摘要：反应堆燃料组件内冷却剂流动特性是反应堆热工安全分析重要内容,本文针对带定位格架的棒束通道内可视化实验图像数据,基于图像算法对棒束通道内流动交混现象进行了定性与定量的分析,为堆芯热工水力及安全分析提供参考。从数据验证、规律总结、机理分析3个层面上提出了图像处理方法,并采用这些方法对棒束通道内实验数据进行了分析,分析结果表明:定位格架下游流体的流动交混在5 cm开始逐渐缓和;Canny算子适用于定位格架湍流图形的边缘识别。

摘要：为解决恶劣环境下数据采集难度较大、数据匮乏导致模型性能受限的问题,提出一种基于风格迁移的数据增强方法,用于增加恶劣环境下的样本数量,提升模型在恶劣环境下的鲁棒性。建立包含22500张图片的数据集,使用卷积神经网络进行图片去重,进行手工标注,用于进行分类模型的训练。设计正常环境和恶劣环境对比实验,验证提出的数据增强方法效果,实验结果表明,该方法可以有效提升分类模型在恶劣环境下的鲁棒性。

摘要：论文讲述了算法平台的设计开发。平台中算法的开发是通过流程图的设计,针对不同的工程项目,平台定制了工程设计功能。平台已支持工件识别、数字识别的工程项目设计。这两个工程设计采用了特征点比对的识别方式,工程设计界面为用户提供了友好的设计窗口,方便算法设计人员进行开发。

摘要：提出一种漆包线线径在线自动检测方法,通过设计基于滑轮组的漆包线减震机构,有效地解决漆包线生产过程中震动幅度过大的问题。首先,对采集到的漆包线原始图像进行中值滤波、固定阈值分割、Sobel边缘检测;然后,进行三次样条插值运算得到亚像素边缘点,采用最小二乘法拟合上下边缘直线;最后,通过分割边缘直线方法计算漆包线线径。现场测试结果表明:应用该方法开发的系统分辨力为0.00018 mm,能够满足企业±0.001mm检测精度要求,线径检测结果的测量不确定度为(0.1619±0.0001)mm,置信概率p=0.95,自由度ν=24,重复性检测与第三方检验机构得到的检测结果一致性较好。

摘要：在梳理国内外关于色觉异常人群的研究论文的基础上,从研究内容、研究方法等方面对国内外近年来有关色觉异常者的研究文献作了系统分析,发现国内外的研究主要集中在以下4个方面:1通过基本色的研究揭示非色彩的线索对色觉异常者描述和识别颜色起到作用;2对于色彩偏好的研究发现色觉异常者的颜色偏好与颜色情感相关;3根据色觉异常人群的视觉特征,结合图像转换算法,研究了无障碍色彩设计系统;4对于色觉异常人群的视觉色彩,利用图像模拟算法模拟校正色觉异常人群所看到的图像,进而识别图像信息。

摘要：目前已有的轮廓提取算法在提取可视化角膜生物力学分析仪(corneal visualization scheimpflug technology, Corvis ST)影像的角膜轮廓中,由于角膜边缘的局部图像灰度分布相近这一特点,提取出的角膜轮廓普遍不完整或者提取的角膜轮廓边缘出现细小突出。这会使得角膜轮廓的完整性遭到破坏,提取到的角膜轮廓与实际的角膜原始图像严重不符。本文针对Corvis ST采集的角膜图像的轮廓提取问题,基于最大类间方差法(OTSU)算法设计一种高效的图像处理方法。首先,将角膜图像进行除杂、灰度化以及图像降噪等处理,达到减少图像计算量和降低数字图像噪声干扰的目的;其次,基于OTSU算法对图像进行分割,并在此基础上加入数学形态学运算,达到平滑图像边界和填充细小“孔洞”的目的;最后,采用Canny边缘检测算法提取图像中的角膜轮廓,达成提取出高完整性角膜轮廓的目的。在相同的图像数据集上,与最新的纽扣轮廓瑕疵检测系统中设计的轮廓提取算法(B-OTSU algorithm)进行了对比实验。实验结果表明,从轮廓完整性以及准确性的角度,应用本文方法提取的角膜轮廓明显优于最新的纽扣轮廓瑕疵检测系统中的B-OTSU算法提取的角膜轮廓。

摘要：通过对智能双车通信和相关图像处理算法进行研究设计,实现智能双车的协调通信,赛道识别,进而实现超车控制。在二值化摄像头,鸳鸯超声波以及蓝牙等基本传感器和通信工具的基础上,以图像校正和控制算法为辅助工具,对智能双车通信和图像处理系统进行算法设计和研究。实践证明,所介绍的方法可以实现智能双车的赛道识别和协调通信,保证双车安全快速的运行,实现超车控制。

摘要：GPU通用计算的发展为图像处理提供了新的技术手段,目前一些图像处理算法已经移植到GPU中且得到了较好的加速效果,但是并没有形成通用的并行设计模型,推广性差。为此,论文在研究GPU结构特点以及已有的GPU图像处理并行算法的基础上,提出了单GPU和多GPU图像并行处理设计模型,并通过图像平滑并行算法在GPU中的执行验证了该模型的有效性。试验结果表明,该模型在GPU图像处理中通用性较好,为更多算法的并行化处理提供了理论借鉴。

摘要：随着城市化的推进,城市的交通状况也是越发拥挤,如何对车流人流进行调度管理成为亟待解决的问题。通过设计一种高效智能的交通控制系统可以大大减轻交通堵塞的问题。然而,现阶段大多数路段的红绿灯仍是基于特定时间表进行的定时控制,这种控制方式在车流量较低时效果较好,但车流量较大或交通情况变化却无法满足需求。因此,文章设计了一种智能交通控制系统,该系统通过采集交通流量信息,按照BP神经网络控制算法测算路口车流量与通过时间的对应关系,通过系统自主学习训练完善算法模型,从而达到智能调节交通流量的目的。该系统设计了一种基于BP神经网络智能交通的控制系统模型,对各类交通工具通过时间进行预测。通过这种设计可以实现交通灯控制系统更加智能化,具有一定的经济效益和社会效益。

摘要：线阵CCD已广泛应用于在线检测、图像识别等系统,目前高帧率采集系统多在200~500Hz之间。高速线阵CCD采集系统,如1K甚至10KHz以上的采集要求,设计难度大,电路实现复杂,需要专用处理器,产品成本高,提出了一种采用并行高速FPGA驱动线阵CCD,通过常规分立元件完成模拟信号处理,实现数字信号实时传输的方案。该方案不仅简化了硬件设计上的难度,在同等性能情况下,可实现每秒万帧的高速采样,大幅度降低了成本。方案选用Altera FPGA作为控制核心,实现高速信号采集的同时,在片上实现一定的图像算法,不仅加速了图像处理速度,同时降低了计算机的处理压力。最后,本电路通过USB2.0接口,完成数据的实时传输。设计具有高帧率、高灵敏度、性能稳定,便携使用等特点,同时还有一定的通用性,已应用于一些光学系统中。