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论文摘要格式模板模板一：基于机器视觉的送纱管加工精度检测方法研究
送纱管作为电脑针织横机送纱器的核心零件,其同轴度等加工精度对送纱器的工作性能影响很大。制造技术的快速发展对检测技术提出了更高的要求,速度慢、柔性差的传统检测方法已不能满足新的检测要求。在工业智能化发展的大趋势下,实现送纱管加工精度快速、准确的检测,对送纱管的智能制造具有非常积极的意义。因此,本文根据送纱管结构特点和加工检测技术要求,基于机器视觉检测技术,提出了送纱管加工精度高效、精确检测的方法并设计了一套加工精度检测系统,这不仅提高了检测速度和精度,也保证了可靠性。为此,本文主要完成了以下几个方面的研究工作:首先,设计并搭建送纱管的视觉检测平台,完成图像的采集。分析送纱管工件的特点和检测需求,结合机器视觉检测技术,确定了检测方案,并优选检测系统硬件。随后搭建实验平台,完成相机标定,矫正相机的畸变及确定像素当量,实现图像采集。其次,对采集的图像进行预处理及边缘检测处理,提出改进Canny边缘检测算法。为减少图像的数据量对获取到的图像进行灰度化处理,采用中值滤波法改善边缘的保留效果。由于送纱管具有较长的管深,造成底部气动卡爪曝光度不足,所以采用依次对送纱管边缘和气动卡爪进行对比度增强,再将增强后的图像进行组合呈现的方法,以达到增强图像对比度的效果。然后从滤波方式、计算梯度方向和阈值设置三个方面改进传统Canny边缘检测算法,检测结果显示,改进后的Canny算法与传统的Canny、Roberts、Sobel边缘检测算法相比,可以更好的实现对送纱管边缘特征的检测。然后,融合RANSAC&最小二乘法,对检测完成的图像边缘进行拟合。为了减小检测的误差,对检测出的边缘特征进行拟合处理,在分析了传统的最小二乘法在边缘拟合中的不足之后,提出RANSAC&最小二乘法的边缘拟合算法,设计中心响应面试验,对拟合算法的参数进行量化分析,获得拟合参数与拟合结果之间的线性回归模型,获得最优的拟合参数组合。拟合结果显示,RANSAC&最小二乘法可以更好的去除局外点对于拟合的影响,拟合后的边缘更接近图像的实际边缘,能够较好的减小视觉检测的误差。最后,设计开发软件系统,并完成实验验证。从应用角度出发,利用MFC基础库和Open CV开源视觉库开发基于机器视觉的送纱管加工精度检测系统,实现相机标定、图像处理、边缘拟合、加工精度检测等功能,方便使用。随后使用此系统对5组送纱管进行测量,其结果与实际检量结果相比,送纱管内外圆直径检测精度的绝对误差在0.04-0.09mm之间,同轴度的检测结果也在要求范围内,完全满足送纱管的加工精度检测高效、精确要求,最后对误差产生的原因进行分析归类,并提出了改进措施。
论文摘要格式模板模板二：隧道图像采集系统与裂缝智能识别方法研究
近年来,我国城市轨道交通高速发展,其中隧道总里程位于世界第一。由于施工、温度、载荷等各种因素的影响,地铁隧道表面会有病害发生,其中,隧道表面裂缝是最常见的病害之一,给地铁的安全运营带来威胁,因此,裂缝检测是地铁周期性巡检的重要任务。目前,针对地铁隧道衬砌裂缝的检测仍然以人工巡检为主,本文设计了一种基于多目相机的隧道衬砌图像同步采集系统,可以在天窗时间内快速采集高质量的隧道衬砌图像,同时提出了一套基于深度学习和传统图像处理的裂缝智能识别方法,实现了裂缝病害的智能检测与危险程度评价。本论文针对盾构隧道所设计的隧道衬砌图像采集系统,包括面阵相机及光源一体化模块、相机支架、大容量工控机和供电系统,并进行了以下改进:首先,设计12组相机模块,以实现全断面采集;其次,采用串口通信的方法实现所有相机模块的同步采集功能;最后,完成图像像素尺寸和物理尺寸之间的相互转换,计算了系统最高运行速度和相机采集帧率。整体隧道图像多目视觉采集系统,可灵活安装于轨道移动巡检平台上,实现隧道裂缝图像的自动采集。裂缝智能识别方法主要包括:基于边缘检测网络和图像后处理的裂缝识别算法和裂缝危险程度评价方法。本文构建了地铁隧道裂缝图像样本库,制作像素级的裂缝边缘检测数据集。基于经典边缘检测模型Holistically-Nested Edge Detection（HED）和双向级联的边缘检测模型Bi-Directional Cascade Network（BDCN）对裂缝边缘检测网络进行了优化和改进,以HED的网络结构为基础,引入特征金字塔和空洞卷积,实现了裂缝图像自动识别。设计基于数字图像处理的后处理算法进一步提取裂缝,使用自适应阈值分割算法获得裂缝二值图像,然后使用连通域滤波剔除斑点噪声,最后使用形态学闭运算填补裂缝内部空洞,平滑裂缝边缘。同时,基于裂缝骨架提取模型,实现了线性裂缝（纵向裂缝、斜向裂缝、环向裂缝）和复杂裂缝的智能分类识别。针对不同的裂缝特征,设计了典型参数测量算法,并提出了一种裂缝危险程度评价方法。本论文研发的多目视觉图像采集系统,在地铁隧道模拟隧道和实际地铁隧道正线区间,进行了同步采集与算法验证实验。结果表明:本系统可以采集到精度为0.2mm的裂缝图像,且整个系统运行稳定。设计的裂缝检测算法可以实现像素级的检测,Io U可达0.3912,准确率为83.79%,召回率为78.77%。可以看出,图像采集系统和裂缝检测算法,可以为实际隧道裂缝检测,提供较好的技术支持。
论文摘要格式模板模板三：基于神经网络的抗弯曲低损耗光纤设计及其布里渊散射特性研究
近些年,分布式光纤传感技术在大型土木工程、石油石化、隧道交通、高压输电线等领域得到了广泛应用。光纤的布里渊频移与温度和应变等环境因素呈线性关系,基于布里渊散射的分布式光纤传感系统就是根据这一原理实现传感。因为温度和应变同时对光纤的布里渊频移产生影响,所以布里渊频谱中只有单峰的光纤,无法同时测出温度和应变信息。对于复杂折射率分布的光纤,光纤中存在不止一个布里渊散射声模,因此布里渊频谱中含有多个峰值,每个峰的布里渊频移对温度和应变的依赖性不同,利用双峰的频移可以同时求出温度和应变信息。本文设计的抗弯曲低损耗光纤属于复杂折射率分布的实芯光纤,采用多层纤芯和沟槽的结构。结合神经网络对抗弯曲低损耗光纤性能进行优化,并对其布里渊散射特性展开分析。主要工作如下:（1）利用有限元仿真软件对抗弯曲低损耗光纤进行设计,探索抗弯曲低损耗光纤多层纤芯和沟槽参数变化对基模有效模场面积和基模弯曲损耗的影响,经过对光纤结构的优化,抗弯曲低损耗光纤的基模有效模场面积可以达到212.8μm2,基模弯曲损耗可以降到8.2 ×10-8dB/m。随后提出基于神经网络反向设计的思路,最终抗弯曲低损耗光纤基模有效模场面积仅为199.9μm2,基模弯曲损耗仅为1.4 ×10-7 dB/m。（2）对抗弯曲低损耗光纤布里渊特性进行研究。使用有限元仿真分析法进行抗弯曲低损耗光纤的光学模式和声学模式分析,计算纤芯折射率和尺寸不同时抗弯曲低损耗光纤的布里渊频移和峰值增益,对布里渊频谱进行绘制,探究频谱变化趋势。最后,通过对比不同纤芯参数条件下的布里渊功率测量误差,从而判断抗弯曲低损耗光纤的优劣势,当抗弯曲低损耗光纤纤芯半径为6.0μm,轴心处折射率为1.4660时,三峰的频移分别为10.790、10.953、11.110GHz,三峰峰值功率接近,布里渊功率测量误差较小。（3）采用双光源相干探测技术,搭建布里渊光时域反射系统（BOTDR）,探究实验室使用的单模光纤和非零色散位移光纤温度-布里渊频移的变化规律,单模光纤温度灵敏度约为1.5MHz/℃,非零色散位移光纤双峰的温度灵敏度分别为5.5MHz/℃和6.0MHz/℃。本论文从仿真的角度实现抗弯曲低损耗光纤的设计,并提出神经网络反向设计的思路,为今后的光纤快速仿真、性能优化提供一种高效可靠的方案。作为一种复杂折射率分布的光纤,抗弯曲低损耗光纤很好的解决了温度和应变的交叉灵敏度问题,同时由于抗弯曲低损耗光纤的低损耗,高布里渊散射功率,使得温度和应变灵敏度更高,抗弯曲低损耗光纤为基于布里渊散射的双参传感技术提供了更加优异的方案。
论文摘要格式模板模板四：基于Sentinel数据和神经网络的干旱区地表土壤水分反演 ——以格尔木市周边植被覆盖区为例
土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究土壤水分的空间分布、农作物长势和产量、气候变化、水资源时空分布等有着重要意义。柴达木盆地水资源匮乏,近年来在格尔木等城市周边发展出若干以枸杞等经济作物为主的农场。进行土壤水分的反演研究对该区域的农业生产布局、生态环境保护和经济发展战略等方面具有重要的科技支撑作用。由于该区域地广人稀,开展大范围监测一直是一个难题。本研究以格尔木市周边植被覆盖地表为研究区,综合利用同时期Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据结合水云模型和BP以及RBF神经网络模型,以实测土壤水分进行结果验证,进行了格尔木市周边植被覆盖地表的土壤水分的反演研究。本文主要结论如下:（1）在植被覆盖区,我们需要考虑植被层对雷达后向散射信号的影响。研究发现:利用NDWI指数反演的植被含水量作为水云模型输入参数,去除地表植被的影响,可以得到更加真实的土壤后向散射系数。由去除植被覆盖前后的雷达后向散射系数对比结果得知,利用NDVI指数得到的VV极化衰减数值范围约为0.01-2.6 d B,植被层对雷达VV极化后向散射系数的平均影响值为0.39 d B。VH极化减少约0.07-4.06 d B,植被层对雷达VH极化后向散射系数的平均影响值为0.61 d B;利用NDWI指数得到的VV极化衰减数值范围约为0.8-3.7 d B,植被层对雷达VV极化后向散射系数的平均影响值为1.58 d B,VH极化减少约1.2-4.5d B,植被层对雷达VH极化后向散射系数的平均影响值为2.57 d B;由此得知NDWI指数更加适合作为水云模型的输入参数。（2）RBF神经网络模型对比BP神经网络模型,在处理土壤后向散射系数、雷达入射角、土壤水分间复杂非线性关系时,具有更加明显的优势,更加适合土壤水分反演的研究。研究中利用去除植被影响后的雷达土壤后向散射系数,带入神经网络模型中,构建了实测土壤水分、VV、VH以及雷达入射角?相结合的神经网络的土壤水分反演模型。验证结果可知:BP神经网络模型预测含水量和实际含水量的相关性R2=0.6159,均方根误差为RMSE=8.69;RBF神经网络模型预测含水量和实际含水量的相关性R2=0.6501,均方根误差为RMSE=3.61。RBF神经网络对BP神经网络模型的相关性提高了0.0342,均方根误差（RMSE）减少了5.38。说明在该研究区,RBF神经网络更加适合进行土壤水分反演的研究。由最终反演得到的研究区土壤水分分布图对比格尔木周边地表实际情况可知,格尔木东西农场含水量在16%-24%之间,土壤水分最高的区域集中在地下水溢出区,土壤水分最少的地方位于河西农场右侧和格尔木市至镁厂公路的两侧,该区域植被覆盖率低,均与实际情况相符。（3）利用研究区NDVI指数图和中国全天候0.01°土壤湿度产品对本研究反演的土壤水分分布图进行相关分析,结果显示:研究区土壤水分与NDVI指数两者间相关性指数（R2）为0.5549,与中国全天候0.01°土壤湿度产品的相关性为0.5713,两者都与反演的土壤水分在空间分布上具有一定的一致性。由此证明:基于Sentinel-1 SAR数据协同Sentinel-2光学数据,利用水云模型和RBF神经网络进行的土壤水分反演具有较高的精度,利用该方法在该研究区植被覆盖地表进行土壤水分大范围动态监测是可行的。
论文摘要格式模板模板五：智能语音处理技术在空间环境预报业务中的研究与应用
空间环境与人类的生产生活方式密切相关,空间环境的状态对通讯、卫星导航以及航天活动等都有重要的影响。为减少和避免空间环境灾害对人类造成的损失,空间环境预报已具有不可撼动的地位。空间环境预报对可能造成空间环境效应的事件进行及时预警,为不同飞行任务的空间环境安全提供保障服务。随着空间科学的不断深入,空间环境预报的作用日益增强,空间环境领域内不同任务的完成需要使用的软件日益增多,而程序化逐步进行不可跨越的预报工作执行顺序以及鼠标键盘等传统图形化操作对人机交互方式提出了新的要求,追求简便快捷更加高效的人机交互方式是空间环境领域内开拓创新的良好方向。语音识别研究如何利用计算机从人的语音信号中提取有用信息并确定其语言含义,借助语音识别技术可以实现功能命令的由语音输入到命令的自动执行,具有解放双手、提升效率、自然便捷等优点。随着语音识别技术的不断发展,移动设备、电子商务、车载系统等领域普遍实现语音识别技术的应用,而在空间环境领域尚无语音识别应用的出现,将语音识别技术应用到空间环境软件系统中,是提升领域内软件系统人机交互效率的新型且必要手段。本文通过分析空间环境预报工作模式以及空间环境领域软件系统的操作方式现状,提出了建立基于语音处理交互技术的智能化空间环境系统的思想。针对空间环境预报高效交互方式的需求,提出了将语音识别、语义处理及进程通信技术应用到空间环境预报业务中的智能化空间环境预报技术系统架构。通过搭建基于讯飞语音识别的空间环境预报原型系统,实现了语音交互技术在空间环境预报业务中的应用,证明了语音处理技术在提升空间环境预报人机交互效率方面的有效性。论文的主要研究内容及成果如下:（1）空间环境预报业务中语音识别技术的研究与实现。在充分比较不同语音识别开放接口的基础上,采用讯飞语音识别开放平台作为本文语音识别的基础,并对此进行扩充与改进,建立空间环境预报业务中用户语音输入的语法规则,增加预报指令文本纠错功能,提升讯飞语音识别在空间环境预报业务中的适用性及结果的准确率。（2）空间环境预报业务中语义处理技术的研究与实现。在充分调研文本语义处理相关技术的基础上,采用Python中文分词库Jieba分词系统对识别文本进行分词及关键词的提取,提出了空间环境预报工作中三类用户指令的语义匹配关联分析方法,定义了语义处理过程中用于进行关联匹配的关键词匹配度Kd值的计算公式,为后续进程通信参数的确立及预报工作的执行奠定了基础。（3）空间环境预报业务中进程通信技术的研究与实现。以Win32中进程通信方式为基础,根据空间环境预报命令特点,提出了空间环境预报用户指令与对应功能函数进行映射的方法。（4）空间环境预报原型系统的设计与实现。搭建智能化空间环境预报原型系统,将语音识别、语义处理及进程通信技术组合,实现了语音指令控制原型系统自动执行命令并显示结果的全过程,并结合实例进行系统的验证。
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