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《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心

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本刊旨在开展学术交流活动，沟通同行业科技人员之间的信息，以促进国内、外电子测量仪器的发展和科学技术的进步。查看详情>>
  • 主办单位中国电子学会
  • 国际标准连续出版物号1000-7105
  • 国内统一连续出版物号11-2488/TN
  • 出版周期月刊
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2023 IEEE第16届国际电子测量与仪器学术会议征文通知(ICEMI 2023)
1
《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期256-256,共1页
IEEE国际电子测量与仪器会议是两年一度的学术盛会,从1992年至今已成功举办过15届,为电子测量与仪器领域的发展现状和前景的研讨及尖端技术的交流搭建了一个有效的平台。来自世界各地的数百位专家、教授、学者和工程技术人员在此欢聚一... IEEE国际电子测量与仪器会议是两年一度的学术盛会,从1992年至今已成功举办过15届,为电子测量与仪器领域的发展现状和前景的研讨及尖端技术的交流搭建了一个有效的平台。来自世界各地的数百位专家、教授、学者和工程技术人员在此欢聚一堂,交流信息、研讨问题、促进了相互间的了解和友谊。ICEMI 2023将于2023年8月9~11日在黑龙江省哈尔滨市举办。在此,我们诚挚地邀请您,踊跃投稿并出席此届会议,与世界各地的同仁交流测量与仪器仪表技术的最新成果。 展开更多
关键词 仪器仪表技术 工程技术人员 交流测量 电子测量与仪器 学术会议 IEEE 尖端技术
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基于自适应多尺度特征融合网络的金属齿轮端面缺陷检测方法研究
2
作者 王宸 杨帅 +3 位作者 周林 华珀玺 王生怀 吕江 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期153-163,共11页
针对目前金属齿轮端面结构复杂,导致缺陷的小目标占比度高和尺度变化大引起的检测准确度低,难以满足企业实时在线检测需求等问题。本文基于YOLOv5s网络提出了一种基于自适应多尺度特征融合网络的金属齿轮端面缺陷检测方法(YOLO-Gear)。... 针对目前金属齿轮端面结构复杂,导致缺陷的小目标占比度高和尺度变化大引起的检测准确度低,难以满足企业实时在线检测需求等问题。本文基于YOLOv5s网络提出了一种基于自适应多尺度特征融合网络的金属齿轮端面缺陷检测方法(YOLO-Gear)。首先,搭建了一个齿轮端面缺陷检测试验台,并制作了齿轮端面缺陷数据集。然后,提出了自适应卷积注意力模块(convolutional block attention module-C3,CBAM-C3),CBAM-C3通过将通道注意力(channel attention module, CAM)和空间注意力(spartial attention module, SAM)相结合加强了对金属齿轮缺陷小目标缺陷自适应的特征学习与特征提取,及时对模型中的权重参数进行学习和优化,提高了模型对小目标缺陷的检测准确度;最后,提出了重复加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN),通过自适应控制不同尺度的特征图之间的融合程度,提高了模型对缺陷多尺度检测能力。试验表明,YOLO-Gear模型在齿轮端面缺陷测试集上的平均精度达到了99.2%,F1值为0.99,FPS值为33。相较于其他深度学习模型,本文提出的YOLO-Gear模型提高了检测的精度和效率,能够满足企业的实时在线检测需求。 展开更多
关键词 齿轮端面 YOLOv5s CBAM BiFPN 缺陷检测
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轧辊磨床屏幕智能相机与图像识别方法研究
3
作者 陆兆刚 朱旋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期243-250,共8页
针对轧辊磨床屏幕数据只能依靠人工抄录无法自动获取的问题,设计了一种轧辊磨床屏幕智能相机及轧辊磨床关键参数自动识别与记录的方法。将专门设计的小型屏幕智能相机安装于磨床数控屏幕上方,通过45°倾角“L”型方式设计相机结构,... 针对轧辊磨床屏幕数据只能依靠人工抄录无法自动获取的问题,设计了一种轧辊磨床屏幕智能相机及轧辊磨床关键参数自动识别与记录的方法。将专门设计的小型屏幕智能相机安装于磨床数控屏幕上方,通过45°倾角“L”型方式设计相机结构,可以在不影响师傅作业的情况下,对磨床数控屏幕进行拍照。首先,通过边缘定位和透视变换方法,对获得的屏幕图像进行配准和矫正;其次,通过训练后的YOLOv5模型,对图像中的磨床参数进行识别;最后将磨床关键参数导入数据库,完成轧辊磨床参数的实时记录和传送,为相关后续生产工序的调整,提供及时、准确的关键设备参数。另外,针对屏幕图像中普遍存在的摩尔纹现象,通过设计偏振视窗和去摩尔纹处理算法相结合的方式,有效的滤除摩尔纹,显著降低了摩尔纹对识别精度的影响。系统运行半年以来,磨床屏幕数据的识别率超过了99%,显著降低了劳动强度和人工误差,提高了生产率。 展开更多
关键词 屏幕数据识别 智能相机 去摩尔纹 畸变校正
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基于对比学习生成对抗网络的无监督工业品表面异常检测
4
作者 张玥 陈锡伟 +2 位作者 陈梦丹 周新龙 张宏伟 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期193-201,共9页
在工业品表面异常检测中,由于异常的未知性和无规则性,人工标注异常样本难度大、成本高,有监督的深度学习算法在工业品表面异常检测任务中存在局限性。针对上述问题,提出一种基于对比学习生成对抗网络(contrastive learning generative ... 在工业品表面异常检测中,由于异常的未知性和无规则性,人工标注异常样本难度大、成本高,有监督的深度学习算法在工业品表面异常检测任务中存在局限性。针对上述问题,提出一种基于对比学习生成对抗网络(contrastive learning generative adversarial network, CLGAN)的无监督工业品表面异常检测算法。首先,建立基于无监督学习算法的CLGAN模型;其次,采用对比学习加强潜在特征空间正负例样本约束,使得输入与输出图像对应Patch之间的互信息最大化,增强正负样本特征向量区分度,使模型重构异常样本图像能力得到进一步提升;然后,在检测阶段,利用训练好的模型得到待测工业品的无异常重构图像,并计算得到待测样本与其对应重构图像之间的残差图像;最后,结合双阈值分割的后处理方法和数学形态学处理,实现工业品表面异常区域地快速检测和准确定位。通过在公共数据集MVTec AD上进行实验,与其他的无监督深度学习模型算法相比,所提算法具有更好的识别效果和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 异常检测 深度学习 无监督学习 对比学习 重构图像 特征空间
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基于FAMGAN的轮胎X光图像缺陷检测
5
作者 刘韵婷 刘鑫 高宇 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期58-66,共9页
针对气泡缺陷特征和图像背景像素差异较小、检测困难的问题,以Skip-GANomaly为基础框架,提出了融合注意力机制生成对抗网络(FAMGAN),首先,生成器中编码器和解码器之间的跳连层由注意力特征融合模块(AFF)和注意力机制模块(CBAM)构成,提... 针对气泡缺陷特征和图像背景像素差异较小、检测困难的问题,以Skip-GANomaly为基础框架,提出了融合注意力机制生成对抗网络(FAMGAN),首先,生成器中编码器和解码器之间的跳连层由注意力特征融合模块(AFF)和注意力机制模块(CBAM)构成,提高了对目标特征的关注、减少了图像特征丢失;然后,在判别器中加入联合上采样模块(JPU),提高了模型检测图像缺陷的速度。最后,将本文提出的FAMGAN网络与近几年经典的生成对抗网络在自制的轮胎缺陷数据集上进行训练、测试和评估。实验结果表明,本文提出的网络对轮胎气泡缺陷检测的精度达到0.837,相比于Skip-GANomaly网络提高了近30%。 展开更多
关键词 生成对抗网络 CBAM 深度学习 AFF 轮胎图像缺陷检测 JPU
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第五届电子测量与仪器学报编辑委员会
6
《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期I0001-I0002,共2页
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融合肌电信号与A型超声的新型肌肉疲劳检测方法 被引量：6
7
作者 张亚龙 张世武 +4 位作者 孙帅帅 曹雨东 陈怡 金虎 卢昀 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期13-21,共9页
为了提高肌肉的疲劳检测效果,提出了一种双传感融合的方式来弥补单传感模式下信息容易丢失的不足。该方式将表面肌电信号的时频域特征与A型超声信号的肌肉厚度特征多维度融合,实现了双传感疲劳检测新模式。采用支持向量机和神经网络多... 为了提高肌肉的疲劳检测效果,提出了一种双传感融合的方式来弥补单传感模式下信息容易丢失的不足。该方式将表面肌电信号的时频域特征与A型超声信号的肌肉厚度特征多维度融合,实现了双传感疲劳检测新模式。采用支持向量机和神经网络多模型训练,表面肌电信号与A型超声双传感融合在3种疲劳状态下的检测准确率可以达到85%以上。相较于仅仅使用表面肌电信号的时频域特征(76.99%)与A型超声的肌肉厚度(74.87%)进行疲劳检测,准确率提升了8%~13%。结果表明对于疲劳检测,表面肌电信号与超声信号双传感融合模式比单传感模式更加准确有效。 展开更多
关键词 表面肌电信号 A型超声信号 双传感融合 疲劳检测
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基于SOA-SVM的弓网电弧识别方法
8
作者 李斌 娄璟 杜典松 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期83-91,共9页
受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次... 受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次进行单变量调整,模拟了4种不同工况的弓网受流实验。基于实验数据,从特征供给和参数优化两方面出发:首先,利用D-score评估准则对电流特征进行对比,筛选出电弧识别特征及其显著区间;其次,设计样本定容环节考察特征信息的完备性;最后,利用海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)对弓网电弧建模识别。经测试结果与对比分析得出,SOA-SVM能够快速、有效的对弓网电弧建模识别,平均识别水平达98.5%、总体识别水平在97%以上。 展开更多
关键词 弓网电弧 故障识别 特征选择 海鸥优化算法 支持向量机
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基于Lamb波能量和飞行时间的碳纤维复合材料疲劳损伤成像 被引量：2
9
作者 王丹宏 叶波 +2 位作者 段启明 韦春桃 石筱筱 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期205-213,共9页
碳纤维复合材料被广泛应用于航空航天等高新技术领域,其在服役过程中会产生疲劳损伤,埋下安全隐患,因此需要对其健康状况进行监测,利用损伤概率成像算法能够得到直观反映结构健康状况的图像,但传统的损伤概率成像算法在无损伤区域的损... 碳纤维复合材料被广泛应用于航空航天等高新技术领域,其在服役过程中会产生疲劳损伤,埋下安全隐患,因此需要对其健康状况进行监测,利用损伤概率成像算法能够得到直观反映结构健康状况的图像,但传统的损伤概率成像算法在无损伤区域的损伤概率高,难以准确定位损伤,针对以上问题,提出基于Lamb波能量和飞行时间的损伤概率成像算法。将待测区域均匀划分成N个像素点,计算每条通道的Lamb波能量与飞行时间损伤因子,确定各通道损伤因子影响区域的概率值并叠加,得到每个像素点的损伤概率并成像。实验结果表明,与目前常用的基于能量损伤因子和互相关损伤因子的损伤概率成像算法进行对比,提出的方法能够直观地反映碳纤维复合材料缺陷情况,并且识别效果更优,成像误差显著减小,误差error分别降低了4.420、2.117、2.055和4.732、2.380、2.647,能够更准确地识别缺陷,有效地保障碳纤维复合材料结构的安全应用。 展开更多
关键词 碳纤维复合材料 LAMB波 能量 飞行时间 损伤
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基于退化阶段识别与LSTM-fine-tune的氧气浓缩器多阶段退化预测
10
作者 黄崧琳 景博 +2 位作者 潘晋新 焦晓璇 王生龙 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期136-143,共8页
退化预测是装备健康管理的重要技术途径,近年来,大量时间序列预测方法在退化预测中得到应用。然而,众多大型装备由于结构复杂,功能多样,在退化过程中存在明显的阶段性,采用单一的模型对不同阶段的退化进行预测将会出现明显的精度降低,... 退化预测是装备健康管理的重要技术途径,近年来,大量时间序列预测方法在退化预测中得到应用。然而,众多大型装备由于结构复杂,功能多样,在退化过程中存在明显的阶段性,采用单一的模型对不同阶段的退化进行预测将会出现明显的精度降低,针对不同阶段对模型重新训练也会带来时间和算力的损失。针对多阶段退化的问题,引入了迁移学习的思想,提出了一种退化阶段识别与LSTM-fine-tune结合的多阶段退化预测方法,采用退化数据对LSTM模型训练,之后对部分网络参数进行冻结,在识别到装备出现新的退化阶段后,利用新阶段的退化数据对模型进行微调,以快速匹配不同阶段的数据。为验证模型的有效性,本文以氧气浓缩器为例进行模型应用。结果表明,本文方法能够有效识别氧气浓缩器3个阶段的退化,每个阶段的预测均方差分别为0.507、8.976和0.375,远低于不分段直接预测的均方误差76.87,在训练时间上,对比于每个阶段重新训练时间大幅缩短,在训练精度上,明显优于维纳过程、Lstar等传统方法。 展开更多
关键词 长短周期记忆网络 模式识别 迁移学习 氧气浓缩器
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基于改进完全局部二值模式火焰特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测 被引量：1
11
作者 孙文强 刘辉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期56-64,共9页
转炉炼钢火焰图像特征的准确提取是预测终点碳含量的关键,针对于火焰图像相似性高进而难以区分碳含量相近的火焰图像,导致无法准确精准预测碳含量的问题,提出一种改进完全局部二值模式(improved complete local binary pattern,ICLBP)... 转炉炼钢火焰图像特征的准确提取是预测终点碳含量的关键,针对于火焰图像相似性高进而难以区分碳含量相近的火焰图像,导致无法准确精准预测碳含量的问题,提出一种改进完全局部二值模式(improved complete local binary pattern,ICLBP)的彩色纹理特征提取方法,用于提取不同碳含量下更具区分性的炉口火焰图像特征并进行终点碳含量的预测。首先,在不同颜色通道下采用局部相位量化(local phase quantization,LPQ)提取图像相位信息,与CLBP提取的图像幅值信息组合成融合特征ICLBP_MP,以增强CLBP算法结构的鲁棒性;然后,通过改进的颜色信息加权策略对其进行加权,以增强火焰图像的颜色对比度信息;最后,使用K近邻回归模型对碳含量进行预测。实验结果表明,碳含量预测在0.02%误差范围内的准确率为83.9%。 展开更多
关键词 完全局部二值模式 转炉炼钢 终点碳 局部相位量化 颜色加权
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面向水下管网的视觉检测系统研究 被引量：4
12
作者 黄子明 贺继林 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期79-87,共9页
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图... 针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。 展开更多
关键词 管道检测 视觉检测 支持向量机 KALMAN滤波
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一种基于环形振荡器的轻量级高效率的真随机数发生器 被引量：3
13
作者 鲁迎春 梁华国 +5 位作者 王鑫宇 姚亮 倪天明 易茂祥 戚昊琛 黄正峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期115-122,共8页
真随机数发生器(TRNG)作为芯片中重要的安全组件,在现代加密系统中扮演着越来越重要的角色。对于TRNG的设计,关键是需要熵提取器可以在恶劣的环境变化(如工艺波动、电压和温度(PVT))下稳定地生成熵值。基于Xilinx FPGA平台提出了一种基... 真随机数发生器(TRNG)作为芯片中重要的安全组件,在现代加密系统中扮演着越来越重要的角色。对于TRNG的设计,关键是需要熵提取器可以在恶劣的环境变化(如工艺波动、电压和温度(PVT))下稳定地生成熵值。基于Xilinx FPGA平台提出了一种基于环形振荡器的低成本,高效率真随机数发生器。TRNG一方面通过快速进位逻辑来提高熵提取的效率,另一方面通过优化电路结构和延迟,在以相对较低的资源开销情况下实现可观的吞吐量和随机性。TRNG分别在多块Xilinx Virtex6 FPGAs和Xilinx Spartan6 FPGAs上进行验证,实验数据测试结果表明,所提出的TRNG能够在广泛的PVT范围内表现出良好的鲁棒性,且生成的随机比特流不仅以相当高P值通过NIST SP800-22统计测试套件,而且可以通过最新的NIST SP800-90B测试。 展开更多
关键词 真随机数发生器 快速进位链逻辑 低成本 高鲁棒性
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2021 IEEE第15届国际电子测量与仪器学术会议征文通知(ICEMI 2021)
14
《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期I0003-I0003,共1页
IEEE国际电子测量与仪器会议是两年一度的学术盛会,从1992年至今已成功举办过14届,为电子测量与仪器领域的发展现状和前景的研讨及尖端技术的交流搭建了一个有效的平台。来自世界各地的数百位专家、教授、学者和工程技术人员在此欢聚一... IEEE国际电子测量与仪器会议是两年一度的学术盛会,从1992年至今已成功举办过14届,为电子测量与仪器领域的发展现状和前景的研讨及尖端技术的交流搭建了一个有效的平台。来自世界各地的数百位专家、教授、学者和工程技术人员在此欢聚一堂,交流信息、研讨问题、促进了相互间的了解和友谊。ICEMI 2021将于2021年10月举办。在此,我们诚挚地邀请您,踊跃投稿并出席此届会议,与世界各地的同仁交流测量与仪器仪表技术的最新成果。 展开更多
关键词 仪器仪表技术 工程技术人员 交流测量 电子测量与仪器 学术会议 IEEE 尖端技术
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基于Mask R⁃CNN与SG滤波的手势识别关键点特征提取方法 被引量：8
15
作者 王婧瑶 王红军 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期41-48,共8页
手势识别是人机交互的重要手段。为了精确识别手势并摒除光照等环境干扰,同时减除由于手部高维运动造成的关键点剧烈抖动的问题,提出一种基于基于蒙版区域的卷积神经网络(Mask Region⁃based convolutional neural network,Mask R⁃CNN)... 手势识别是人机交互的重要手段。为了精确识别手势并摒除光照等环境干扰,同时减除由于手部高维运动造成的关键点剧烈抖动的问题,提出一种基于基于蒙版区域的卷积神经网络(Mask Region⁃based convolutional neural network,Mask R⁃CNN)与多项式平滑算法(Savitzky⁃Golay,SG)的手势关键点提取方法。该方法首先对输入的红绿蓝(RGB)三通道图像进行特征提取与区域分割,获得手部的实例分割与掩码。然后利用ROIAling及功能性网络进行目标匹配,标记出22个关键点(21个骨骼点+1个背景点)。将标记后结果送入SG滤波器进行数据平滑,并进行骨骼点的重新标定。从而得到稳定的手势提取特征。对模型进行对比实验,结果表明,该方法能够最大程度摒除环境干扰,并精准提取关键点。与传统基于轮廓分割的手势关键点提取相比,模型的鲁棒性大大提高,识别精度达到93.48%。 展开更多
关键词 计算机视觉 手势识别 关键点提取 Mask R⁃CNN Savitzky⁃Golay滤波
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基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究 被引量：21
16
作者 焦传佳 江明 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期110-119,共10页
针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中,受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题,提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率。首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理,在此基础上融入双线性插值降采样... 针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中,受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题,提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率。首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理,在此基础上融入双线性插值降采样的方法以提升整体图像处理速度,再对降采样后得到的灰度图进行直方图均衡化处理,消除因光线不均产生的影响,然后对图像双边平滑和Canny边缘检测,增强图像对比度和消除图像噪声的影响,以达到提升AprilTag图像识别的成功率和后续工作的定位准确度。通过实验进行对比分析,所提方法对AprilTag图像识别的成功率比传统方法在不同光线条件下均提高了3%以上,且移动机器人的实时定位误差控制在1~2 cm,从而验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 AprilTag 图像预处理 图像识别 室内定位 移动机器人
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光伏热斑模拟建模及热成像分析 被引量：6
17
作者 陈功 蔡磊 +5 位作者 张琳 左佑 束双昊 路宗祥 王振刚 朱颖 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期191-197,共7页
机载热成像检测太阳能光伏板表面时,热斑的产生存在不确定性,为解决上述问题,分析热斑产生的机理,构建阴影遮挡下的光伏板等效电路模型,得到局部阴影条件下的光伏板表面发热量与输出电流的数学表达式,经MATLAB/Simulink仿真及温度实测... 机载热成像检测太阳能光伏板表面时,热斑的产生存在不确定性,为解决上述问题,分析热斑产生的机理,构建阴影遮挡下的光伏板等效电路模型,得到局部阴影条件下的光伏板表面发热量与输出电流的数学表达式,经MATLAB/Simulink仿真及温度实测验证。搭建无人机热斑模拟检测平台,改变输入电流及检测高度得到光伏板表面热成像图,建立表征不同温度下的像素统计值的分段函数,采用K均值聚类算法搭建特征值数据库,用于后续故障光伏板的定位。实验结果表明,该方法具有电流对光伏板表面温度的可控性且采用分段函数-K均值聚类混合算法构建的红外热成像特征库能准确表示热斑。 展开更多
关键词 光伏板 热斑 等效电路 阴影遮挡 热成像 模拟检测平台 K均值聚类 特征值
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基于电子舌和WGAN-CNN模型的小麦贮存年限快速检测 被引量：4
18
作者 张鑫 缪楠 +5 位作者 高继勇 李庆盛 王志强 孙霞 李彩虹 袁文浩 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期176-183,共8页
为了实现对不同贮存年限陈化小麦的快速检测,提出一种伏安电子舌结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和基于Wasserstein距离的生成对抗网络(wasserstein generative adversarial nets, WGAN)组合的模式识别模型。使用... 为了实现对不同贮存年限陈化小麦的快速检测,提出一种伏安电子舌结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和基于Wasserstein距离的生成对抗网络(wasserstein generative adversarial nets, WGAN)组合的模式识别模型。使用伏安电子舌对6种不同贮存时间小麦采集电子舌信号。针对电子舌信号信息量大、特征提取困难等问题,设计了一种基于CNN结构的电子舌信号特征自动提取和分类识别模型。为解决CNN模型因训练样本不足而导致泛化能力差等问题,使用WGAN构建电子舌信号样本集,通过对生成信号集的学习,提高了CNN模型对电子舌信号的识别能力。实验结果表明,与AlexNet、VGG16等深度学习模型和随机森林(RM)、极限学习机(ELM)等传统机器学习模型相比,WGAN-CNN模型对电子舌信号的分辨能力更强,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score分别达到0.98、0.98、0.977和0.988。研究表明电子舌结合WGAN-CNN模型可实现对小麦贮存年限的快速检测,该研究为基于人工智能的感官识别技术提供了一种新的研究思路。 展开更多
关键词 小麦 生成对抗网络 卷积神经网络 电子舌 模式识别
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是德科技推出全新5G核心网测试解决方案LoadCore
19
《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期156-156,共1页
中国移动通信研究院选用Keysight全新LoadCore软件,用以全面验证语音和数据通信的性能和可靠性是德科技公司(NYSE:KEYS)宣布推出LoadCore 5G核心网(5GC)测试软件。中国移动通信研究院(CMRI)使用该测试方案对主要基础设施厂商提供的5GC... 中国移动通信研究院选用Keysight全新LoadCore软件,用以全面验证语音和数据通信的性能和可靠性是德科技公司(NYSE:KEYS)宣布推出LoadCore 5G核心网(5GC)测试软件。中国移动通信研究院(CMRI)使用该测试方案对主要基础设施厂商提供的5GC网络设备进行5GC性能验证。是德科技是一家领先的技术公司,致力于帮助企业、服务提供商和政府客户加速创新,创造一个安全互联的世界。 展开更多
关键词 测试解决方案 核心网 网络设备 数据通信 测试方案 基础设施 测试软件
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激光差动共焦反射式超大曲率半径测量系统研制 被引量：6
20
作者 卜乙禄 李琦 +3 位作者 李彦宏 邱丽荣 周桃庚 赵维谦 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期1-8,共8页
针对球面超大曲率半径测量中存在的测量精度低、抗环境干扰能力差的难题,研制了一套激光差动共焦反射式超大曲率半径测量系统。该系统采用反射式测量光路,利用差动共焦响应曲线对被测件的猫眼和反射位置进行高精度定位,并用测长干涉仪... 针对球面超大曲率半径测量中存在的测量精度低、抗环境干扰能力差的难题,研制了一套激光差动共焦反射式超大曲率半径测量系统。该系统采用反射式测量光路,利用差动共焦响应曲线对被测件的猫眼和反射位置进行高精度定位,并用测长干涉仪记录位置信息,最后结合物镜顶焦距解算出超大曲率半径值。理论分析与实验表明,该系统定焦精度高,测量范围大,抗环境干扰能力强,相对测量误差优于2×10^-4,-15 m超大曲率半径测量结果的重复性可达1.2×10^-4,实现了超大曲率半径的高精度测量。 展开更多
关键词 差动共焦 反射式 超大曲率半径 定焦 测量系统
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