检索结果-南通市图书馆

作者：尤满坤天津理工大学

学位级别：硕士

我国是一个农业大国,传统的播种方式需要消耗大量的劳动力,而且工作效率较低,实现农业播种方式的智能化、机械化已是必然的发展趋势。随着图像识别技术的不断发展,各个领域均已将图像识别技术应用其中,在农业采摘、播种等方向也已经得... 详细信息

我国是一个农业大国,传统的播种方式需要消耗大量的劳动力,而且工作效率较低,实现农业播种方式的智能化、机械化已是必然的发展趋势。随着图像识别技术的不断发展,各个领域均已将图像识别技术应用其中,在农业采摘、播种等方向也已经得到了广泛的应用。因此研究结合数字图像处理与特征信息辨识的智能化播种设备具有重要意义。在此背景下,本文研究并设计了一款结合数字图像处理与特征识别的智能型大蒜播种机。本文主要研究工作如下:(1)对于大蒜在种植时鳞芽朝上的要求,采用数字图像处理算法对蒜种朝向进行识别。针对蒜种图像背景干扰问题,采用改进的K-means算法进行图像分割,突出蒜种边缘与背景之间的灰度变化,有利于蒜种边缘的提取;对于Sobel算法在水平和垂直方向基础上增加45°和135°两个方向算子,增强不同方向边缘的识别;利用外接矩形确定蒜种中心位置,并结合滑窗搜索算法确定蒜种尖端位置,通过比较蒜种中心坐标与尖端坐标得出蒜种朝向,相比于直接将图像中心与蒜种尖端位置进行比较结果更加准确,且可以减小处理图像数据量,实现蒜种方向的实时辨识。(2)为了降低环境光照和背景亮度等因素对识别效果的影响,采用智能优化算法对图像分割算法进行进一步改进,提出基于改进人工大猩猩部队优化的图像多重分割算法。该方法采用人工大猩猩部队优化算法,并针对此优化算法寻优能力不足和陷入局部最优解的问题,分别从种群初始化、全局搜索与局部开发的平衡以及防止陷入局部最优解三个方面进行改进,应用测试函数对改进后的算法与其他算法进行对比实验,验证了改进后的人工大猩猩部队优化算法性能有所提升。然后将改进后的算法用于优化K-means图像分割,图像分割效果有所改善,并将改进后的K-means图像分割算法与阈值分割思想相结合,形成适用于蒜种识别场景的图像多重分割方法,即首先采用改进后的K-means图像分割算法对图像进行分割,然后在此基础上根据分割后的结果设定阈值进行再次分割,此方法实现的分割效果满足应用需求,识别结果也更加精确。对于改进的优化算法和图像分割算法以其良好的性能可推广至更加复杂的应用场景,也可应用于其他领域。(3)完成蒜种的识别和尖端定位后,为保证满足要求的蒜种能够芽尖朝上进行栽种,对大蒜播种设备多运动部件进行协调控制,需要电机之间协调配合,故对多电机协调控制系统进行研究,将模糊PI控制算法应用到模糊环网耦合的多电机协调控制系统中,在保证电机之间配合的同时,提升了每个电机的动态性能,为各个结构之间的配合提供理论基础。(4)对播种机整体结构进行设计,并根据设计的三维模型搭建样机,对样机整体的软件和硬件进行调试,实现各个结构间的配合,并对识别效果进行验证,测试结果表明:本文设计的智能型大蒜播种机能够平稳运行,且辨识准确性在误差的允许范围内满足要求。本文所设计的智能型大蒜播种机,可实现自动播种,减小劳动力消耗,为实现智能化大蒜播种提供可行方案。

关键词：大蒜播种机图像分割图像特征识别智能优化算法模糊控制

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非接触旋转电火花加工数控系统研究

非接触旋转电火花加工数控系统研究

作者：杨峰天津科技大学

学位级别：硕士

随着微小结构的高硬度材料广泛应用于工业领域,传统加工方式在其加工制造中存在很多问题,微细电火花加工技术由于具有无切削力、能量可控、加工尺寸小、加工精度高等特点,是解决此类加工问题的重要特种加工技术之一。微细电火花加工存... 详细信息

随着微小结构的高硬度材料广泛应用于工业领域,传统加工方式在其加工制造中存在很多问题,微细电火花加工技术由于具有无切削力、能量可控、加工尺寸小、加工精度高等特点,是解决此类加工问题的重要特种加工技术之一。微细电火花加工存在效率偏低等缺点,采用电极旋转的方式可增强间隙内介质的流动性,故提出非接触供电方式实现电极的高转速加工,有效避免火花集中和异常电弧的产生,进而改善加工质量和效率。为实现非接触旋转电火花加工,需研制非接触旋转电火花数控机床,并进行数控系统的软件研发。选择IPC作为上位机处理非实时性任务,Clipper作为下位机处理实时性任务,采用IPC+Clipper开放式数控结构来实现双CPU的全闭环控制。根据微细电火花加工对装备的技术要求,设计出机床的总体方案和结构功能示意图,按照总体方案进行机床的机械硬件和电气系统设计。硬件搭建完成后,解决直线轴的限位和回零问题,使用下位机软件,通过在线指令设置相关参数,而后对PID/前馈算法进行参数调试,获得优良的动态响应特性和稳态特性,完成机床全闭环控制伺服系统的建立。在VC2010软件下使用MFC对话框功能,通过PcommServer函数库与Clipper建立通讯,采用模块化设计方式开发机床数控系统软件HMI(人机交互界面),主界面由指令区、显示区、功能模块区、程序区和信息显示框组成。以铣床加工功能为主要框架,采用多线程编程技术,复合电火花系统,从而实现电火花加工。检测机床相关性能参数,在HMI程序区编写数控程序,进行铣削工艺实验,检验机床的软硬件性能。在主界面的电火花模块中,通过电加工参数设置,检验电火花加工伺服控制效果,不断调试优化,满足要求后进行电火花加工。

关键词：微细电火花加工非接触供电 IPC+Clipper 全闭环控制 HMI

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六轴机器人最优工作空间及误差补偿的研究

六轴机器人最优工作空间及误差补偿的研究

作者：李宇飞天津理工大学

学位级别：硕士

机器人绝对定位精度较低是其在工业领域广泛应用的技术难题,本文为提高机器人的绝对定位精度,采用螺旋理论建立机器人运动学模型,筛选出了机器人的最优工作空间,引用距离误差设计参数识别算法,修正了机器人的运动学模型,提高了机器人的... 详细信息

机器人绝对定位精度较低是其在工业领域广泛应用的技术难题,本文为提高机器人的绝对定位精度,采用螺旋理论建立机器人运动学模型,筛选出了机器人的最优工作空间,引用距离误差设计参数识别算法,修正了机器人的运动学模型,提高了机器人的绝对定位精度。本文的具体研究主要分为以下几点:(1)基于螺旋理论建立了机器人的广义运动学模型,并在选取的Aubo Robot I3进行验证。介绍了螺旋理论的数学基础原理,在工具坐标系下建立了基于此理论的Aubo Robot I3的正运动学模型,提取了机器人关节参数,运用panda子问题方法解决了机器人逆运动学求解问题,采用蒙特卡洛法对机器人的工作空间进行可视化处理,为后文的筛选最优工作空间和机器人误差测量与补偿建立了模型基础。(2)筛选出了机器人的最优工作空间。推导了螺旋理论下的雅克比矩阵,求解分析了雅克比矩阵的条件数,引用运动性能指数对机器人的可操作性进行量化。运用蒙特卡罗法对Aubo Robot I3的整体和最优工作空间进行可视化处理。搭建了实验验证平台,利用API激光跟踪仪采集了机器人末端位置误差信息,结果表明最优工作空间内的绝对定位精度高于整体工作空间,验证了最优工作空间的可靠性。(3)构建了机器人精度标定算法。引入了几何距离误差理论,将其与螺旋理论进行有机结合,建立了Aubo Robot I3距离误差模型,构建了机器人精度标定算法,简化了机器人关节误差补偿算法,提高了标定效率。(4)建立了以工具坐标系为参考的误差补偿系统。搭建了实验验证平台,将激光跟踪仪所在的测量坐标系与机器人的工具坐标系重合建立,避免了数据处理时的坐标转换误差,提高了标定算法的可靠性。本文通过筛选机器人的最优工作空间和修正机器人的运动学模型,提高了机器人的绝对定位精度。经过API激光跟踪仪的测量数据分析,机器人最优工作空间内的精度高于整体工作空间,由5.232mm下降至3.532mm,精度提高了32.49%。修正后的距离误差明显低于未经修正的机器人模型,其平均距离误差由3.5mm降至1.592mm,机器人的绝对定位精度提升54.51%。

关键词：绝对定位精度最优工作空间距离误差工具坐标系

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轴承振动信号降噪与故障特征约简研究

轴承振动信号降噪与故障特征约简研究

作者：张晓杭天津理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术和制造工艺的不断发展进步,旋转机械设备正朝向精密化、复杂化、智能化趋势不断发展,对设备稳定可靠运行的要求也在不断提高。滚动轴承是旋转设备的重要组成部分,工业设备的平稳运行有赖于轴承的正常运转,其轻微缺陷就可能... 详细信息

随着科学技术和制造工艺的不断发展进步,旋转机械设备正朝向精密化、复杂化、智能化趋势不断发展,对设备稳定可靠运行的要求也在不断提高。滚动轴承是旋转设备的重要组成部分,工业设备的平稳运行有赖于轴承的正常运转,其轻微缺陷就可能导致整个机械系统发生故障,因此轴承状态的检测及后续的诊断是一个重要的课题。综上所述,本文以滚动轴承为例,研究了故障诊断中3个关键性的问题:第一,振动信号的降噪处理;第二,高维特征的约简;第三,故障类型分类。本文主要工作如下:（1）针对滚动轴承振动信号中存在噪声干扰的问题,选取变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与小波半软阈值结合对滚动轴承振动信号进行降噪处理,并采用鲸鱼算法优化VMD分解参数。针对高频部分存在噪声的问题,提出了基于互信息的VMD降噪方法,从VMD分解后所得的各本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）中,根据互信息准则选择高频部分进行小波半软阈值降噪,最后将低频和降噪后的高频进行合成消除了噪声对振动信号分析的干扰。通过轴承内、外圈故障仿真分析验证了该降噪方法的有效性。（2）从降噪后信号中提取16个时域特征、4个频域特征及3个熵特征构成混合域高维特征集,但数据的高维特性给学习算法带来了两个挑战:1)增加了算法的计算负担;2)维数灾难可能会降低算法的性能,针对以上两个问题本文提出运用流形学习算法将高维特征降维。主要改进了局部线性嵌入（local linear embedding,LLE）算法,针对欧式距离不能衡量流形上两点相对距离和样本点采样需要均匀分布的问题,提出均匀化Geodesic Rank-order算法,提升了原始算法保持样本空间流形结构的能力。结果表明改进算法提升了约简后数据的可分性。（3）本文以业界公认的轴承故障诊断标准数据集:凯斯西储大学滚动轴承数据集为例验证基于互信息的VMD降噪与改进LLE算法降维的可行性与有效性。设计了滚动轴承不同故障类型、不同故障尺寸的两组实验,针对约简参数会影响约简结果,提出网格搜索法对改进LLE参数邻近点个数k、约简维数d进行选取。实验结果表明,本文方法能在降低高频噪声的同时保留原始信号信息;经改进LLE降维后的数据相比改进前Fisher度量显著提高,且更易被SVM分类。

关键词：滚动轴承故障诊断变分模态分解流形学习局部线性嵌入

基于目标图像边缘特征辨析的大蒜播种机的研究

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基于目标图像边缘特征辨析的大蒜播种机的研究

作者：王留涛天津理工大学

学位级别：硕士

图像边缘被认为是图像全部信息中最重要的信息,通过图像边缘特征辨析可以深化对图像特征信息的理解。随着图像识别技术的不断提高,图像识别技术被广泛应用在越来越多的领域,我国作为一个农业大国,传统的播种方式耗费大量的人力、财力且... 详细信息

图像边缘被认为是图像全部信息中最重要的信息,通过图像边缘特征辨析可以深化对图像特征信息的理解。随着图像识别技术的不断提高,图像识别技术被广泛应用在越来越多的领域,我国作为一个农业大国,传统的播种方式耗费大量的人力、财力且工作效率低,实现农业播种方式的机械化、智能化是发展的必然趋势,因此研究结合目标图像特征信息辨析完成对播种装置的智能化研究具有非常重要的意义。在此背景下,本文展开了对图像数据边缘特征辨析的研究,以达到协调控制电机完成对目标物体的状态调整,达到协调配合机械手完成目标物体抓取的目的。本文首先阐述了选题的背景和意义,通过对各种边缘识别方法和特征识别方法的简述,结合各种方法对目标物体的边缘识别实验结果进行分析,提出采用Sobel边缘识别算法,并对Sobel算法在检测方向上做了优化与滑动窗口算法相结合进行物体特征的识别,以此完成对目标物体边缘、目标特征的精准识别,达到获取目标物体特征点坐标的目的;通过图像像素坐标系和图像物理坐标系之间的相互转换,及时准确的获取目标的物理状态信息,通过对物理信息的转换,获得控制电机所需的脉冲信号及精确控制的期望目标,结合PID控制策略完成对电机的实时控制,实现机械手对目标物体的抓取,协调配合整个系统的正常运行,最后简要阐述了总体设计方案,对硬件环境和软件环境进行了介绍。为了验证上述所提出的基于图像边缘特征信息辨析的大蒜播种机的性能,本文首先进行了图像特征识别的半实物仿真验证,通过MATLAB上位机完成主芯片与PC端的连接,通过串口完成目标图像数据的批量处理,并通过对图像处理过程中相关阈值进行调整,提高图像特征识别的正确率。最后通过搭建大蒜播种机实验平台进行整体系统的实验室实验调试,通过获取的特征坐标信息,对像素坐标进行处理,求取控制电机旋转的脉冲,实时控制电机完成目标物体被抓取前的状态调整,便于机械手完成对目标物体的抓取工作。本文所设计的各功能模块能够满足系统设计要求,具有一定的理论和实际参考价值。

关键词：图像特征识别 Sobel 滑动窗口大蒜播种机 DSP

基于免疫算法的电力设备红外图像目标提取技术研究

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基于免疫算法的电力设备红外图像目标提取技术研究

作者：白梓璇天津理工大学

学位级别：硕士

随着生活用电和工业用电的不断增长,电力设备所承载的负荷也在不断增长,实时监测各类电力设备,及时发现电力设备故障是保障电力系统正常稳定运行的前提。目前我国电力设备监测多采用仪器监测,通过监测设备运行参数获取运行信息。监测技... 详细信息

随着生活用电和工业用电的不断增长,电力设备所承载的负荷也在不断增长,实时监测各类电力设备,及时发现电力设备故障是保障电力系统正常稳定运行的前提。目前我国电力设备监测多采用仪器监测,通过监测设备运行参数获取运行信息。监测技术正逐渐向非接触、便捷式、多功能和智能化方向发展。红外检测作为一种较成熟的技术手段,能够实现在不断电、不接触情况下,通过实时反馈电力设备温度分布红外图像获取设备的运行状态。同时,红外图像对温度变化反应的灵敏度高,能够及时发现温度异常,实现对电力设备故障的提前预警,避免造成严重损失。通过红外图像目标提取获得的电力设备运行特征可以为智能判断和决策提供依据,开展本课题研究具有理论意义和实际价值。本文通过分析不同运行状态下电力设备红外图像所呈现的特征,提出三种基于免疫算法的电力设备红外图像目标提取方法,以实现电力设备红外图像中有效目标的自动获取。主要的研究内容如下:（1）提出了一种最优可免域补体免疫网络红外目标提取算法。解决了温度分布不均匀、故障区域和故障预警区域距离较近的电力设备红外图像目标提取问题。通过设计补体免疫分类器提取不同故障状态电力设备的类别特征,实现对目标区域的准确提取。（2）提出了一种补体免疫网络红外图像数据分类算法。解决了故障区域不明显、目标特征不清晰的电力设备红外图像目标提取问题。通过希尔伯特变换,在泛函空间内获取图像相对位置特征,以欧氏距离作为目标区域训练范围,实现对红外图像目标区域的准确提取。（3）提出一种补体免疫聚类目标提取算法。解决了电力设备红外检测中,存在背景复杂,痕迹重叠而难以有效提取目标电力设备问题。算法建立多个电力设备模板图像库,通过模板与图像的匹配度来确定目标区域的轮廓和位置。对图像进行k-means聚类处理重新确定聚类中心,完成对目标区域图像的提取。采用定性分析和定量分析相结合的方法对所提免疫算法实验结果分析验证,并与阈值法、分水岭算法等图像目标提取算法进行验证比较,实验结果证明所提免疫算法分割效果最佳。通过真阳率、假阳率、Dice系数和准确率等指标,进一步证实文中所提免疫算法的有效性、准确性。

关键词：电力设备红外图像目标提取免疫算法补体系统

基于CCD检测的半色调信息嵌入与提取技术的研究

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基于CCD检测的半色调信息嵌入与提取技术的研究

作者：王振蓉天津科技大学

学位级别：硕士

本文阐述了半色调信息嵌入与提取技术与现代印刷业的关系。当前印刷业已经步入信息化,智能化时代,印刷业的发展与信息技术结合的越来越紧密,面对各大包装印刷公司和证件证书认证公司对印刷品的防伪措施不断升级的要求,如何在不影响印刷... 详细信息

本文阐述了半色调信息嵌入与提取技术与现代印刷业的关系。当前印刷业已经步入信息化,智能化时代,印刷业的发展与信息技术结合的越来越紧密,面对各大包装印刷公司和证件证书认证公司对印刷品的防伪措施不断升级的要求,如何在不影响印刷品质量,不增加印刷成本的前提下,进一步改善当前印刷品防伪方法,提高防复制,防伪造的能力成为亟待解决的课题。新兴的机器视觉技术在印刷业的不断深入研究和应用,为印刷品防伪信息提取提供了另一种解决思路。本文针对半色调防伪的研究现状和应用情况,结合CCD检测技术,提出了一种新的半色调防伪方法,并重点阐述了该方法研究过程中应用的技术和解决方案。本文在对基于CCD检测的半色调信息嵌入与提取技术在数字文件的半色调化,防伪信息的嵌入以及防伪信息的提取这三个关键环节进行了深入的研究,在半色调图像中嵌入防伪信息,这种信息隐蔽性强,破译难度大,并且印刷品质量不受嵌入信息的影响,同时,防伪信息的检测方便,准确。嵌入不同面积网点表达不同编码串对应的防伪信息,并结合数据库技术,很大程度上增加了涵盖的字符信息的量,并且,提高了用点阵字方式嵌入信息的效率。在防伪信息检测环节,应用CCD设备采集,利用图像处理特征提取的方式获得防伪信息。该方法既不需要光栅片检测,也不增加额外的印刷成本,并且,可以实现任何字符信息的嵌入和检测。本文还针对数字文件的半色调化进行了研究,针对不同的原稿,设置不同的黑版生成深度,并直接影响最终分色的效果,同时,分色加网主要是利用有理正切加网和超细胞加网的思想,实现数字图像像素与加网网格之间的对应关系。该半色调方法实现图像分色加网能够满足印刷要求。本文以Microsoft Visual Studio2010作为系统开发工具,结合GDAL栅格数据转换库,开发语言是C#,编写程序实现半色调防伪系统,实现数字文件分色加网,防伪信息的嵌入,并结合CCD设备实现图像的获取并最终在系统中实现防伪信息的提取。通过大量的系统测试实验发现,文中所提的图像分色加网方法,防伪信息嵌入以及提取方法准确性高,稳定性好,能够快速有效的实现印刷品的防伪操作,并且具有良好的实时性。

关键词：防伪半色调 CCD 分色加网特征提取

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基于华为云的电气开关设备大数据系统的研究

基于华为云的电气开关设备大数据系统的研究

作者：芦楠天津科技大学

学位级别：硕士

电气开关柜是输配电系统中的基础设备,主要由负荷开关、隔离开关、断路器以及继电保护装置等组成,承担着开断和闭合电力线路、电路故障保护等重要作用,全面、及时、准确地掌握电气开关设备运行状态是保证电网安全运行的首要问题和技术... 详细信息

电气开关柜是输配电系统中的基础设备,主要由负荷开关、隔离开关、断路器以及继电保护装置等组成,承担着开断和闭合电力线路、电路故障保护等重要作用,全面、及时、准确地掌握电气开关设备运行状态是保证电网安全运行的首要问题和技术难点。在物联网和云计算等高新技术快速发展的背景下,本文提出并搭建了基于华为云IoT平台和MRS平台的电气开关设备大数据系统,及时掌控设备的健康状态及发展趋势,对保障电气设备安全运行、延长设备使用寿命、降低运维成本具有十分重要的意义。本文将电气开关设备大数据系统分为数据接入层、数据清洗层、数据存储层、数据分析层以及可视化监管系统,并对各个功能层进行具体的设计和实现。本文主要完成的工作如下:(1)通过对NB-IoT终端软硬件进行设计,并对应用侧Profile文件以及编解码插件进行开发,实现底层设备与华为云IoT平台的通信连接。(2)针对设备状态原始数据中存在的噪声点以及缺失值等问题,提出一种将关联规则与小波神经网络相结合的数据清洗方案,其主要思想是通过Apriori算法对数据序列间的关联规则进行挖掘,建立衡量状态监测量间关联程度的数学模型,使用滑动窗口进行异常数据的检测,并结合小波神经网络生成的预测值替换异常数据,利用Spark Streaming流处理工具完成电气开关设备数据流的实时清洗。实验结果表明该清洗方案基本满足数据挖掘对数据质量的要求。(3)对Hbase数据表中行键和列键进行设计,将设备状态数据的时序性和关联性得以有效保留,并使用MySQL数据库来存储设备台账、人员信息等静态数据。通过各种存储工具的部署整合,实现电气开关设备大数据的多样化存储。(4)通过对GRU神经网络进行深入研究,构建GRU预测模型,并利用Spark分布式计算引擎实现GRU模型的并行化训练和智能预测。实验结果表明利用Spark基于内存的计算特性,在确保模型预测准确率的同时,也极大提高了其训练速度。(5)通过对监管系统服务器端以及Web前端的设计和开发,实现电气开关设备的实时监控、报警管理、历史数据查询、设备台账管理、系统权限管理和预测分析功能。

关键词：电气开关设备华为云关联规则 GRU神经网络 Spark

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尿液中潜血细胞识别技术研究

尿液中潜血细胞识别技术研究

作者：秦颖博天津理工大学

学位级别：硕士

尿液潜血细胞检测是医院临床常规检测项目之一，是人体泌尿系统健康状况的判断依据，是疾病治疗的效果监测及常规健康普查的技术基础，对人类的健康发展具有重要作用。传统的尿液潜血细胞检测是依靠检验人员的人工目测完成，该方法存在... 详细信息

尿液潜血细胞检测是医院临床常规检测项目之一，是人体泌尿系统健康状况的判断依据，是疾病治疗的效果监测及常规健康普查的技术基础，对人类的健康发展具有重要作用。传统的尿液潜血细胞检测是依靠检验人员的人工目测完成，该方法存在诸多弊端，因而尿液潜血细胞的自动识别技术逐步成为临床医学检验和图像信息分析科研人员的研究重点，该研究对尿液潜血细胞智能检测技术的发展，提高检验的效率和准确性具有重要意义。本文在充分分析国内外现阶段研究成果的基础上，提出了基于支持向量机的尿液细胞自动识别分类方法，设计并实现了一套完整的尿液细胞识别分类系统。该系统将生物医学技术，计算机图像处理技术以及机器视觉技术融合在一起，发挥了不同学科的交叉优势，在尿液细胞图像预处理，细胞特征的确定，细胞特征提取，识别分类方法的选取，SVM参数的优化，以及系统软件算法的优化等方面进行了系统研究。论文的主要工作如下：（1）采用了颜色与纹理相融合的综合特征进行特征识别。颜色特征选取了符合人类视觉感知的HSI颜色空间参数作为特征参数，纹理特征识别采用了本文作者提出的改进型LBP纹理方法。（2）使用支持向量机(SVM)作为识别方法，采用网格搜索交叉验证法选取最佳的核函数和相关参数进行分类。（3）设计并实现了一种尿液细胞识别实用系统，该系统具有较强的实用性、便利性、可扩展性、兼容性和可移植性，使用SQL Server数据库处理特征数据，该技术很容易实现尿液细胞识别分类的网络化应用。实验结果表明本文提出的HSI颜色特征、基于改进的LBP法提取的纹理特征与支持向量机相结合的目标识别方法在尿液细胞识别分类中效果良好。

关键词：支持向量机图像处理机器学习目标识别局部二值模式

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基于神经反馈的混合脑机接口研究

基于神经反馈的混合脑机接口研究

作者：平尧天津理工大学

学位级别：硕士

为帮助运动功能障碍患者提高独立生活的能力和改善生活质量,脑机接口技术(Brain-Computer Interface,BCI)即一种由脑电信号直接控制外部机电设备的技术快速发展,并在医学康复和智能控制等领域具有较好的研究前景。目前针对BCI的研究主... 详细信息

为帮助运动功能障碍患者提高独立生活的能力和改善生活质量,脑机接口技术(Brain-Computer Interface,BCI)即一种由脑电信号直接控制外部机电设备的技术快速发展,并在医学康复和智能控制等领域具有较好的研究前景。目前针对BCI的研究主要是基于单模态的脑电信号控制系统,但其在实际应用中存在信号识别率较低、信息传输速率低等方面的不足。本文针对上述问题提出了融合运动想象范式和稳态视觉诱发电位范式的混合BCI系统,并针对基于运动想象的单模态脑机接口研究中信号识别率较低的问题,本文搭建了神经反馈在线训练平台提升了受试者的信号识别率;通过将训练后的运动想象脑电信号与稳态视觉诱发电位脑电信号并行融合,与单一类型的脑电信号控制系统相比既增加了识别任务的数量和也提高了脑电信号的识别准确率,并最终完成了脑控Dobot机械臂写字实验。本文的具体研究工作如下:(1)完成了基于运动想象单模态下的脑机接口实验范式的设计,并针对运动想象脑电信号识别率较低的问题,本文以受试者运动想象时脑电信号在α和β节律内的频谱震荡幅度变化作为生理指标,通过功率谱密度的分析方法构建一个实时显示EEG能量变化的窗口,作为运动想象的在线神经反馈训练系统。在线实验中,受试者在进行神经反馈训练后,运动想象脑电信号的识别准确率提升了11%左右,通过在线实验结果表明,神经反馈训练可以增强受试者的运动想象能力和提升信号识别率。(2)在稳态视觉诱发电位实验范式的研究过程中,综合考虑了刺激界面的设计,并根据其诱发的脑电信号频率特性明显这一特征,利用小波分解和傅里叶变换分别对其进行了预处理和特征提取,并最终利用典型相关性分析的处理方法对其进行特征分类,5名受试者参与了基于稳态视觉诱发电位单模态下的BCI在线实验,最终均完成了预先设计的实验任务且取得了91.95%的平均正确率。(3)设计了运动想象与稳态视觉诱发电位融合的BCI范式,以两类运动想象任务控制机械臂抬起或下降,以四类稳态视觉诱发电位任务控制机械臂完成上、下、左、右四个方向的移动。一共8名受试者参与了脑控机械臂写字实验,从实验结果可得该融合范式具有较好的分类准确率,能有效控制Dobot机械臂完成写字任务,也说明本文提出的基于神经反馈的混合脑机接口系统具有一定的应用潜力与前景。

关键词：混合脑机接口运动想象神经反馈稳态视觉诱发电位