图象信息与光电子技术

本文阐述图象信息的重要性，说明它与光电子技术的关系，包括图象信息的获取、传输、存储与显示，展望了未来。     

折反光学系统最佳红外像面位置的研究

较深入地研究了折反光学系统的红外像面,为确定实际的红外像面提出了一个新方法—计算从可见光边缘无色的弥散圆到红外最佳像面的距离。实践证明,这是确定这类光学系统最佳像面的一个方便、可靠的方法。     

钢卷尺刻度在线测量系

本文介绍了一种钢卷尺刻度在线测量系统 ,它采用了高速摄像及计算机数据处理技术 ,文章阐述了系统的非接触动态测量原理 ,描述了光电信号的处理方法 .     

Learning knowledge representation with meta knowledge distillation for single image super-resolution

Although the deep CNN-based super-resolution methods have achieved outstanding performance, their memory cost and computational complexity severely limit their practical employment. Knowledge distillation (KD), which can efficiently transfer knowledge from a cumbersome network (teacher) to a compact network (student), has demonstrated its advantages in some computer vision applications. The representation of knowledge is vital for knowledge transferring and student learning, which is generally defined in hand-crafted manners or uses the intermediate features directly. In this paper, we propose a model-agnostic meta knowledge distillation method under the teacher–student architecture for the single image super-resolution task. It provides a more flexible and accurate way to help teachers transmit knowledge in accordance with the abilities of students via knowledge representation networks (KRNets) with learnable parameters. Specifically, the texture-aware dynamic kernels are generated from local information to decompose the distillation problem into texture-wise supervision for further promoting the recovery quality of high-frequency details. In addition, the KRNets are optimized in a meta-learning manner to ensure the knowledge transferring and the student learning are beneficial to improving the reconstructed quality of the student. Experiments conducted on various single image super-resolution datasets demonstrate that our proposed method outperforms existing defined knowledge representation-related distillation methods and can help super-resolution algorithms achieve better reconstruction quality without introducing any extra inference complexity.     

图像识别的仓库装配智能车

本文介绍了基于图像采集和图像识别技术的智能装配车的基本设计原理,系统硬件组成和控制算法。在此基础上设计了可以实现自主运载、自主循迹、自主识别,且具有更高的灵活性、后期可维护性、功能可扩展性、更快的运作速度、高精度控制等优点,使得装配的效率将大大提高,并且降低错误装配造成的返工成本,该系统具有广泛的应用前景。     

纳米分辨率的三维形貌检测仪

从光干涉方式，瞳窗关系和光源带宽等基本关系出发，利用空间不变系统理论解析了相移显微干涉检测系统中衍射效应的影响。为了减小横向分辨率对纵向分辨率的影响，利用相关信息提取或数字滤波的方法，获得了纳米分辨率的三维形貌。     

图像通信业务的现状与发展方向

阐述了图像通信的业务涵盖范围及其技术发展现状，简要介绍了图像通信的发展方向，指出了图像通信产业发展面临的研究课题。     

汽车自动变速器示教板的设计

利用单片机控制发光二极管和光纤来模拟汽车自动变速器的油路、阀体及其故障现象，采用键盘和LED显示器进行人机交互，操作方便简单，软件成功地模拟自动变速器的核心技未——自动换档功能，使学生能够清晰地领会自动变速器的工作原理。     

对象随型粗糙面近红外单目视觉测量与基准图像自愈

针对复杂应用环境中近红外单目视觉位姿测量系统偏离预置合作目标对象后,无法完成位姿测量的特殊情况,提出一种以合作目标周边随型粗糙面图像为测量对象的单目视觉测量方法,以及图像受损后的动态自愈方法。通过将实时获取的随型粗糙面图像特征与预存基准图像特征进行匹配计算,完成特殊情况下的应急测量。同时,为减少随型粗糙面图像污染或受损后对位姿测量精度的影响,实时计算污染或受损程度并动态自愈基准图像特征。实验结果表明,以随型粗糙面为对象的位姿测量精度稍低于合作目标对象,但能够满足特殊情况下的应急使用需求,提高了测量系统的鲁棒性;当随型粗糙面图像污染或受损达到70%时,采用自愈处理与未做自愈处理相比,方位角测量误差减少72%以上,验证了基准图像自愈方法的有效性。     

毫米波辐射图像目标定位技术研究

针对毫米波辐射图像中目标定位的问题,提出了一种基于区域标记的毫米波辐射图像金属目标定位算法.该算法通过分析金属的毫米波辐射特性以及毫米波辐射图像的特点,利用区域标记算法对图像中金属目标进行分割,并引入基于面积的虚假目标去除准则,采用计算重心的方法实现了金属目标的定位.实验表明,该算法既能对图像中单个金属目标又能对图像中多个金属目标实现准确定位,且不论目标的外形如何,都能得到其精确的中心坐标,为下一步目标的选择与跟踪提供了依据.