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位相测量轮廓术中的实时相移校正算法

激光与光电子学进展 1999年第S1期36卷 122-125页

作者：李万松苏礼坤苏显渝四川大学光电科学技术系成都610064

提出一种PMP中实用的基于快速傅里叶变换的相移校正算法，利用多采的一幅条纹图和自适应滤波，快速计算出当前相移值。采用该算法能实时准确地控制光栅的相移。

关键词：相移测量剖面术(PMP) 快速傅里叶变换(FFT) 相移校正调制度

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基于傅里叶变换的调制度测量轮廓术

激光与光电子学进展 1999年第S1期36卷 128-131页

作者：苏显渝苏礼坤李万松四川大学光电系成都610064

提出基于傅里叶变换的调制度测量轮廓术这一新的光学三维测量方法。这个方法不用测量位相，而是测量正弦条纹的调制度。运用此方法时投影方向和探测方向一致，可避免在FTP和PMP中存在的阴影、遮挡等问题。

关键词：傅里叶变换调制度平移

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基于快速傅里叶变换的实时相移校正算法

光学学报 1999年第10期19卷 1390-1395页

作者：李万松苏显渝苏礼坤向立群四川联合大学光电科学技术系成都610064

在相移测量剖面术（ＰＭＰ）中，提出了一种基于快速傅里叶变换的相移校正算法，利用最初多采的一幅条纹图的信息和傅里叶变换调制度模板，快速地计算出当前的相移值。采用该算法，能实时准确地控制投影光栅的移动，大大提高了测... 详细信息

在相移测量剖面术（ＰＭＰ）中，提出了一种基于快速傅里叶变换的相移校正算法，利用最初多采的一幅条纹图的信息和傅里叶变换调制度模板，快速地计算出当前的相移值。采用该算法，能实时准确地控制投影光栅的移动，大大提高了测量系统的精度和自动化程度，具有极大的实用价值。

关键词：相移测量剖面术快速傅里叶变换相移校正

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基于调制度测量的三维轮廓术

光学学报 1999年第9期19卷 1257-1262页

作者：苏礼坤苏显渝李万松向立群四川联合大学光电科学技术系成都610064

介绍了基于调制度测量的三维轮廓术的测量方法的原理和过程，并给出了实物测量。结果证明它在原理上是正确的、可行的。此方法对三维轮廓术、三维传感及机器视觉的应用具有重要意义。

关键词：光学三维轮廓术调制度测量相移

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非等间距相移量时调制度计算的普遍表达式

激光与光电子学进展 1999年第S1期36卷 125-128页

作者：苏礼坤李万松苏显渝向立群四川联合大学光电科学技术系成都610064

利用最小二乘法推导出了在光学三维轮廓术测量中，非等间距相移量时调制度计算的普遍表达式，由此可大大降低因相移不准而对调制度计算带来的误差。

关键词：相移调制度最小二乘法

多尺度特征融合与上下文边缘引导的遥感图像显著性检测算法研究

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多尺度特征融合与上下文边缘引导的遥感图像显著性检测算法研究

作者：黄礼苏吉林大学

学位级别：硕士

显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,其主要目标是准确定位并突出图像中最具显著性的目标。该任务根据应对场景的不同可以分为两类,分别是面向自然场景的显著性目标检测(Salient Object Detection in Natural Scene Images... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,其主要目标是准确定位并突出图像中最具显著性的目标。该任务根据应对场景的不同可以分为两类,分别是面向自然场景的显著性目标检测(Salient Object Detection in Natural Scene Images,NSI-SOD)和面向遥感图像的显著性目标检测(Salient Object Detection in Remote Sensing Images,RSI-SOD)近年来,随着遥感卫星技术的日渐成熟,遥感图像数量呈爆炸式增长。随之而来的便是数据处理和分析的挑战日益增多,快速而有效地筛选出其中的重要目标成为亟待解决的问题。在这一背景下,RSISOD为应对这一挑战提供了一种全新的思路。尽管NSI-SOD已经在显著性目标检测领域取得了显著的进展,RSI-SOD作为一个新兴课题仍然面临着诸多挑战。由于遥感图像覆盖范围广泛、拍摄角度和距离的变化较大,导致目标尺度多变、种类和结构复杂。复杂的拍摄条件,比如天气、光照等因素的影响,可能导致显著目标的边界变得模糊,难以准确分割目标与背景,进而影响生成的显著图的质量。这些挑战使得自然场景的显著性检测算法无法直接迁移到遥感图像领域。针对以上难点,本文设计并研究了两个基于深度学习的遥感图像显著性目标检测算法,具体的研究内容如下所示:(1)针对遥感图像中显著目标尺度多变问题,提出了一种基于多尺度特征的特征增强算法。该算法以并行的方式将输入特征传递到两个分支:由级联卷积层和池化层构成的多尺度特征提取分支和由具有不同扩张率的空洞卷积堆叠而成的感受野增强分支。并通过特征交互模块加强两条分支的特征融合,解决特征不一致问题。为增强模型的性能表现,引入了由F值损失、交叉熵损失和Io U损失组成的混合损失,并采用了深度监督策略。(2)针对遥感图像中显著性目标种类和结构复杂的难点,提出了双任务学习结构和基于注意力的全局信息编码结构。双任务学习结构利用空间注意力机制学习前景特征和边界特征,增强模型对局部特征的关注度,从而减轻显著物体种类变化的干扰。后者利用全局平均池化层和双线性插值的对输入特征进行降维再升维,编码全局信息,并通过注意力机制缓解信息丢失,从而维持全局一致性,以更好地处理结构多变情况。(3)针对显著物体边缘模糊难点,利用前文提及的双任务学习结构,系统提取遥感图像中的边界特征,并引入了显式的边界损失约束,迫使模型学习更加精细的边界结构信息,以应对遥感图像中显著物体边缘模糊问题。

关键词：光学遥感图像显著性目标检测注意力机制多尺度特征

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仿生柔性折叠关节驱动器设计及动态特性研究

仿生柔性折叠关节驱动器设计及动态特性研究

作者：苏礼荣杭州电子科技大学

学位级别：硕士

目前,国内外已有的软体机器人普遍存在工作范围小、输出力不足、制造流程繁琐等缺点,且软体机器人在设计时普遍采用较为规则的形状,对于不规则形状软体机器人的设计及其动态特性的研究相对较少。本文将蜘蛛关节的运动方式和驱动原理作... 详细信息

目前,国内外已有的软体机器人普遍存在工作范围小、输出力不足、制造流程繁琐等缺点,且软体机器人在设计时普遍采用较为规则的形状,对于不规则形状软体机器人的设计及其动态特性的研究相对较少。本文将蜘蛛关节的运动方式和驱动原理作为灵感来源,结合多种柔性驱动器的优点,设计并制造了一种新型的柔性折叠关节驱动器,探索了其动态特性,验证了所设计的驱动器具备驱动气压小及输出力矩大的优势。本文的主要工作包括:（1）设计了一种模仿蜘蛛关节的柔性折叠关节驱动器,采用正交实验法与有限元仿真相结合的方式完成了驱动器不同尺寸对驱动器性能的影响实验,得到了驱动器最优尺寸。并详细介绍了驱动器的材料选取和制造方法。（2）结合弹性力学中应力应变状态理论等相关知识,将驱动器的驱动面及间隙侧壁进行数学建模,得到了驱动器关于气压-转角之间的方程;进一步将数学模型与仿真结果进行对比,验证了所建立的数学模型的准确性。（3）完成了驱动器的气压-转角实验,驱动器在5k Pa下达到最大转动角度44°,并完成了驱动器气压-转角-力矩实验,所得的实验结果与数学模型及仿真有着高度重合性,拟合优度在0.99以上。在此基础上,将所设计的驱动器与国内外现有的柔性驱动器进行对比,所设计的驱动器转角密度为8800°/MPa,力密度为0.01652 N/（mm·MPa）,远远大于国内外其他驱动器的转角密度及力密度,表明了所设计的驱动器的优势所在。（4）完成驱动器转角-输出力迟滞实验。详细介绍了不同迟滞模型的特点及优劣,将经典PI模型加以改进,构建了驱动器的迟滞模型,并通过7.5k Pa、12.5k Pa及17.5k Pa的恒定气压下的实验结果验证了迟滞模型的准确性,与经典PI模型相比,改进PI模型的各项评估结果都优于经典PI模型。（5）基于柔性折叠关节驱动器设计并制造了一款三爪机械手,通过对不同体积和不同重量物体的抓取,在12.7k Pa成功无损抓取了1483g的柚子,进一步测试了单个驱动器在重物提升方面的性能,在20k Pa下的恒定气压下最大负载能力在950g左右,验证了所设计的驱动器具备一定的应用场景。

关键词：仿生柔性折叠关节力学模型动态特性迟滞

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基于深度学习雾霾环境下目标识别技术的研究

基于深度学习雾霾环境下目标识别技术的研究

作者：梅礼坤西安工业大学

学位级别：硕士

针对雾霾环境下传统的目标检测算法泛化能力不强、鲁棒性较差以及基于深度学习的方法在目标检测任务中存在识别精度低和漏检率高的问题。提出了一种新的基于深度学习的方法,专门针对雾霾环境下的军事目标的检测任务,旨在从多个维度提升... 详细信息

针对雾霾环境下传统的目标检测算法泛化能力不强、鲁棒性较差以及基于深度学习的方法在目标检测任务中存在识别精度低和漏检率高的问题。提出了一种新的基于深度学习的方法,专门针对雾霾环境下的军事目标的检测任务,旨在从多个维度提升检测算法的性能和适用性。1)基于注意力机制的信息融合模块与聚焦策略(OFMFS-AM),通过模仿人类视觉,加权输入特征实现对关键区域的聚焦,提高模型在复杂场景中的感知和决策能力。其次,多尺度特征级联与优化的卷积策略(MSFC-OCS),在YOLOv5模型中替代传统最大池化,增强小目标检测的准确性。最后,通过Swin Transformer层次化特征图和多尺度融合来实现高效的深度视觉识别,提高了对输入图像的局部和全局特征捕获的能力。2)辅助头(Auxiliary head)结构设计显著增强了训练效果与泛化能力,特别是对于坦克小目标的检测。自适应高级特征融合与多尺度增强网络通过三卷积CSPNet和高效层聚合网络提高特征的表达能力和非线性表达能力。部分卷积(Pconv)在保持输入通道部分不变的情况下,通过仅对输入的一部分应用卷积来提取空间特征,显著降低了CNN模型的计算复杂度。3)浓雾环境下坦克目标识别系统的设计与实现。系统采用Python作为开发语言,利用Py Qt5构建图形用户界面,并基于Pytorch实现深度学习模型。通过实际雾霾场景下的原始数据对原始模型(Origin)和Dehazed-YOLO进行测试验证,改进后的模型精确率从59.8%提高到88.3%,召回率从49.0%提高到90.3%,m AP＿0.5从50.5%提升至93.9%,m AP＿0.5:0.95从23.6%增加到49.1%。不仅减少了误检和漏检的情况,还提高了在不同准确度评价标准下的性能。研究针对雾霾条件下的目标检测问题,通过对关键性能指标的改进优化,不仅在精确度和召回率等方面取得了突破性进展,还大幅度降低了模型对计算资源的需求,为有限资源条件下的精准目标识别提供了高效解决策略。

关键词：雾霾目标识别深度学习图像处理坦克检测模型轻量化

资源编排视角下天齐锂业连续并购价值创造研究

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资源编排视角下天齐锂业连续并购价值创造研究

作者：苏仕坤河北大学

学位级别：硕士

作为战略性新兴产业之一,新能源材料行业企业发展备受市场关注。自2010年至2021年来我国发布了将近40项推动新能源建设的政策,在最新召开的党的二十大中,习近平总书记再次强调了加快推动能源结构调整优化。但由于新能源企业处于数量较... 详细信息

作为战略性新兴产业之一,新能源材料行业企业发展备受市场关注。自2010年至2021年来我国发布了将近40项推动新能源建设的政策,在最新召开的党的二十大中,习近平总书记再次强调了加快推动能源结构调整优化。但由于新能源企业处于数量较多却小而散的状态,该行业难以高效利用资源、分散经营风险。因此,工信部发文鼓励新能源企业兼并重组做大做强。在2014年国务院取消对上市公司非借壳类资产重组的行政审批后,促使企业并购活动大量进行。许多企业通过开展并购或连续并购活动来获取核心技术,优化战略资源,突破产业壁垒,最终完成价值提升。那么企业是如何借助这一策略实现价值创造呢?本文基于资源编排视角,选取在新能源行业具有代表性的锂电企业天齐锂业作为案例公司,使用文献研究法、案例研究法和对比分析法对天齐锂业2010年至2022年的连续并购价值创造过程和效果进行分析。首先,本文介绍天齐锂业并购过程,并从该企业战略出发结合相关学者的研究将其并购过程划分为两个阶段;其次,根据资源编排理论——资源结构化、资源重组和资源撬动分析该企业两个阶段具体价值创造过程;另外,运用EVA-BSC方法分别从四个维度评价天齐锂业连续并购价值创造的效果;最后,总结出天齐锂业资源编排视角下连续并购价值创造的相关结论和启示。研究发现,企业连续并购活动之间具有相关性,且资源编排过程是企业资源到价值的关键。天齐锂业在发展初期内外部资源相对匮乏,在产业链布局阶段首次实施并购活动,采取稳定式资源重组策略优化自身管理能力,通过环境撬动企业价值创造;在产业链扩张阶段,随着并购积累了丰富资源后,天齐锂业通过丰富式重组打造自身生产能力和研发能力,建立垂直一体化业务带来企业价值的提升。针对天齐锂业连续并购价值创造效果,通过本文对天齐锂业EVA-BSC四个维度指标的分析可以发现,连续并购资源编排使企业较好地实现了价值创造。因此,企业通过连续并购进行价值创造时,需结合内外部环境,制定企业战略为引导,重视资源编排方式,及时调整并购编排策略,合理有效地整合资源进而撬动价值创造。

关键词：资源编排连续并购价值创造经济增加值