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公开(公告)号：CN105447857B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510788516.1
申请日：2015-11-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种脉冲涡流红外热图像的特征提取方法，采集待测件的红外热图像序列，将每个像素点在所有帧红外热图像中的每个热响应值组成热响应数据；设置列搜索步长，然后设置K个时间阈值将红外热图像序列的时长划分为K+1个时间段，对热响应数据进行数据块划分，对每个数据块的搜索列设置行搜索步长，然后对于每个数据块的所有热响应数据，根据设置的列搜索步长和行搜索步长搜索代表热响应数据，将搜索得到的代表热响应数据聚类，筛选类间距离和最大的热响应数据构建二维矩阵Y，将二维矩阵Y的伪逆矩阵与所有红外热图像的二维矩阵O相乘得到特征图像。本发明利用热响应数据对红外热图像序列进行线性变换，更加准确高效地从热图像中提取得到待测件的特征。
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公开(公告)号：CN106028585B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201610346293.8
申请日：2016-05-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H05B37/02
Abstract: 本发明公开了一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法，通过PID闭环控制保持照度需求，同时又通过牛顿极值搜索算法，不断迭代快速寻找到照明系统能耗的最小值，并保持最小值稳定输出，该控制应用在照明系统节能上有着重要的控制作用。针对照明能耗问题，最理想的情况是既保证区域照度需求又保持能耗降到最小值，本发明中，通过牛顿极值搜索控制算法来调节灯组(每组灯具)的分组情况即百分比，既保证了照度控制区域达到照度要求即目标照度值，同时照明系统能保持较低能耗稳定输出，即满足了用户的需求，又达到了节能的效果。
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公开(公告)号：CN105427324B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201510888490.8
申请日：2015-12-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二值化阈值自动搜索的磁光成像缺陷检测方法，先对获取磁光灰度图进行均值滤波，然后自动搜索二值化阈值，在搜索过程中使用了“灌水”式的像素填充扫描方法，对不同填充高度下的填充面积进行计算，拟合得到填充面积相对于填充高度的变化曲线，搜索得到曲线中填充面积增长率最大处所对应的填充高度作为最佳的二值化阀值，然后对磁光图像进行二值化处理，再利用对二值化图进行轮廓检测得到斑点，计算每个斑点的面积，通过滤除小斑点的方法排除干扰光斑对缺陷的干扰，从而检测得到缺陷。本发明通过自动搜索最佳二值化阈值，然后利用面积滤除干扰，从而快速准确地提取得到清晰的缺陷信息。
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公开(公告)号：CN105352998B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510790524.X
申请日：2015-11-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种脉冲涡流红外热图像的独立成分个数确定方法，采集待测件的红外热图像序列，将每个像素点在所有帧红外热图像中的每个热响应值组成热响应数据，设置列搜索步长和行搜索步长，根据设置的列搜索步长和行搜索步长在所有热响应数据中搜索具有区域代表性的热响应数据，然后依次增加聚类数，对代表热响应数据进行聚类，每次聚类完成后计算每个代表热响应数据与所属聚类之其他聚类中心的距离，搜索得到其中最大类间距离，如果当前聚类数的最大类间距离与上个聚类数的最大类间距离的差值小于等于预设阈值，则将上个聚类数作为独立成分个数。本发明利用热响应数据的差异性来确定红外热图像序列的独立成分个数，提高特征提取准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105300267B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510793741.4
申请日：2015-11-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁涡流和数据融合算法的金属板厚度测量方法，首先采用基于电磁涡流的厚度测量方法对被测金属板进行N次预测量，获取N个预测量厚度值，构建预测量厚度值向量，然后进行滤波得到低频分量X和高频分量H，根据高频分量H计算偏移描述向量V，归一化得到权值向量W，然后计算被测金属板最终的厚度测量值本发明通过滤波使信号中的高低频分量有效地提取出来并描述测量信息的分布特性，如误差大小程度等，然后根据代表预测量厚度值误差的高频分量来计算得到权值向量，采用权值向量来对代表真实厚度逼近值的低频分量进行融合得到最终厚度值，使得到的厚度测量值更加准确。
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公开(公告)号：CN107180428A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710433248.0
申请日：2017-06-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光流算法的磁光图像增强方法，采用低频交流激励放对磁轭进行激励，利用周期性的变化磁场得到不同信号强度下的图像集，而低频信号使得磁力线能穿透被测物体较深区域，使得磁光图像能反应出最较深度的缺陷信息，降低了趋肤效应的影响，同时，能在一个周期内多点采样拍摄(采集)，丰富了磁光图像的数据信息；然而，这样得到的磁光图像存在低频交流信号作用下磁畴运动产生的干扰噪音，易与缺陷信息混淆降低图像检测精度，为此，本发明采用金字塔光流算法对磁光图像进行迭代处理，对产生光流运动的特征点进行累加，得到光流增强图像。增强后的图像，其图像梯度变化更为明显，干扰也大幅度降低，缺陷信息更加直观。
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公开(公告)号：CN106028584A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610346190.1
申请日：2016-05-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H05B37/02
CPC classification number: H05B37/0218
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法，通过PID闭环控制保持照度需求，同时又通过梯度极值搜索算法，不断迭代快速寻找到照明系统能耗的最小值，并保持最小值稳定输出，该控制应用在照明系统节能上有着重要的控制作用。针对照明能耗问题，最理想的情况是既保证区域照度需求又保持能耗降到最小值，本发明中，通过牛顿极值搜索控制算法来调节灯组(每组灯具)的分组情况即百分比，既保证了照度控制区域达到照度要求即目标照度值，同时照明系统能保持较低能耗稳定输出，即满足了用户的需求，又达到了节能的效果。
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公开(公告)号：CN106022365A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610321735.3
申请日：2016-05-16
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/6289 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合和RBF神经网络的表面缺陷深度估计方法，利用独立成分分析ICA提取缺陷信息，将缺陷周围的热响应特征分离出来，得到独立成分和混叠向量；然后设置三个分类器，并利用数据融合对包含缺陷深度信息的混叠向量进行自动筛选，对选出的混叠向量进行傅里叶变换，并利用神经网络进行缺陷深度估计。这样通过数据融合方法选取的缺陷深度信息可以保证缺陷信息选取的准确度，其次，利用RBF神经网络对复杂的非线性输入仍然具有较好的输出精度，进一步保证了缺陷深度估计的精度。
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公开(公告)号：CN106018479A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610316637.0
申请日：2016-05-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01N25/72
CPC classification number: G01N25/72
Abstract: 本发明公开了一种基于异常区域定位的红外热图像处理方法，采集加热开始至冷却结束被测件的红外热图像视频流，对每帧图像进行等区域划分，按照帧间隔计算得到每个区域的皮尔森相关系数曲线，对加热结束时刻前后的皮尔森相关系数序列进行粗大误差检验，当判定存在粗大误差时则判定该区域为异常区域；然后异常区域进行真实性判定，得到真实异常区域；计算真实异常区域中每个像素点的红外热响应序列的偏度值，对偏度值大于阈值的像素点进行红外热响应增强，其他所有像素点均进行红外热响应弱化，从而得到异常区域增强的红外热图像视频流。本发明从图像区域信息提取的角度进行分析，实现抑制材料表面热发射率不均匀造成的干扰，增强缺陷特征。
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