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温度和光照对动车组用矿物型变压器油荧光特性的影响

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2233-2239页

作者：赵恩波史泽林刘云鹏李晨曦中国科学院光电信息处理重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049

牵引变压器渗漏油检测是动车组运行故障检测的重要部分。动车组运行故障图像检测系统采集的近红外底板图像中渗漏变压器油痕迹与水迹的特征相似,致使列检员与图像识别算法均无法有效识别渗漏油痕迹,进而导致渗漏油故障的误报率高,影响... 详细信息

牵引变压器渗漏油检测是动车组运行故障检测的重要部分。动车组运行故障图像检测系统采集的近红外底板图像中渗漏变压器油痕迹与水迹的特征相似,致使列检员与图像识别算法均无法有效识别渗漏油痕迹,进而导致渗漏油故障的误报率高,影响列车的正常运行和检修效率。由于水不具有荧光特性,而矿物型变压器油具有紫外荧光特性,故可通过荧光成像将两者区分。另外,由于动车组运行季节、地域、时间段不同,致使渗漏的变压器油处于不同的环境条件中,进而影响渗漏油的荧光特性。而渗漏油的荧光特性决定荧光成像系统激发光源波长和成像波段的选取。因此,为了明确动车组用矿物型变压器油的荧光特性,以及两个主要环境因素温度、光照对荧光特性的影响,首先制备了不同温度、不同光照条件下的变压器油样本;而后,利用荧光光谱仪采集样本的三维荧光光谱,进而分析样本的荧光特性、温度和光照对荧光特征峰位置和强度的影响。结果表明,动车组用矿物型变压器油具有两个较强的荧光激发/发射峰,分别位于350/382 nm和350/402 nm;温度的升高引起荧光强度下降,但未改变荧光波峰位置;光照强度的增加与光照时间的延长都引起荧光强度下降,但未显著改变荧光波峰的位置;在动车组运行监测时间间隔内,温度和光照未显著改变油品的荧光特性。实验结果为荧光成像检测动车组用矿物型变压器油的渗漏故障提供了实验依据和数据支持。

关键词：变压器油渗漏油检测温度光照荧光特性动车组

基于多尺度和注意力机制的红外与可见光图像融合

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控制与决策 2024年第1期39卷 227-235页

作者：闵莉田林林赵怀慈刘鹏飞曹思健沈阳建筑大学机械工程学院沈阳110168 中国科学院沈阳自动化研究所光电信息处理重点实验室沈阳110169

现有的红外与可见光图像融合算法通常从单一尺度提取图像特征,导致融合图像无法全面保留原始特征信息.针对上述问题,提出一种基于多尺度和注意力机制的自编码网络结构实现红外与可见光图像融合.首先,采用密集连接和多尺度注意力模块构... 详细信息

现有的红外与可见光图像融合算法通常从单一尺度提取图像特征,导致融合图像无法全面保留原始特征信息.针对上述问题,提出一种基于多尺度和注意力机制的自编码网络结构实现红外与可见光图像融合.首先,采用密集连接和多尺度注意力模块构建编码器网络,并引入自注意力机制增强像素间的依赖关系,充分提取红外图像的显著目标和可见光图像的细节纹理;然后,特征融合阶段采用基于通道与空间的联合注意融合网络,进一步融合图像典型特征;接着,设计基于像素、结构相似性和色彩的混合损失函数指导网络训练,进一步约束融合图像与源图像的相似性;最后,通过对比实验的主观和客观评价结果,验证所提出算法相比于其他代表性融合算法具有更优异的图像融合能力.

关键词：图像融合自编码网络多尺度注意力模块注意融合网络混合损失函数

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基于改进YOLOv3的车辆检测算法

控制与决策 2024年第4期39卷 1151-1159页

作者：陈文玉赵怀慈刘鹏飞房建孙晖中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软... 详细信息

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软池化操作最大程度地保留细节,有效提取小目标特征;引入坐标注意力机制,在调整每个通道特征分配权重的同时能够捕捉具有精确位置信息的远程依赖关系;提出一种新的损失函数KIoU Loss作为边界框损失函数,同时考虑边界框的关键点与长宽比使之回归更加准确.实验结果表明,改进后的算法在自动驾驶KITTI数据集上平均精度达到94.69%,相比原始YOLOv3算法精度提升4.13%,且检测速度仅下降3.16 frame·s^(-1),在保持检测速度的情况下能够明显提升检测精度.

关键词：车辆检测深度学习 YOLOv3 坐标注意力 Soft-SPP KIoU Loss

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多机协同的类脑同步定位建图方法

机器人 2024年第4期46卷 465-475页

作者：赵杭飘徐剑君李涛唐凤珍中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点研究室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049 沈阳工业大学辽宁沈阳110870

低计算量和存储量的优势使得类脑导航模型RatSLAM适用于大型环境的地图构建。为了进一步提高其建图效率,本文提出了一种多机器人协同RatSLAM系统。首先,设计使用了集中式的通信系统用于机器人间信息的交互。其次,提出了一种环境重叠区... 详细信息

低计算量和存储量的优势使得类脑导航模型RatSLAM适用于大型环境的地图构建。为了进一步提高其建图效率,本文提出了一种多机器人协同RatSLAM系统。首先,设计使用了集中式的通信系统用于机器人间信息的交互。其次,提出了一种环境重叠区域检测方法以实现机器人之间的数据关联,从而进行经验节点间相对位姿计算。最后,提出一种改进型图松弛算法,利用机器人之间的位姿关系进行多机器人地图融合,完成全局统一的经验认知地图的实时在线构建。在公开数据集上以及真实物理实验环境中验证了所提方法的有效性。实验结果表明,相比单机器人,多机器人在保持较高地图精度与较少存储量的同时,平均建图效率提升45%。进一步与当前其他地图融合方法进行了比较,本文方法取得了更好的建图结果,验证了所提方法的有效性和准确性。

关键词：同步定位与建图(SLAM) 类脑导航 RatSLAM 多机器人地图融合

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整体叶盘叶片加工补偿策略及实验研究

表面技术 2024年第3期53卷 39-46页

作者：李响巩亚东赵吉宾丁明祥东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016

目的降低航天发动机整体叶盘的加工误差,实现产品高精度化。方法建立整体叶盘叶片加工变形量全局分布有限元模型,考虑补偿加工时刀具修正量与变形误差的耦合效应,采用多次迭代法计算叶片变形补偿量;提出反向重构几何模型补偿策略,利用... 详细信息

目的降低航天发动机整体叶盘的加工误差,实现产品高精度化。方法建立整体叶盘叶片加工变形量全局分布有限元模型,考虑补偿加工时刀具修正量与变形误差的耦合效应,采用多次迭代法计算叶片变形补偿量;提出反向重构几何模型补偿策略,利用补偿量对叶片几何轮廓进行重构,重新生成包含叶片变形误差信息的刀轨程序。通过某型号航空发动机整体叶盘叶片铣削加工实验和型面精度测量实验,对变形分布预测模型及所提出的反向重构模型补偿策略进行验证。结果预测结果与实验结果有很好的吻合度,平均误差为7.96%;新的补偿策略数据嵌入方式高效,可显著降低加工过程中产生的变形误差,将成品精度控制在设计的许用公差范围以内。结论所提方法可以明显提高整体叶盘叶片铣削加工质量,可为后续磨削加工提供更高型面精度的叶片零件。

关键词：有限元变形误差补偿策略整体叶盘叶片

面向Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 668-677页

作者：任芃锟邵怡敏王保全王轶赵凡中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术研究室乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、... 详细信息

区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、块高增长图和交易共识动画等多视图进行联合分析,支持从网络、节点、交易3个层面进行探索;提出Fabric网络和节点性能量化方法,以分值形式衡量性能态势,便于快速了解联盟链运行情况、通道间活跃度差别与各节点健康度.案例分析和用户评估结果表明,所提方法在Fabric可视监控、性能态势分析、交易共识轨迹追踪等方面具有实用性和有效性.

关键词：区块链可视化可视分析联盟链态势感知

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融合边缘与灰度特征的形变工件精准定位方法

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 192-204页

作者：李思聪朱枫吴清潇中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

目的工业机器人视觉领域经常需要对一些由拼装、冲压或贴合等工艺造成的形变工件进行精准定位,工件的大部分特征表现出一定程度的非刚性,其他具备良好一致性的部分通常特征简单,导致一些常用的目标检测算法精度不足或鲁棒性不强,难以满... 详细信息

目的工业机器人视觉领域经常需要对一些由拼装、冲压或贴合等工艺造成的形变工件进行精准定位,工件的大部分特征表现出一定程度的非刚性,其他具备良好一致性的部分通常特征简单,导致一些常用的目标检测算法精度不足或鲁棒性不强,难以满足实际需求。针对这一问题,提出融合边缘与灰度特征的形变工件精准定位方法。方法第1阶段提出多归一化互相关的模板匹配MNCC(multi normalized cross correlation)方法检测形变目标,利用余弦距离下的灰度聚类获得均值模板,通过滑动窗口的方式,结合金字塔跟踪,自顶向下地优先搜索类均值模板,得到类匹配候选,然后进行类内细搜索获得最佳位置匹配。第2阶段提出一种改进的形状匹配方法T-SBM(truncated shape-based matching),通过改变原始SBM(shape-based matching)的梯度方向内积的计算方式,对负梯度极性方向截断,削弱目标背景不稳定导致局部梯度方向反转时对整体评分的负贡献,改善边缘稀疏或特征简单导致检测鲁棒性低的问题。最后提出二维高斯条件密度评价,将灰度特征、形状特征和形变量进行综合加权,获得理想目标评价,实现序贯检测。结果实验部分分别与SBM、归一化互相关匹配算法(normalized cross correlation,NCC)、LINE2D(linearizing the memory 2D)算法和YOLOv5s(you only look once version 5 small)算法在5种类型工件的472幅真实工业图像上进行了对比测试,在检出分值大于0.8(实际常用的阈值区间)时,提出算法的召回率优于其他几种测试算法;在IoU(intersection over union)阈值0.9时的平均检测准确率为81.7%,F1-Score为95%,两组指标相比其他测试算法分别至少提升了10.8%和8.3%。在平均定位精度方面,提出算法的定位偏差在IoU阈值0.9时达到了2.44像素,在5种测试算法中的表现也为最佳。结论提出了一种两阶段的定位方法,该方法适用于检测工业场景中由拼装、冲压和贴合等工艺制成的形变工件并能够进行精准定位,尤其适用于工业机器人视觉引导定位应用场景,并在实际项目中得到了应用。

关键词：机器视觉目标定位二阶段检测归一化互相关匹配形状匹配(SBM)

基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法

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红外与激光工程 2024年第2期53卷 217-226页

作者：曹军峰丁庆海罗海波中国科学院光电信息处理重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049 航天恒星科技有限公司北京100086

近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取... 详细信息

近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。

关键词：超分辨率重建空间非一致模糊模糊核估计红外图像

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几何联合分段亮度的线阵图像配准

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 80-94页

作者：房磊史泽林刘云鹏李晨曦赵恩波张英迪东北大学机器人科学与工程学院沈阳110169 中国科学院光电信息处理重点研究室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169

目的以非平行于目标的姿态成像时,线阵相机采集的图像的几何变换规律与面阵相机不同,这导致面阵图像的几何变换模型及其直接配准方法无法实现线阵图像的配准;同时,亮度恒常假设无法解决大视场镜头引起的图像亮度衰减问题。因此,提出了... 详细信息

目的以非平行于目标的姿态成像时,线阵相机采集的图像的几何变换规律与面阵相机不同,这导致面阵图像的几何变换模型及其直接配准方法无法实现线阵图像的配准;同时,亮度恒常假设无法解决大视场镜头引起的图像亮度衰减问题。因此,提出了一种几何联合分段亮度的线阵图像直接配准方法。方法根据线阵图像的几何变换模型和分段增益—偏置亮度模型,将线阵图像的配准问题表示为一个非线性最小二乘问题。采用高斯—牛顿法对配准问题中的几何变换参数和亮度变换参数联合进行优化;此外,针对以单位变换为初始值时配准图像存在较大几何误差致使优化不收敛,设计了一种初始值快速搜索策略。结果实验数据包含本文采集的线阵图像数据集和真实列车线阵图像。配准结果表明,采用本文方法配准后的标注点坐标均方根误差均小于1个像素,优于采用面阵图像几何变换模型的直接配准方法。算法对亮度变化具有更强的鲁棒性,提高了线阵图像配准的成功率。结论本文提出的几何联合分段亮度线阵图像配准方法可以精确、鲁棒地对齐非平行姿态线阵相机所采集的图像。

关键词：线阵相机线阵图像直接配准方法几何变换亮度变换