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激光振动检测方法及其实施装置
激光振动检测方法 激光振动检测装置
2008/11/3
该发明激光振动检测装置涉及一种对物体的振动进行精确测量和分析的设备，尤其涉及采用光测量方法对振动进行精确测量和分析的设备。为提供一种激光振动检测方法及其实施装置，其测量精度不受激光波长漂移的影响。该发明采用的技术方案是，一种激光振动检测方法及其实施装置包括激光器、激光器电源、聚焦透镜、透射光栅、光阑、λ/4波片、反射棱镜、聚焦透镜、透镜、渥拉斯顿棱镜、两个光电接收器、放大电路单元、信号处理单元组成...
基于正交双偏振光的滚转角光电检测方法及装置
滚转角 光电检测 正交双偏振光
2008/10/7
该项目开发了基于正交双偏振光的滚转角光电检测方法及装置，属于光电检测技术领域。该发明利用相位差180°的两列方波，分别调制光路中的两个半导体激光器或者分别调制光路中两个偏振方向正交的液晶光阀，产生两束分时交替的正交偏振光，使发射端输出交替工作的正交双偏振平行光；经过检偏器后产生光强差值，通过检测该差值得到滚转角的值。
基于线阵CCD的运动板材边缘检测方法
平行光投射系统 线阵CCD 边缘检测
2008/8/5
研究了一种利用线阵CCD的图像快速采集功能对运动板材边缘进行检测的方法。该方案用平行光投射系统来照明,采用一片AVR单片机驱动CCD工作并对测量结果进行处理，有效地简化了硬件结构。介绍了一种CCD输出信号的处理电路及其二值化原理，并给出了系统硬件、软件设计方案。实验证明:该方案的测量精度可达到0.03mm，响应时间少于2ms。
基于深度优先遍历的图像边缘检测方法
图像处理 深度优先遍历 边缘检测
2008/8/5
图像边缘识别是图像处理的重要组成。提出一种基于深度优先遍历的梯度分割算法，这种算法首先构造像素点的数据结构，然后从图像任意点出发，估算该点附近的像素点并获取梯度值，如果该点满足边缘点的特征，则从该点出发深度遍历寻找垂直于梯度方向上的边缘点，并标记访问过的点。如果该方向上没有满足条件的点则回退，从某个具有仅次于最大梯度值的方向继续遍历，并标记开始遍历的点为角点，直至遍历全图。该算法将图像的边缘点和...
强激光与红外光学系统光轴平行性检测方法的探讨
激光测距 红外传感器 光轴平行性 热靶
2008/7/30
介绍3种可测量强激光发射光轴与红外光轴平行性的方法及每种方法的优缺点，重点研究了利用热靶进行波段转换来测量激光与红外光学系统光轴平行性的方法。该方法是将激光聚焦在热靶上，使热靶产生热量并发出红外光，红外光再经过准直进入被测设备的红外光学系统，从而测量出激光光轴与红外光轴的平行性。热靶材料的选择与激光透过率的确定尤为重要，该方法中选用酚醛树脂作为热靶材料，激光的透过率仅为0.5%。通过与远距离目标靶...
在数字式像增强器性能综合检测系统的基础上，研究了像增强器视场缺陷的检测方法。通过数字视频摄像机采集缺陷图像，利用数字图像处理方法确定缺陷性质，缺陷处理算法基于图像灰度特征而不是边缘特征提取。该方法适用于对检测对象有具体量化和定位要求，而不是简单的只有数量和形状特征要求的场合。实验表明，该检测方法能够较准确地检测像增强器的缺陷。
提出了一种用于干涉型光纤水听器信号检测的伪工作点控制方法.为了验证该方法的可行性,搭建了干涉型光纤水听器声压灵敏度测量系统,编写了实时信号采集和处理程序,对某一光纤水听器进行了测量.在频带20 Hz~2.5 kHz上,该光纤水听器的声压灵敏度为－156.5 dB(0 dB=1 rad/μPa),频响波动<±0.8 dB,与采用PGC调制解调方法测量的结果基本一致.由于传感部分不含有源器件,该方法实...
薄膜微区域变形的微标记阵列检测方法研究
2007/8/20
本文应用阵列微压痕标记技术完成了薄膜表面微孔洞缺陷邻域变形检测. 检测中通过应用纳米压痕和微区域放电技术, 制作微标记阵列和微孔洞缺陷, 并在数字化显微系统下完成微区域点阵变形检测, 进而实现微区域小变形测量. 研究了微标记点的信息提取与表征方法, 讨论了微标记法在薄膜材料性能检测中的可行性及其检测性能.
一种基于统计分析的图像变化检测方法
2007/8/20
为了更准确地从两幅同一地区不同时间的遥感图像中检测出地物的变化情况，提出一种基于统计分析的方法.即：统计检验方法.这种方法是将局部回归方法应用于两幅不同时间遥感图像中的同一感兴趣矩形区域，当回归系数表现出较大的差异时，这些图像区域被分割成更小的子区域.与传统的变化检测方法相比，统计检验法不仅与脉冲噪音无关，而且也不受传感器灵敏度降低引起的外部变化和光源位置变化的影响.
基于多特征和FCM的图像边缘检测方法
2007/8/20
提出了一种新的基于多特征和FCM的边缘检测算法.该方法根据边缘点附近灰度分布特点构造了多个反映边缘特性的特征分量，并利用输入图像提取该组特征分量，组成一个反映图像边缘特征的数据集.用FCM聚类算法将该数据集分为两类，即边缘点数据和非边缘点数据，实现边缘检测.该方法无需确定阈值，对弱边缘检测较敏感，在特征的选取上充分考虑了边缘和噪声的本质区别，因而具有优异的抗噪性能.