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基于SURF特征的PCB元件匹配研究

仪器仪表学报 2011年第9期32卷 2004-2009页

作者：侯北平朱文于爱华浙江科技学院自动化与电气工程学院杭州310023

通过研究基于印刷线路板(printed circuit board,PCB)中芯片元件的特征,提出了一种利用SURF(speeded up robust fea-tures)特征与颜色信息进行PCB元件特征匹配的方法。在对PCB元件特征进行分析的基础上,计算SURF特征描述,并利用融合颜... 详细信息

通过研究基于印刷线路板(printed circuit board,PCB)中芯片元件的特征,提出了一种利用SURF(speeded up robust fea-tures)特征与颜色信息进行PCB元件特征匹配的方法。在对PCB元件特征进行分析的基础上,计算SURF特征描述,并利用融合颜色信息的最近邻法则寻找元件之间的匹配点对,最终给出匹配判决。实验结果表明本方法误判率低、匹配精度高、鲁棒性强,可以用于PCB元件的配准检测中。

关键词： PCB匹配特征提取 SURF特征

一种鲁棒半监督建模方法及其在化工过程故障检测中的应用

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化工学报 2017年第3期68卷 1109-1115页

作者：周乐宋执环侯北平费正顺浙江科技学院自动化与电气工程学院浙江杭州310024 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310027

复杂化工过程的观测样本往往包含着测量噪声与少量的离群点数据,而这些受污染的数据会影响数据驱动的过程建模与故障检测方法的准确性。本文考虑了化工过程测量样本的这一实际情况,提出了一种鲁棒半监督PLVR模型(RSSPLVR),并利用核方法... 详细信息

复杂化工过程的观测样本往往包含着测量噪声与少量的离群点数据,而这些受污染的数据会影响数据驱动的过程建模与故障检测方法的准确性。本文考虑了化工过程测量样本的这一实际情况,提出了一种鲁棒半监督PLVR模型(RSSPLVR),并利用核方法将其扩展为非线性的形式(K-RSSPLVR)。此类算法利用基于样本相似度的加权系数作为概率模型的先验参数,能有效消除离群点对建模的影响。利用加权后的建模样本,本文通过EM算法训练了RSSPLVR和K-RSSPLVR的模型参数,并提出了相应的故障检测算法。最后,通过TE过程仿真实验验证了所提出方法的有效性。

关键词：故障检测鲁棒模型半监督过程控制过程系统主元分析

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纸浆纤维的形状特征提取应用研究

浙江大学学报（工学版） 2006年第7期40卷 1132-1136页

作者：侯北平李平宋执环浙江大学工业控制技术研究所

为了正确描述纸浆纤维图像的弯曲特性,提出了一种基于角点检测的纤维特征提取算法.本算法应用自适应滑动窗口策略进行纤维图像各边界点局部支持域的选取,以提取最优邻域,根据各边界点对应特征向量,将二维平面曲线转化为一维特征曲线,利... 详细信息

为了正确描述纸浆纤维图像的弯曲特性,提出了一种基于角点检测的纤维特征提取算法.本算法应用自适应滑动窗口策略进行纤维图像各边界点局部支持域的选取,以提取最优邻域,根据各边界点对应特征向量,将二维平面曲线转化为一维特征曲线,利用一维小波变换提取特征曲线奇异点,即二维平面曲线上的角点,根据边界点对应特征值与一维特征曲线的奇异特征确定纤维扭结个数,并根据各点对应局部支持域确定曲度与扭结平均角度,从而完成纸浆纤维的弯曲特征提取.实验结果证明,本算法能有效提取纸浆纤维弯曲特征.

关键词：纸浆纤维小波变换特征提取角点检测

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基于形状特征的移动目标实时分类研究

仪器仪表学报 2010年第8期31卷 1819-1825页

作者：侯北平朱文马连伟介婧浙江科技学院自动化与电气工程学院杭州310023

基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级... 详细信息

基于室外场景中移动目标的形状特征,提出了一种利用多级神经网络进行运动目标实时分类的方法。在对人、人群、自行车、大汽车与小汽车5种常见运动目标的形状特征分析基础上,将七阶矩、分散度、长宽比、离散度作为分类特征向量,利用多级神经网络进行了目标分类。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现单人、人群、自行车、汽车的分类。

关键词：人车识别运动检测神经网络目标识别

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基于信息融合的两相流流型识别

仪器仪表学报 2001年第Z2期22卷 299-300页

作者：卢佩侯北平天津轻工业学院自动化系天津300222

本文提出了一种基于多传感器信息融合辨识两相流流型的新方法 ,它可以更有效的利用多传感器信息 ,以减小传感器不确定误差的影响。

关键词：两相流信息融合流型识别

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基于计算机视觉的纸浆纤维特性检测与研究

中国造纸学报 2005年第1期20卷 190-195页

作者：侯北平李平宋执环浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江大学工业控制技术研究所浙江杭州310027

设计了基于计算机视觉的纸浆纤维特征在线检测装置,并提出了用于在线特征提取的纤维图像处理算法,采集的在线纤维图像经图像去噪、图像增强、细化后便可以提取纤维的特征。采用纤维长度、宽度、弯曲度以及统计分布来描述纤维特征,除了... 详细信息

设计了基于计算机视觉的纸浆纤维特征在线检测装置,并提出了用于在线特征提取的纤维图像处理算法,采集的在线纤维图像经图像去噪、图像增强、细化后便可以提取纤维的特征。采用纤维长度、宽度、弯曲度以及统计分布来描述纤维特征,除了传统方法中曲度的方法外,还利用拐角检测算法来描述纤维的弯曲特征。

关键词：计算机视觉特性检测纸浆纤维在线检测装置图像处理算法纤维特征线特征提取图像去噪图像增强纤维长度统计分布传统方法检测算法弯曲度细化

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基于信息融合的两相流参数检测研究

基于信息融合的两相流参数检测研究

作者：侯北平天津科技大学

学位级别：硕士

本论文提出了一种基于多传感器信息融合辨识两相流流型的新方法。针对两相流系统的复杂性和随机性，在采用电容传感技术的基础上，利用信息融合的流型识别算法来辨别流体流型。利用信息融合代替传统的数学建模方法，这将克服以往算法收... 详细信息

本论文提出了一种基于多传感器信息融合辨识两相流流型的新方法。针对两相流系统的复杂性和随机性，在采用电容传感技术的基础上，利用信息融合的流型识别算法来辨别流体流型。利用信息融合代替传统的数学建模方法，这将克服以往算法收敛速度慢等缺陷，并能提高流型识别的准确率，这将为复杂系统中难测参数的建模和检测提供新途径，本论文也是对两相流检测和信息融合的一个发展和探索。针对管道中的两相流被测对象，利用8极板电容传感器对其在管道中的动态特性进行追踪，并测取相关参量，利用信息融合算法处理所获得的信息，充分利用传感器信息资源，将分散的传感器信息融合成所测流型的整体信息。仿真实验证明本融合算法对识别典型流型具有较好的精度和实时性。针对具体的两相流——原油，用平板电容器、FLUKE精密电桥和其它辅助传感器分别测取了原油的热处理温度、降温速率和电容值，利用模糊信息融合算法对测量值进行处理和寻优，从而进行原油热处理的综合评定和凝点的在线预测。信息融合算法能综合利用多传感器的有效信息以获取有关目标的知识，减少传感器不确定误差的影响，能够获得较多的对被辨识目标支持程度的信息，具有广阔的发展前景和工业应用价值，为两相流流型辨识提供了一种新的有效手段。

关键词：信息融合两相流流型识别 MATLAB 电容传感器

深度融合特征提取网络及其在化工过程软测量中的应用

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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化工学报 2022年第7期73卷 3156-3165页

作者：周乐沈程凯吴超侯北平宋执环浙江科技学院自动化与电气工程学院浙江杭州310024 浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

复杂化工过程的观测数据往往同时包含非线性和强动态特性,而传统的化工过程软测量方法无法准确提取观测数据的非线性动态特征,以至影响数据建模和质量预报的准确性。提出了一种基于变分自编码器的深度融合特征提取网络(deep fusion feat... 详细信息

复杂化工过程的观测数据往往同时包含非线性和强动态特性,而传统的化工过程软测量方法无法准确提取观测数据的非线性动态特征,以至影响数据建模和质量预报的准确性。提出了一种基于变分自编码器的深度融合特征提取网络(deep fusion features extraction network, DFFEN)。在变分自编码器框架下,通过构建潜隐特征信息传递通道,提取非线性动态潜隐变量。并利用自注意力机制(self-attention)融合关键的隐层信息,优化因信息传递通道过长而导致的潜在特征被遗忘的问题。此外,在后端网络构建潜隐变量和关键质量变量之间的回归模型,以实现关键质量变量的预报。最后,通过数值案例和实际的合成氨过程验证了所提出的DFFEN模型的可行性和有效性。

关键词：过程控制非线性动态建模神经网络深度融合特征合成气

小波包与神经网络在电机故障诊断中的应用研究

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电气自动化 2006年第1期28卷 10-11,16页

作者：朱文侯北平浙江科技学院自动化与电气工程学院浙江杭州310023

文章对电机的故障特点进行分析,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,结合小波包的能量特性,提出了故障信号在不同分解频段的能量特征概念及算法,并将其与 BP 神经网络相结合,提出了一种新的电机故障诊断方法,... 详细信息

文章对电机的故障特点进行分析,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,结合小波包的能量特性,提出了故障信号在不同分解频段的能量特征概念及算法,并将其与 BP 神经网络相结合,提出了一种新的电机故障诊断方法,实验结果证实了该方法的正确性和有效性。

关键词：小波包变换故障诊断 BP网络