相同型号汽油的拉曼光谱进行测试,检测了汽油的质量。该方法在油品鉴别和质量检测中取得了良好效果,具有快速、简便、灵敏度高、对样品无损伤等优点。     

Bi2223长带临界电流不均匀性的检测

高温超导长带临界电流不均匀性的检测是实现高温超导带材大规模应用需要解决的一个问题。文中介绍了B i2223超导长带临界电流和n值不均匀性的检测方法,包括非接触检测法和四引线抽样检测法;并对四引线抽样检测法进行了仿真分析和实验验证。结果表明:这种方法工作量小、简单可行。     

高效液相色谱指纹图谱结合聚类分析法对不同产地穿心莲药材的质量评价

建立了穿心莲药材的高效液相色谱（HPLC）指纹图谱,并对指纹图谱信息进行了数据化处理,为穿心莲药材的质量控制提供比较全面的评价方法。采用水浴回流法提取穿心莲药材中的主要成份,应用高效液相色谱分离-紫外检测法,选用Kromasil C₁₈色谱柱（250mm×4.6mm,5μm）,以含5%乙腈的甲醇溶液-0.1%磷酸溶液为流动相进行线性梯度洗脱,检测波长260nm,确定了20个共有峰,并对不同产地的10批穿心莲药材指纹图谱进行了相似度比较和聚类分析,初步评价了药材质量优劣。方法具有良好的稳定性和重现性,可有效用于穿心莲药材的质量控制。     

海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法

在分析海天复杂背景下红外目标图像特征的基础上,提出适合该环境的红外目标检测算法.该算法采用行均值相减的方法抑制海平面非线性温度场的影响,并进行中值滤波处理.对于更加复杂的环境,选用数学形态滤波法抑制背景中的大面积云团或海浪,从而确定出目标区域来进行目标图像的分割及增强.同时,综合使用图像捕获区域指定、运动目标检测法、弱目标的增强提取、记忆外推功能、数据融合加权跟踪方法,来保证在海天复杂背景下红外目标的可靠跟踪.实验表明,该算法能较好地处理海天复杂背景下红外目标的检测,且算法易于硬件实现,提高目标检测的实时效率.     

表面等离子体共振传感技术应用于小分子检测

人体内的生物小分子对维持生命体健康具有重要影响,此类分子参与生命体的血液循环及免疫系统,因此检测生命体中生物小分子对研究小分子在生命体中的生理功能有着重要的意义。傅里叶变换-表面等离子体共振（Fourier transform-surface plasmon resonance,FT-SPR）光谱技术具有操作简便、灵敏度高、所需样品少、可实时检测等优点,近年越来越多应用于分子的检测。对于部分分子尤其是分子量非常小的生物小分子,FT-SPR直接检测法存在信号稳定性差、灵敏度不高等缺点,因此可以针对不同的检测目标构建系列SPR小分子生物传感器通过信号扩增弥补以上缺点。该研究分类并列举了用于小分子检测的SPR免疫传感器（直接检测法、“三明治”法、竞争检测法以及抑制检测法）、SPR分子印迹传感器以及其他基于SPR传感器,系统综述了SPR技术检测小分子的研究进展,并对其发展远景进行了展望。     

冷冲压阀片表面压痕精确检测方法

亮光构件表面缺陷引起的微小形状突变能够通过反射条纹的畸变凸显,因此反射条纹技术可应用于反光物体的表面质量检测。提出了一种基于反射条纹图像的冷冲压阀片表面压痕机器视觉检测方法,通过该方法提取阀片的条纹图像信息,并进行缺陷特征的自动识别。采用滤波去噪和多尺度Retinex算法等系列预处理方法提高图像质量,通过条纹中心线、子窗口像素和及投影向量等特征参量的选择降低计算的复杂度,增加计算系统的稳健性。实验结果表明:基于反射条纹图像的阀片表面压痕检测方法具有高精度、高效率等特点,实现了阀片表面细微压痕的有效识别,识别精度可达0.1mm,检测效率(单张检测目标耗时2s)可以满足阀片生产线的实际在线检测需求。     

一种基于弱监督学习的声图小目标快速检测方法*

小目标检测是声呐图像理解中最引人瞩目,同时又极具挑战性的任务之一。该文基于离散余弦变换和K-近邻聚类,提出了一种快速检测方法。离散余弦变换用于生成图像的指纹,是原始图像在二维频域的一种稀疏表达;改进的K-近邻模型对于带有标签数据的需求量相对较低,提升了算法的处理效率和对弱监督场景的适应性。经试验验证,该方法可在准确率和召回率之间达到一个恰当的平衡点,同时在实时成像的合成孔径声呐图像小目标检测中,获得了较为可靠的结果。     

基于主副瓣比加权的未知线谱目标检测方法研究

针对目标辐射线谱信号未知时的目标检测问题,依据水下目标辐射噪声含有高强度稳定线谱这一特征,该文提出了一种基于波束形成主副瓣比加权的宽带波束形成目标检测方法。该方法首先用二阶锥优化各频带波束形成,得到低旁瓣高增益波束形成;其次利用各频率单元波束形成主副瓣差异形成加权因子;然后利用加权因子对各频率单元波束形成进行加权统计,可以抑制背景噪声能量干扰,增强目标检测信噪比增益,克服传统线谱检测四维显示难点。理论分析和实验结果表明：该方法可以较好地增强目标线谱单元能量、抑制噪声、提高信噪比,改善能量累积检测法在远程目标检测方面的性能。     

基于改进DenseNet网络的室外太阳能电池板缺陷检测方法

太阳能电池板的表面是否完整无损对于其发电效率起着决定性的作用,传统的人工检测法、红外穿透检测法、机器视觉检测法等都存在各自的缺点.由于室外太阳能电池板具有图像获取难度大、样本数量小、样本相似度高等问题,大多深度学习算法并不能出色地完成室外太阳能电池板缺陷检测任务.针对该任务的特殊性,提出基于改进DenseNet网络模型...     

战术导弹数据挖掘平台设计及其关键技术

为了优化导弹生产流程、降低武器装备寿命周期费用、利用导弹在生产和使用维护阶段获取的海量数据,运用数据挖掘技术,提出了导弹数据挖掘平台的总体设计思路；对导弹数据挖掘过程中的数据预处理方法、数据挖掘算法和异常检测算法等关键技术进行了研究,采用FP-Growth算法挖掘导弹生产过程中的工艺参数与产品质量的关联,采用Z-Score检测法完成异常参数检测。通过在导弹全寿命周期中的应用,方案合理可行,可以有效地提高导弹质量和装备的战备完好性,具有广阔的军事应用前景。     

普洱生茶的HPLC指纹图谱

采用Phenomenex synergi色谱柱（250mm×4.6mm,4μm）,乙腈-0.05%磷酸溶液梯度洗脱,流速为1.0mL.min^-1,检测波长210nm。对10批不同产地、不同生产年限普洱生茶样品进行处理,运用中药指纹图谱相似度评价软件,建立了该普洱生茶的HPLC指纹图谱;与绿茶指纹图谱比较,存在较大的差异,该法简单精确,为控制普洱生茶的质量提供了依据。     

基于特征融合的多尺度窗口产品外观检测方法

为提高产品外观质量的检测精度和实时性,提出一种基于特征融合的多尺度滑动窗口机器视觉检测方法;在训练阶段,首先提取图像的HOG特征和Lab颜色特征,并采用典型相关分析法(CCA)进行特征融合;接下来,采用支持向量机(SVM)对融合的特征进行训练,生成分类器;在检测阶段,产品外观不同区域对精度的要求不同,为提高检测效率,生成不同尺度的滑动窗口,在每个窗口中都进行图像的特征提取与特征融合;最后,对采集的图像序列进行匹配,实现产品外观划痕的实时检测;实验中,选取不同的特征提取方法进行对比,并分别生成大小不同的滑动窗口,通过分析实验结果,结合检测时间与精度,确定各个区域的窗口尺度;实验表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测精度和实时性上具有显著提高。     

基于神经网络的零件缺陷机器视觉识别系统

零件缺陷检测是保证零件使用安全的重要手段。传统的零件缺陷检测法需要有操作人员参与其中,易受主观因素影响,检测的效率及精度得不到良好的保证。而采用机器视觉技术的检测法可实现实时在线的自动检测,无需人工参与,这就极大的提高了生产效率。本文以小轴承表面为研究对象,针对微小轴承的表面结构、尺寸、检测精度和缺陷特征,设计了基于BP神经网络的零件缺陷机器视觉在线自动检测系统,其采用机器视觉技术,构建了BP神经网络检测识别模型,采用进行图像特征提取的间接识别方法,对微小轴承缺陷进行实时检测。实验结果证明了人工神经网络模型的检测能力的可靠性。     

光学镜片外观瑕疵视觉检测方法

介绍了一种基于计算机视觉检测光学镜片外观瑕疵的方法。该方法主要针对麻点、划痕、毛刺和破边等瑕疵,并根据瑕疵在侧面光源作用下发生漫反射,产生亮光斑或亮光带的原理,开发了基于反射检测法的瑕疵检测装置,检测装置的工作节拍不超过5 s/片。创新使用了黑体作为暗背景,提高了瑕疵的对比度。视觉检测中利用了总面积检测法来检测镜片表面的麻点和划痕,利用边缘毛刺检测法来检测镜片边缘的毛刺和破边。在试验中检测了53块直径10 mm的镜片,准确率达到100%。最后给出了基于31万像素CCD的检测结果,其中OK镜片总瑕疵量≤100 pixel,最高灰度值≤80,麻点和划痕镜片的总瑕疵量介于200 pixel～600 pixel之间,最高灰度值≤210,毛刺/破边镜片总瑕疵量≤100 pixel,最高灰度值介于200～255之间,可见麻点镜片和划痕镜片的总瑕疵量明显比毛刺/破边镜片和OK镜片高。     

显微成像检测表面粗糙度

介绍了用显微成像检测表面粗糙度的方法。该方法具有直观，操作简单，速度快，非接触无损伤，自动检测等优点。显微成像检测表面粗糙度的原理为：被检测表面通过显微放大，由ＣＣＤ作为接收器，经图像采集卡和微机进行数据采集与处理，计算后得到相应的粗糙度。这种方法用于机械加工表面，喷涂等表面检测，对电化学处理表面，指纹，皮肤，细胞等细微结构的检测更具有优越性。     

烟草中多酚类物质的超高效液相色谱指纹图谱及聚类分析

利用超声萃取-超高效液相色谱法对30个烟草样品（4个品种）的多酚类物质进行了快速分离与检测。实验以7个主要共有峰为评价指标,采用“计算机辅助中药指纹图谱相似度计算软件”计算处理,建立了不同种类烟草中多酚类物质的UPLC指纹图谱,并对烟草样品进行了聚类分析。结果表明：这种基于烟草多酚指纹图谱的分析策略是一种可同时实现整体性、模糊性分析且简便易行的方法模式,为烟草识别及烟草制品的质量控制提供了部分科学依据。同时该方法具有操作简单快速,精密度、稳定性和重现性良好等优点。     

改进YOLOv4的铁路沿线遥感影像地物检测方法

近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。     

基于相位敏感谱域光学相干层析术的潜指纹获取方法

本文提出一种基于相位敏感谱域光学相干层析术 (spectral domain optical coherence tomography, SD-OCT) 的遗留指纹获取方法, 该方法具有非接触、无损、快速和高灵敏度优势. 实验结果显示, 即使在低对比度条件下, 本方法也能较好地再现遗留指纹, 证明相位敏感谱域光学相干层析术可以准确、可靠地识别潜指纹. 关键词： 潜指纹 谱域光学相干层析术 相位敏感     

用于计算机配色的反射光谱数据质量评估方法研究（英文）

基础色样的反射光谱数据质量是影响计算机配色结果的重要因素之一。目前评价配色反射光谱数据质量的方法有反射光谱检测法和K/S检测法,但这两种方法需检测每种基础色样和各个波长的反射率与K/S值,检测过程过于复杂,故不适用于光谱数据质量的快速直观检测。本文使用45°/0°和d/8°几何条件的分光光度计测量以铜版纸和银卡纸为基材的胶印油墨基础色样反射光谱数据,基于光谱检测法优化获取基础色样反射光谱数据的几何条件,提出了一种明度色度对比检测法;并对比分析了反射光谱检测法,K/S检测法和明度色度对比检测法。结果表明,45°/0°和d/8°几何条件均可用于铜版纸基础色样反射光谱数据的测量,但45°/0°几何条件不符合银卡纸基础色样反射光谱数据的测量要求;而对于d/8°分光光度计,在包含镜面反射时,银卡纸为基材的透明白反射率小于各基色墨反射率,且青墨与品红墨反射率分别在浓度为60%开始出现异常交叉,从而导致高浓度区域光谱质量较差;而在明度色度对比检测图中,青墨与品红墨样条与参考铜版纸基础数据偏离更加明显。故须选择大于或等于各基色墨反射率的透明白,基础色样中需约束青墨与品红墨的最大浓度;以漫反射特性较好的铜版纸作为配色基材时,明度色度对比检测法检测效果较现有两种检测法更为直观。     

高温超导带材绕组失超检测平台搭建与测试分析

探讨了超导线圈失超特性、失超检测的基本原理;提出了一种创新型的检测方法—电压差相位检测法。在此基础上,重点描述了在LabVIEW中的G语言编程环境下,基于电压差相位检测法设计出的失超检测系统,以及其在单机测试和NI开发平台中的测试结果,验证了电压相位差检测法的可行性、优越性。将该方法与已有的失超检测方法进行比较后,证明了本方法在检测精度、运行环境等方面优于现有方法,并且完全适用于超导电机和超导变压器。