仪器仪表学报杂志

仪器仪表学报杂志2021年第3期

• 全圆连续角度标准装置的系统误差分离与补偿

  李尕丽，薛 梓，黄 垚，朱维斌，邹 伟

  中国计量科学研究院自主研发了全圆(0°~360°)连续角度标准装置,该标准装置采用四读数头等分平均(EDA)的自校准方法进行硬件补偿,补偿后的测角精度优于0.1″。为了进一步提高该标准装置的测角精度,本文首先基于误差特征从谐波角度推导自校准误差分离算法数学模型,提出利用全组合和EDA混合测量校准的误差分离方法;其次量化分析全组合分离的原始误差与EDA补偿后的全圆离散角位置偏差傅里叶级数各阶次分布,分析EDA补偿后误差的衰减率获得EDA最优补偿函数,并利用傅里叶逆变换法生成(0°~360°)全圆连续角度补偿函数;最后利用激光干涉仪对全圆连续角度标准进行小角度范围内的测角精度验证,同时与中国计量科学研究院的激光小角度基准进行比对验证。实验结果表明该方法利用全组合离线的高精度测量能力,使补偿后的EDA测角精度在全圆连续角度范围内逼近全组合方法,改善了自校准的校准能力及局限性,进一步优化了全圆连续角度标准装置。

• 基于级联滤波的建筑结构信息 / 惯导室内定位方法

  孙 伟，李亚丹，黄 恒，杨一涵

  针对以惯性传感器为核心的鞋绑式室内行人导航定位中位置及航向误差无法有效校正的问题,通过集成微机电惯性传感器和室内建筑结构信息,提出一种级联结构的卡尔曼粒子滤波的室内融合定位方法。首先在下级卡尔曼滤波采用零速更新初步修正惯性导航的解算误差;上级粒子滤波器利用室内建筑结构信息通过穿墙检测进一步校准行人位置和航向。实验结果表明,基于级联滤波的建筑结构信息/惯导室内行人导航算法可有效降低惯导误差的累积问题,纠正传统算法采用零速修正校正系统误差时,因为航向不可观测而导致行人轨迹“穿墙”现象,该方法可减小位置更新过程中的误差累计,其结果相比单一惯性行人定位结果的位置均方根误差由0.69m降低到0.39m,航向均方根误差由0.81°降低到0.72°。

• 基于 Vold-Kalman 滤波的光栅谐波动态抑制方法

  蔡崇文，叶国永，刘红忠

  谐波信号失真问题,是影响光栅位移传感器测量精度及分辨力的关键因素之一。针对光栅变速运动情况下的谐波动态抑制难题,探索Vold-Kalman滤波在光栅信号处理中的应用。阐述了Vold-Kalman滤波的基本原理,建立了基于Vold-Kalman滤波的光栅谐波抑制模型,优化设计了Vold-Kalman滤波器的权重因子,开发了基于Labview+FPGA的Vold-Kalman滤波电路,并在光栅信号处理中进行了实验验证。仿真结果表明,经Vold-Kalman滤波后,三次谐波的幅值下降约95%,五次谐波的幅值下降约98%。实验结果表明,经Vold-Kalman滤波后,三次谐波的幅值下降约71.3%,五次谐波的幅值下降约83.2%。仿真及实验结果均证明了Vold-Kalman滤波在光栅谐波动态抑制中的有效性。

• 一种光栅莫尔信号数字锁相细分方法

  任雪玉，黄 垚，薛 梓，王 帆，朱维斌

  为了保证和提高光栅传感器在动态测量过程中信号细分结果的准确性和实时性,本文提出一种新型的莫尔信号数字锁相细分方法。该方法采用开环结构,根据光栅莫尔信号的实时频率,利用小数分频方法完成对光栅莫尔信号的细分功能;开发了基于现场可编程门阵列(FPGA)的数字锁相细分电路,并对细分实现过程中的电路关键环节进行详细分析;使用自制的细分电路板分别验证了以信号发生器和实际信号为输入的细分算法有效性,并且将改进数字锁相细分方法与传统锁相细分方法进行细分效果对比,实验结果证明,本文设计的数字锁相细分算法能够在更高的莫尔信号频率和频率变化率情况下完成细分功能,因而能够更好的应用于动态测量场合。

• 基于层流流量计的航发燃油流量动态测量技术研究

  王筱庐，陈玉春，蒋宇翔

  为解决航空发动机过渡态燃油测量问题,研究了基于层流流量计(LFM)的航空燃油流量动态测量技术。设计了一款量程为0~3000mL/min的液体LFM,在小型涡轮喷气式发动机试车台上对其进行了试验,并与科里奥利流量计(CMF)进行了比对,试验结果显示LFM具有优秀的动态特性。当发动机处于稳态时,LFM测量结果与CMF吻合较好,相对误差为-1.25%~1.16%,与LFM校准时-1.24%~1.26%的相对误差相吻合。当发动机处于过渡态时,LFM能很好地跟随泵后油压,而CMF则无法跟随泵后油压,存在大约2s的滞后。LFM的测量结果能与发动机起动、加/减速时的控制逻辑保持一致。本文研究可为航空发动机试车技术的研究和LFM应用的拓展提供有价值的参考。

• 表面溅射 FeGa 薄膜的 AT 切型石英谐振磁场传感器

  张家泰，文玉梅，鲍祥祥，李 平，王 遥

  针对谐振传感器Q值低导致输出信号噪声水平高、传感分辨率低的问题,提出FeGa薄膜与AT切型石英晶片复合的高品质因数谐振磁场传感器。AT切型石英晶片受到交流电压激励以厚度剪切模态振动,FeGa薄膜在磁场中磁化而受到磁场作用力并通过层间耦合传递到石英晶片,由于石英晶片具有力频特性,其谐振频率因此会发生改变。此外,石英晶体低内损耗、高Q值的特性使得传感器具有很高的品质因数,可以实现稳定、低噪声的传感输出。实验结果显示:该谐振磁场传感灵敏度为0.2Hz/Oe,品质因数达到46000以上,功耗低于8μW,最大测量磁场可达1200Oe,具有较宽的磁场测量范围。该谐振磁场传感器在高信噪比输出信号、低功耗等方面均具有明显优势,且结构简单、易于加工。

• 一种液压油多污染物微检测传感器设计及研究

  霍 典，张洪朋，史皓天，陈海泉，李 伟

  基于微流体芯片技术提出了一种液压油微传感器。微传感器由内嵌硅钢片的平面电感检测线圈与对置硅钢片构成。电感检测模式下对金属颗粒进行检测,电容模式下检测水滴与气泡,实现了对油液中铁磁性颗粒、非铁磁性颗粒、水滴、气泡4种污染物的区分检测。通过实验证明新型结构的微传感器在电感模式下对金属颗粒检测精度的提高,并可以检测到油液中28μm的铁颗粒与85μm的铜颗粒;在电容模式下验证了微传感器在激励电压为2V、激励频率为0.9MHz时检测效果最好,并能检测到油液中95μm的水滴和160μm的气泡。该研究在对液压系统的故障预测和故障诊断有着十分重要的意义。

• 分布式声传感型特种光纤结构设计

  余双勇，衣文索，陈昊玥，韩冬子，王鑫睿

  分布式光纤声波传感(DAS)是一种新型光纤声感知技术。该技术的作用机理是声学信号在分布式光纤上产生微弱的形变,从而引起光纤折射率的变化。光在传输过程产生相干效应,DAS对于正交分量信号不敏感,很难用一根直的水平光纤探测这类信号。本文主要对DAS探测声学信号探测灵敏度进行研究,采用ANSYS仿真软件分析声场对不同物理模型声学信号的感知能力,对物理模型结构最佳方案进行分析,设计出具有对声音高感知能力的物理模型。实验验证结果表明,平均提升了3.94%的信号幅值。经过信号解调去噪处理,得出设计的特种光纤高感知结构可以有效的获得更好的声学信号采集质量。

• 冲压发动机羽流温度 TDLAS 在线测量系统

  邱聪聪，曹 亮，陈晓龙，杨 斌，刘佩进

  为实现碳氢燃料冲压发动机羽流温度在线测量,以H2O分子为目标组分,通过分子光谱仿真计算优选(7444.352+7444.371)cm-1-(7185.5865+7185.5973)cm-1谱线对,采用扫描波长直接吸收光谱-时分复用(SDAS-TDM)策略设计了用于碳氢燃料冲压发动机羽流参数测量的可调谐半导体激光器吸收光谱(TDLAS)系统,并利用预混平面火焰炉验证了该系统测温精度,结果显示采用此系统对预混平面火焰炉高度1cm处火焰温度测量结果与标准参考值相对偏差均在15%之内。在此基础上,将该系统应用于碳氢燃料冲压发动机羽流参数测量,通过交替调制1392nm与1343nm半导体激光器,测量调制激光经待测区域后的光强衰减信号,获得H2O分子在(7444.352+7444.371)cm-1和(7185.597+7185.5973)cm-1谱线吸收光谱,通过双线技术实现了发动机羽流温度在线测量,为碳氢燃料冲压发动机燃烧组织与性能评估提供重要参考。

• 新型高温薄膜热流传感器的研制

  崔云先，黄金鹏，曹凯迪，王浩宇，殷俊伟

  航天飞行器在返回地球大气层时外表面会产生兆瓦级的热流,瞬时温升可达1800℃,为了保证飞行器的稳定安全运行,准确实时测量飞行器热防护系统表面热流具有非常迫切和重要的意义。针对高温热流检测的技术难题,提出了一种引线与基底一体化的新型热流传感器结构。结合陶瓷烧结静压成型和磁控溅射技术,通过在嵌入PtRh6引线的99氧化铝陶瓷基底端面依次沉积PtRh30-PtRh6热电堆薄膜、Al2O3薄膜、ZrO2薄膜,研制了一款新型高温薄膜热流传感器,并对热流传感器进行了静态、动态性能、耐高温及重复性测试。结果表明,所研制的传感器灵敏度可达0.01μV/(W/m2)以上,传感器动态响应时间为3.97s,对传感器进行1200℃高温实验,结果显示传感器经历高温前后输出信号无明显变化,传感器最大重复性误差为2.38%。所研制的高温薄膜热流传感器可为高温热流测量和热防护系统优化提供科学依据。

• 一种离散阵列的平面二维电场式时栅位移传感器

  王合文，彭 凯，刘小康，蒲红吉，于治成

  针对平面二维光栅位移测量技术在高精度和大量程之间难以兼顾的现状,基于前期一维电场式时栅的研究基础,提出了一种离散阵列结构的二维电场式时栅位移传感器。传感器采用平面正交离散栅面空间排布的编码方法,实现了对平面二维电场式时栅激励电极编码;建立了平面二维电场式时栅位移测量模型,从理论上推导了受X和Y两个方向位移信息调制的耦合信号表达式;提出了一种二维位移测量信号直接解耦方法,利用差动感应电极空间位置关系,通过简单的加减运算实现了测量信号的解耦。使用PCB工艺制造了传感器样机并进行了性能测试,验证了提出的编码和解耦方法的可行性。最终结果表明,所提出的传感器在160mm×160mm测量范围内,X和Y方向测量误差峰峰值分别为13.1μm和11.8μm。

• 基于磁流变原理的变刚度驱动方法研究

  李军强，朱文正，姜 与，李铁军

  针对机器人关节变刚度驱动的功能需求,提出了一种基于磁流变原理的变刚度驱动方法,该方法利用旋转式磁流变阻尼器力矩可控且响应速度快的特点,结合伺服电机与旋转式磁流变阻尼器,构成变刚度驱动器。基于变刚度驱动器构型,分析了变刚度驱动原理。完成了用于变刚度驱动器的旋转式磁流变阻尼器的设计,获取了阻尼器的力矩值与磁动势值。基于变刚度驱动器构型和阻尼器力学特性,设计了变刚度控制流程,开发了控制程序。在此基础上,研制了旋转式磁流变阻尼器及其力学性能测试系统,获取了阻尼器的实际力学性能参数,阻尼最大力矩为18.1N·m;建立了变刚度驱动器试验系统,完成了试验研究,分别设定刚度系数为5.0N·m/rad,6.0N·m/rad,7.0N·m/rad时获得的实际刚度系数分别为5.1N·m/rad,6.2N·m/rad,7.1N·m/rad。试验结果表明,所提出的方法可以较好的实现驱动器的刚度调节。

• 基于调频毫米波的安防移动机器人导航系统

  郑 睿，李方东

  随着安防机器人应用领域的扩大,其工作环境的复杂性随之增加。在烟雾、灰尘和昏暗等特殊的室内环境中,视觉和激光导航方式不再适用。针对该问题,在开展毫米波雷达测距原理的研究的基础上,首先开展二脉冲对消器的研究,滤除静态杂波,并设计动态门限检测器,准确获取毫米波雷达与移动机器人之间的距离;为了提高导航精度,提出一种分割聚类法,处理距离数据集合;最后基于三角定位原理设计安防机器人导航系统。实验结果表明,利用分割聚类法相比均值法,机器人的导航精度更高。在烟雾、昏暗的环境下,机器人可以沿着设定的直线和曲线运行,其导航误差约为0.11m。

• 基于梯度强化的微机器人磁场驱动建模研究

  樊启高，赵正青，谢林柏，黄文涛，朱一昕

  磁场驱动技术在微机器人操作领域已成为当前的研究热点。设计了一种梯度增强型磁场驱动系统,首先建立铁芯末端模型并设计末端形状,利用有限元法优化铁芯线圈参数以达到磁感应强度、磁场梯度、磁场均匀性和工作空间等系统指标要求;其次对所设计的磁驱系统进行ANSYS仿真和实验测试,得出该磁驱系统工作空间中心的最大磁感应强度为73.93mT,工作空间中心的最大磁场梯度为8.68T/m,与其他文献研究的梯度磁场驱动系统进行比较,性能提升明显。同时对所设计的新型磁驱系统进行运动控制实验分析,结果表明该系统能够在不同环境下对磁珠进行位置闭环控制,在不同粘度的硅油环境下驱动磁珠按预定轨迹运动的平均误差最大为0.066mm,均方根误差最大为0.078mm。

• 基于 CNN-GRU 的遥操作机器人操作者识别与自适应速度控制方法

  阳雨妍，宋爱国，沈书馨，李会军

  传统空间遥操作系统中从端机械臂的运动速度完全取决于操作者的操作速度。为了提高空间遥操作系统的安全性,提出了一种基于操作者操作速度识别的自适应速度控制方法。结合深度学习的理论,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)神经网络的融合模型来对操作者的速度进行识别分类。选取了九位受试者构建操作者速度样本库,将操作者的操作速度分为3类,最终识别准确率达到92.71%;并且在此基础上使用串级PID实现从端机械臂的自适应速度控制。实验表明:该模型对新操作者也可以准确识别,同时该模型准确性优于卷积神经网络和循环神经网络(RNN)的融合模型,实时性优于卷积神经网络和长短期记忆(LSTM)神经网络的融合模型;基于该模型的自适应速度控制可以在保证从端机械臂运动轨迹不变的前提下,降低机械臂的末端线速度,有助于提高空间遥操作系统的安全性。

• 基于自归一化神经网络的电弧故障检测方法

  张 婷，王海淇，张认成，涂 然，杨 凯

  电弧故障是电气火灾的重要原因。低压线路发生串联电弧故障时,回路电流波形的时域特征与正常工作状态类似,采用传统的特征提取方法无法完整表达时域信号的全部数据特征,限制了电弧故障的特征表达能力,导致检测结果的误报率和漏报率较高。针对此问题,提出基于自归一化卷积神经网络的电弧故障检测方法。该方法将采集到的不同种类负载的电流时间序列按照半周期截取,然后进行归一化处理,将灰度矩阵变换生成电弧故障及正常工作的二维图像;利用卷积神经网络提取电弧故障的灰度变换特征;通过全连接层拟合计算下采样信息实现电弧故障卷积特征的识别。验证表明,所提方法对电弧故障的识别率达到99.67%,优于传统卷积神经网络,具有良好的泛化性能。

• 光伏发电系统直流串联微弱故障电弧检测方法研究

  唐圣学，刁旭东，陈 丽，张继欣，姚 芳

  光伏发电系统直流故障电弧因随机性强、信号微弱、容易受负载突变影响而难以准确检测。根据光伏电池U-I输出特性,文中分析光伏发电系统直流串联微弱故障电弧产生机理,通过搭建光伏发电系统故障电弧模拟实验平台,分析了微弱直流串联故障电弧信号特性;进而提出了一种基于电流小波能量熵特征的检测直流串联微弱故障电弧的方法。该方法先计算电流信号脉冲因子,并利用阈值比较法来检测故障电弧。在此基础上,进一步计算电流小波能量熵特征,并采用极限学习机(ELM)辨识微弱故障电弧。实验结果表明:所提方法不仅能检测强直流故障电弧,还能检测微弱直流故障电弧,且平均辨识率高达98%。

• 基于标签传播的涉烟车辆异常检测

  王 贞，尤梓荃，张锦程，甘小莺，陶春和

  烟草行业与政府财政收入密切关联,走私假烟不仅会造成国家税收流失,同时也会扰乱市场、危害消费者的健康,如何对涉烟车辆实施有效的监管,对烟草行业的发展有重要意义。针对涉烟车辆的问题,并结合实际采集的车辆数据特征,提出了基于标签传播的涉烟车辆异常检测算法。通过对车辆数据集进行有用特征提取,并采用随机森林算法实现特征选择,在此基础上使用标签传播算法对异常车辆进行分类。结果表明,在历史数据和异常车辆标签较少的情况下,基于标签传播的涉烟车辆异常检测算法能有效的检测出大部分涉烟车辆。在给定数据集中,算法检测出异常点的召回率为57.7%,远超其他传统机器学习模型。该算法可为运输违禁物品车辆的侦查提供辅助支持。

• 基于薄板样条函数的无人机多目标跟踪算法

  余仁伟，朱 浩，蔡昌恺

  针对无人机单机载相机运动下的多目标跟踪存在目标位置漂移和状态预测失效等问题,提出了一种基于薄板样条函数的无人机多目标跟踪方法。利用空间变换函数刻画无人机运动,构建无人机运动下的目标状态空间模型,利用外观特征初始化轨迹与量测对应关系,根据初始对应关系并计算薄板样条函数的最小二乘解求解出模型未知参数,进而根据模型预测轨迹运动状态,并结合外观进行数据关联。此外,本文将空间变换参数引入卡尔曼滤波方程,实现了相机运动下轨迹状态的最优估计,并通过有效的轨迹管理方法实现了轨迹初始化与终止、漏检与误检的处理。本文所提算法与当前3种主流目标跟踪方法在无人机数据集上进行了比较,实验结果表明,本文算法在所有的实验数据中均取得了最优的跟踪结果,且与现有主流算法MDP相比,本文算法多目标跟踪准确率提升了2.75%。

• 一种基于自抗扰控制的电子差速控制策略研究

  姚 芳，赵晓鹏，吴正斌，林祥辉，郑 帅

  电动车辆转向时,复杂路况及车况综合作用下,驱动轮承载更强扰动的负荷,驱动轮滑移运动所占比重不确定性增大,影响行车稳定与安全。为此,设计基于自抗扰控制(ADRC)的电子差速控制(EDC)策略,并利用混沌粒子群优化算法(CPSO)设计控制器参数。构建7自由度整车模型,以滑移率为控制量、驱动轮电机转矩为输出,设计基于CPSO-ADRC的电子差速控制器,使转向过程中滑移率始终保持在目标值上;提出的EDC系统与配置有模糊PID控制器和滑模控制器(SMC)的EDC系统进行了对比分析,在Simulink/Carsim平台和实车上进行不同路况的EDC实验。结果表明,基于CPSO-ADRC的EDC策略具有强抗干扰能力,其快速性相较其他两种策略提高了20%和14.4%,横摆角速度的波幅均降低了约50%,增强了EDC的快速性和鲁棒性,更有效保证电动车辆转向过程的行驶安全。

• 整辊式板形辊挠曲影响信号的快速识别和消除

  于华鑫，张桐源，张帅，王东城，刘宏民

  整辊式板形仪是冷轧带材接触式板形仪的发展趋势。整辊式板形仪在自重和外载作用下的挠曲变形会使内部安装的传感器预紧力发生变化,产生类似正弦波形的干扰信号,和有效信号叠加在一起,影响板形检测精度。本文研究这种影响信号的产生机理和识别消除方法。首先,根据试验标定和工业测试结果,发现并分析了板形信号与干扰信号的波形特征,即沿包角分布的板形波形位于沿圆周分布的干扰波形的波峰和波谷。其次,应用弹性力学理论计算分析了板形辊挠曲产生的应力变形,揭示了传感器预紧力的周期性变化是产生干扰正弦波形的原因。最后,根据包角范围以外的检测信号数据,采用曲线拟合最小误差优化方法,建立了精确快速识别和消除干扰信号波形的数学模型。工业应用表明,本文方法可有效的消除挠曲影响信号,提高板形检测和控制效果1~2I。

• 基于改进 DQN 网络的滚动轴承故障诊断方法

  康守强，刘 哲，王玉静，王庆岩，兰朝凤

  针对实际中滚动轴承正常和故障状态下的振动数据不平衡,且故障诊断准确率不高的问题,基于深度强化学习,提出一种改进深度Q网络(DQN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法将振动信号进行短时傅里叶变换,构建时频图样本集;提出把Kmeans算法中样本到中心点的距离作为回报值的偏置,以不平衡比为基准,为训练集构建具有个性化的回报函数,同时引入残差网络(Resnet-18)实现特征的深层提取;智能体将新的回报函数和时频图作为输入,在每个时间步长执行诊断动作,判断并返回回报值;最终,智能体学会不平衡数据下的故障诊断策略。实验表明,所提改进的诊断模型相比本文对比的其他方法在不平衡下提高了5%~8%;同时不平衡且变负载情况下也表现突出,不平衡指标得分达到了0.982左右,具有较好的泛化性。

• 用于心电信号的能量最大化模拟信息转换系统

  池博浩，江 浩，钱 慧，冯忱晖

  现有便携式心电采集系统需要低功耗高分辨率的模拟数字转换模块,虽然基于脉冲宽度调制的模拟信息转换器(AIC)可以有效降低系统的采样速率,但是该系统量化部分的转化时钟与量化精度成正比,因此存在功耗过高的问题。依据心电信号的能量不均衡特性,提出一种基于功率熵的精度可调时间-数字转换模块(TDC)设计方法。以能量最大化作为设计准则的基本思想,通过分析ECG信号的功率谱熵,确定系统观测向量所需的最小量化精度,实现AIC时间编码系统的优化设计。测试结果表明,该设计方法能够在压缩比为4,重构信噪比为38.91dB,重构精度为0.36%的情况下,在采样心电信号的同时减少了80%的TDC内部时钟动态翻转,从而有效降低功耗。

• 基于自适应优化空频微分熵的情感脑电识别

  苗敏敏，徐宝国，胡文军，王爱民，宋爱国

  情感脑机接口旨在提供一种人与设备情感沟通的通道,情感脑电识别是其中最为基础和关键的环节。为了自适应地选择个体最优的空间电极和频段组合以实现情感脑电特征优化和分类效果提升,本文提出一种新的自适应优化空频微分熵(AOSFDE)特征,设计了基于相对熵的情感脑电空间电极重要性度量方法,根据导联重要性进行空间电极选择,通过稀疏回归算法对多重局部空间-频域内的微分熵特征进行优化选择。采用上海交通大学情感脑电数据集SEED进行实验分析,结果表明本文提出的AOSFDE方法可以有效提高识别准确率,针对15名被试者的积极/消极、积极/中性、中性/消极这三个情绪二分类场景平均准确率分别达到91.8%、93.3%和85.1%,为情感脑电识别研究提供了新的思路和方法。

• 基于深度学习的癫痫脑电不平衡分类方法

  费洪磊，袁 琦，郑玉叶

  癫痫发作自动检测技术对癫痫患者的诊断和治疗具有重要意义。由于癫痫发作期持续时间较短,发作期与非发作期的脑电数据分布是不平衡的。针对该问题,本文提出了一种不平衡分类与深度学习相结合的癫痫发作自动检测方法。首先,为防止不同类别数据之间界限模糊,使用Borderline-SMOTE算法对1/3训练集做平衡处理;之后,设计了金字塔型的一维深度卷积神经网络,并利用平衡处理的训练集进行训练。与常见的二维卷积神经网络不同,本文构造的一维卷积神经网络减少了训练参数,提高了训练速率,能够有效地避免由于训练样本较少而造成的过拟合。在长达991小时的长程头皮脑电数据集上的实验表明,经过平衡处理后的检测效果得到明显改善,最佳敏感度达到92.35%,特异性达到99.88%,阳性预测率达到90.68%,阴性预测率达到99.91%。同时,与其他癫痫检测方法的比较表明,本文方法具有更好的检测结果,更加符合临床应用的要求。

• 面向 AR-HUD 的多任务卷积神经网络研究

  冯明驰，卜川夏，萧 红

  汽车上AR-HUD已经得到了广泛应用,其环境感知模块需完成目标检测、车道分割等多个任务,但是多个深度神经网络同时运行会消耗过多的计算资源。针对这一问题,本文提出一种应用于AR-HUD环境感知的轻量级多任务卷积神经网络DYPNet,其以YOLOv3-tiny框架为基础,融合金字塔池化模型、DenseNet的密集连接结构、CSPNet网络模型的思想,在精度未下降的情况下大幅减少了计算资源消耗。针对该神经网络难以训练的问题,提出了一种基于动态损失权重的线性加权求和损失函数,使子网络损失值趋于同步下降,且同步收敛。经过在公开数据集BDD100K上训练及测试,结果表明该神经网络的检测mAP和分割mIOU分别为30%,77.14%,使用TensorRt加速后,在JetsonTX2上已经可以达到15frame·s-1左右,已达到ARHUD的应用要求,并成功应用于车载AR-HUD。

• 基于 ICT 图像与设计模型的制造误差检测方法

  张子龙，沈 宽

  使用二维CT图像与设计模型通过比对进行制造误差分析时,必须知道CT图像在设计模型中的位置,而位置的确定往往需要在工件上找到一个和设计模型相匹配的基准位置,并对该位置进行精加工,这增加了工件加工的周期和制造成本。针对该问题,本文提出一种自动搜索CT图像的设计模型来完成工件制造误差检测的方法。该方法首先提取CT图像的边缘,然后把点云设计模型分层切片;接着通过Hu矩匹配,ICP配准自动搜索到与CT图像相匹配的点云切片;最终根据两者的配准结果,计算工件误差分布,完成工件的制造误差检测。为验证该方法的可行性,采用已知尺寸的标准工件进行检测,结果表明,检测误差集中分布在0~0.25pixel之间,具有较高的检测精度。并对两个实际工件进行检测,验证了该方法的适用性。本文在无须确定工件基准位置的情况下,使用工件二维CT图像与设计模型完成工件的制造误差计算、分析与显示,具有很高的实用意义。

• 基于双目视觉的非凸复杂形貌物体干涉分析

  张湛舸，王乾一，屈玉福

  传统基于点云分析的物体与场景干涉检测算法使用层次包围盒或空间分解的方法判断是否发生干涉,不能获取物体与场景各点的准确安全距离数值。提出一种基于双目视觉点云的非凸复杂形貌物体干涉分析方法,该方法首先使用双目立体视觉算法对已标定的双目相机拍摄的场景快速重建点云,然后用待分析的物体三维点云和重建的场景点云数据求解干涉问题,使用K-D树搜索的方法快速确定指定点的干涉距离,使用相机光轴方向的点云坐标关系确定是否干涉。方法在某探测器内场实验中的干涉检测正确率为100%。且相较于现有干涉检测算法,本方法可准确获取物体表面是否干涉及具体距离信息,并借助双目点云沿参考相机光轴方向有效简化相交测试计算复杂度,在降采样下单点检测的时间不超过0.15s,能够满足非凸复杂形貌物体和各类地形的干涉快速分析的需求。所提方法圆满完成了嫦娥五号在轨月面采样封装中采样点选择的采样器-地形干涉分析任务。