【摘 要】
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发射率是表征物体向外辐射能量能力接近黑体程度的参数,该参数的准确测量对于非接触测温、航空航天、飞机隐身以及核工业等相关领域有重要的价值。材料发射率的测量方法众多,但是以实验室精确测量为主,现有的实验室用发射率测量系统大多体积庞大,并带有精密光学系统,环境适应性较差。本文研究能够快速准确进行发射率测量,并且能够有效应对工业现场复杂环境的发射率原位在体测量系统。
本文的研究工作主要分为两个方面。第一方面是研究发射率测量系统的具体设计与实现。基于辐射传热学的基础理论,并且考虑了空气传输以及外界背景辐射
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发射率是表征物体向外辐射能量能力接近黑体程度的参数,该参数的准确测量对于非接触测温、航空航天、飞机隐身以及核工业等相关领域有重要的价值。材料发射率的测量方法众多,但是以实验室精确测量为主,现有的实验室用发射率测量系统大多体积庞大,并带有精密光学系统,环境适应性较差。本文研究能够快速准确进行发射率测量,并且能够有效应对工业现场复杂环境的发射率原位在体测量系统。
本文的研究工作主要分为两个方面。第一方面是研究发射率测量系统的具体设计与实现。基于辐射传热学的基础理论,并且考虑了空气传输以及外界背景辐射的影响,依据能量法的发射率测量原理,本文推导了发射率计算模型并且设计实现了发射率测量系统。根据系统所处的背景辐射,强震动环境,设计了强冷空气制冷探测器,并优化准直管设计,试验结果表明基于视场角约束及大气补偿的辐射测量方法能够有效的抑制背景辐射。另一方面的工作是利用傅里叶红外光谱仪研究了测量系统校准方法。由于发射率与材料的温度,粗糙度以及测量的波段均有关,因此,校准测量系统的准确性是一大技术难题。本文基于双温度法标定了傅里叶红外光谱仪,并利用RBF神经网络作为预测模型预测2~3.5μm波段范围内的光谱发射率,解决傅里叶光谱仪的测量波段与探测器的测量波段不匹配问题。利用波段发射率公式计算预测后完整的光谱发射率数据得到2~16μm的波段发射率,并最终完成了校准工作。本文最后通过大量样板试验,验证了测量系统发射率测量结果相对傅里叶光谱仪发射率测量结果误差不超过0.07,并且系统发射率测量结果与材料发射率变化客观规律相符,试验结果表明该测量系统有较好的应用前景。
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【摘 要】班主任是学校教育的主力军,其地位无可取代。班主任在学习和生活过程中接触学生最为频繁,其言行举止在相当大的程度上影响学生的思想和行动。德育工作是班主任工作的首要内容,直接影响着学生的人生观和价值观,是提高学生道德认识和素质养成的关键途径。若要实现良好的德育效果就必须要求班主任以德服人、以爱育生。 【关键词】初中班主任;德育工作;以德服人;以爱育人 【中图分类号】G635.1 【文献标识
液体浓度是溶液的重要特性表征参量,液体浓度的高低对于溶液在其应用中的有效与有利利用有着至关重要的影响,能够在线、实时、快速及准确的传感检测液体浓度有着重要的工程应用意义。本论文旨在研究石墨烯基材料增强SPR的液体浓度传感技术,为液体浓度在线、实时、快速及准确的传感检测提供一种新的技术手段。
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随着机器人技术的不断发展,制造业迎来新一轮的革命。当前,机器人正从以传统汽车制造业为代表,以零部件搬运、喷涂、焊接等为主要任务的任务单一且复杂度较低的场景,过渡到以3C制造业为代表,具备小批量、多品类、短周期生产特点的多任务、高复杂度的场景中,这对机器人提出了新的挑战。基于以上背景,本文研究了以服务器为装配对象的多机器人装配技术。
针对多机器人服务器装配中的协同运动问题,本文首先从传统的单机器人运动学入手对机器人进行了D-H建模,对基于主从关系多机器人协同运动推导了其前提实现条件与运动约束关系。
行人重识别任务主要研究如何匹配多个视野不重叠摄像头下的行人图像,是计算机视觉领域最近几年的研究热点。在真实的应用场景上,行人重识别技术在寻找失踪人口、维护公共安全和辅助公安机关刑侦破案上扮演重要角色。然而,行人重识别任务还面临很多技术上的难点,主要包括光照条件差异、相机分辨率差异、背景差异、遮挡问题、行人姿态变化等干扰因素。这些因素使得同一行人在不同的摄像头下的图像也存在较大差异,导致行人图像检索时错误匹配。本文将基于深度学习技术,针对行人匹配时的度量问题、行人视角的变化问题和相机风格的差异问题进行探究。
在工程应用中,设备的工作温度是一个重要参数。示温漆常被用于航空发动机等复杂设备的温度测试,在生产和科研中应用广泛。示温漆的颜色随温度变化会发生不可逆转的改变,将试验件与示温漆标准样板的颜色进行对比可以判读其经历的最高温度。目前示温漆的温度主要由技术员人工判读或用图像判读,但是图像判读方法存在图像采集工作量大、判读时间成本高、应用场景受限、易受环境光影响和判读精度低等缺点。为了克服上述缺点,提高判读准确率,本文在分析示温漆变色特性的基础上,研究了示温漆经历的最高温度与示温漆漫反射光谱之间的对应关系,提出基于
车辆目标的检测与跟踪在军事和民用领域均有重要意义。在一些特殊场景下,红外图像中的算法表现出其局限性,如车辆静止且车辆红外辐射与环境相似时,较难通过红外灰度信息检测到车辆;如车辆被遮挡时,若红外算法无法提取目标完整轮廓,同样难以识别目标。本论文围绕上述问题,研究了激光成像车辆检测算法,以及激光算法与红外算法的复合,最后将算法实现在DSP上。论文主要研究如下:
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人体姿态估计,指根据人体解剖结构定义的人体骨架特征,通过在图像上定位人体关键点像素坐标来构建人的整体姿态,是一个关键点位置的定位问题。基于图像的人体姿态估计是一个重要的底层视觉问题,该方向的研究对人机交互,行为识别和行人重识别等高层视觉任务有非常重大的意义。为此,本文研究基于深度学习的人体姿态估计算法。
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本文针对SAR景象适配区选取方法进行研究。首先引入一种基于显式规则的层次化筛选方法,从图像的信息量和稳定性等人工设定的特征进行多维度判决。