逐像素调制的高反光表面三维测量方法

高反光表面的三维面形测量是光学三维测量领域的难题之一,本文提出一种基于逐像素调制的高反光表面三维测量方法,可解决光学三维测量中因过度曝光而导致的相位信息无法获取的问题。首先,通过投影最大灰度值的灰度图识别饱和像素点的位置;然后,依据投影低灰度下横纵条纹图进行过饱和区域坐标匹配,并结合一种新的相机-投影仪强度映射关系,逐像素求解过饱和像素点的最佳投影灰度值;最后,投影重新生成自适应条纹投影序列,并结合多频外差相移法用于相位恢复和三维重建。实验结果表明：所提方法的间距平均误差和标准偏差均小于文中其他方法所得的测量值,相对于传统方法,该方法的平均误差减少了61.9%,标准偏差减少了67.7%。本文所提方法的调制度高,速度快,能保证很高的测量精度。     

基于SSPCM的新型储能型太阳能蒸馏器实验研究

本文基于定型相变材料(SSPCM)建立了新型储能型太阳能蒸馏器的实验系统,并分别对普通SSPCM和高导热SSPCM的蒸馏特性进行了实验研究.研究发现:与传统太阳能蒸馏器相比,基于普通SSPCM的储能型蒸馏器的日产量提升了 7.5％,采用高导热SSPCM的日产量提升了 39％.此外,本文还对蒸馏器结构进行了优化研究,研制...     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

油菜叶片和冠层水平氮素含量的高光谱反射率估算模型

通过设计实验首先确定是否可以用油菜叶片反射率光谱预测其氮素含量,以及是否可以用预测的光谱特征值与氮素含量建立相关模型。实验结果表明,反射率光谱的转化形式R的一阶微分为预测油菜氮素含量的最佳形式,最佳波段选择与其他研究结果相似。短波红外光谱波段能较好预测氮素含量,但是选择的高相关性短波红外区域一般都较窄,因此可用高光谱和高辐射分辨率来准确描述油菜光谱特征。短波红外反射率的变化主要是由于植被化学信号的改变而引起的。直接太阳辐射率、观测设备、叶片振动以及大气湿度的细微变化都可能引起光谱一阶微分的变化。冠层反射率一阶微分R′建立的逐步回归模型拟合度较高。     

高炉渣非晶态含量的定量分析方法研究

通过X-ray衍射方法对高炉渣中非晶态与晶态的含量进行了定量分析研究。定量分析过程包括标准样品制备、配样与衍射以及数据处理分析。数据处理包括非晶态衍射峰及晶态峰在一定衍射角度内的积分、线性拟合与定量系数确定。提出了X-ray衍射方法所用的高炉渣标准样品的制备方法,包括100％非晶态标样和100％晶态标样。提出了由100％非晶态和100％晶态为标准样品时,高炉渣中非晶态含量的测定方法,适用于非晶态含量较高(>80%)的高炉渣的定量分析。结合数学处理和X-ray衍射结果,可得到原始高炉渣中非晶态含量和晶态含量,以及相应的比例系数,适用于非晶态含量高的高炉渣(>90%)。     

机载大视场高光谱成像系统设计

为适应机载高光谱成像系统的发展需要,设计了一种机载大视场高光谱成像系统。前置望远系统为大视场宽谱段透射式系统,高光谱成像仪为基于Offner次镜的改正型Féry棱镜中继系统。系统设计过程中两次使用Zemax多重组态设计;尝试将Offner次镜的改正型Féry棱镜设计为高光谱成像仪;将Féry棱镜高光谱成像仪集成为高光谱成像系统进行一体化系统分析。该设计在结构和设计方法上均有改进。设计的大视场可见近红外高光谱成像系统视场可达28°,机载载荷高度为5km时,全系统的刈幅宽度为2.493km,地面分辨率可达0.6m。左半视场和右半视场全谱段调制传递函数均大于0.6,最大谱线弯曲和谱带弯曲不到0.2pixel,成像质量接近衍射极限。     

基于高光谱技术的土壤水分无损检测

利用高光谱成像仪(光谱范围400～1 000 nm)对土壤含水率进行了无损检测。比较了208个土样不同天数下土壤含水率与光谱变化、不同质量含水量光谱的差异;对比分析了不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长、采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,优选出最佳模型。结果表明：光谱曲线的反射率随着土壤含水率的增加而减小。当超过田间持水率时,光谱曲线的反射率会随着土壤含水率的增加而增大。对比分析了不同预处理方法,近红外波段优选出单位向量归一化预处理方法。采用无信息变量消除法(UVE)、竞争自适应加权采样(CARS)、β系数法、连续投影算法(SPA)方法提取特征波长为49,30,5和7。为了减少数据冗余,对UVE与CARS提取的特征波长进一步采用SPA方法进行特征提取,UVE+SPA,CARS+SPA提取特征波长数分别为5和8个。在此基础上,利用MLR,PCR和PLSR方法对400～1 000 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选出β系数提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为411,440,622,713和790 nm,最优模型的预测相关系数R_p=0.979,预测均方根误差RMSEP为0.763。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

FeCoCrCuNi高熵合金裂纹及孔洞结构力学与微观构象演化机理的分子动力学模拟研究

本文采用分子动力学方法研究了FeCoCrCuNi高熵合金裂纹及孔洞模型结构在不同轴向拉伸应变速率下的力学与微观结构演化机理. 结果表明：应变速率越高FeCoCrCuNi裂纹结构对应更高的过冲应变和过冲应力,其主要原因是高拉伸速率会导致高强度的BCC结构及孪晶结构的生成,而BCC结构及孪晶结构的产生进而会抑制应力的下降,通过应力-应变曲线,可知FeCoCrCuNi裂纹模型在轴向应力作用下表现为塑性形变. 对于不同尺寸的孔洞FeCoCrCuNi裂纹模型的应力模拟与结构分析,可以得出：孔洞尺寸越大, FeCoCrCuNi裂纹结构对应的过冲应变和过冲应力越小,其主要原因是大尺寸的孔洞造成孔洞之间产生裂纹的,进而会影响这个材料的屈服应变和屈服强度.     

高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型

氮素是果树生长发育的一种大量必需元素,及时准确地监控果树的氮营养状况,对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法,建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为：高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、SNV、MSC、1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法,先采用连续投影法挑选出各自的特征波长,然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入,各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中,得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.851 3,RMSEP：0.188 1)和Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.8609,RMSEP：0.159 5)。结果表明,利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。