DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于层次分析法的通信指挥效能评估方法 3.1. 问题求解框架 基于层次分析方法求解通信指挥效能评估问题的总体思路是利用分层结构评估针对通信指挥效能的多种备选方案的优劣。首先建立层次结构模型，目标层是评估通信指挥效能，准则层是专家给出的多种指标，方案层是各种备选方案。其次对准则层指标构建判断矩阵，对判断矩阵进行一致性检查和调整，计算层次单排序和总排序的权重。最后根据计算的各种备选方案对目标的权重大小，选择合适的方案。 3.2. 判断矩阵的一致性调整方法 基于层次分析法进行通信指挥效能评估，对判断矩阵的一致性检验和调整是关键。在对判断矩阵进行一致性调整时，以最大程度地保留专家原始意见且简化计算为目标，本文提出了判断矩阵的两阶段一致性调整方法。第一阶段对专家给出的判断矩阵A进行一致性检查，从判断矩阵A中导出完全一致性矩阵 ，计算偏差比例，发现两个矩阵间的偏差最大的元素a ij 。第二阶段采用次序一致性 [ 16 ] 等规则调整偏差最大的元素，构造修正矩阵A'，既达到满意的一致性又最大程度保留专家意见。 3.2.1. 构造完全一致性矩阵并发现不符合一致性的元素 设专家决策得出的原判断矩阵为 ，根据AHP原理知A是一个正互反矩阵。根据文献 [ 15 ] 所提的原判断矩阵一致性逼近原理导出矩阵A的完全一致性判断矩阵 。 ，元素 。 计算两个矩阵元素的偏差比例 ，形成矩阵B。通过偏差b ij 发现矩阵A中不符合一致性的元素。计算偏差距离 形成矩阵D，根据d ij 的大小定位偏差距离最大的元素a ij 。 3.2.2. 构造修正矩阵 根据第一阶段获得的完全一致性矩阵 和偏差较大的元素a ij ，根据一定规则构造修正矩阵A'。 规则1：调整方向原则。矩阵A中元素值调整参照偏差比例b ij ，若b ij < 1则矩阵A中的元素a ij 需要放大；若b ij > 1则矩阵A中的元素a ij 需要缩小；若b ij = 1，不需要调整。 规则2：发现偏差最大元素原则。计算元素偏差距离d ij ，根据Max(d ij )的值发现矩阵A中偏差最大的元素，修改偏差距离数值最大的d ij 所对应的元素a ij 的值。如果对应元素a ij = 9且b ij < 1，不调整a ij 的值；如果a ij = 1/9且b ij > 1，也不调整a ij 的值。此时根据Max(d ij )的值选择偏差第二大的元素，修改对应的元素a ij 的值。 规则3：调整间距原则。每次调整元素a ij 的间距为1~9标度离散区间的一个相邻离散取值，即在[1/9， 1/8， 1/7， 1/6， 1/5， 1/4， 1/3， 1/2， 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9]中，调整增大或减小一个相邻取值。如果b ij < 1且a ij < 9，调整a ij 的值增大一个相邻取值，如原来a ij = 1/4，则调整后为1/3；如果b ij > 1且a ij > 1/9，则调整a ij 的值减小一个相邻取值，例如原来a ij = 7，则调整后为6。 第二阶段在构造修正矩阵A'过程中，根据规则依次修改偏差最大的元素值，每一次修改后需要进行一致性检验，保证调整后修正矩阵的一致性在允许的范围内，一致性算法步骤如算法1。 下面举例说明所提方法能够自动构造出既满足一致性又符合专家原始意见的修正矩阵，而且一致性检验和调整过程比较简单。 Algorithm 1. Two-stage consistency adjustment algorithm 算法1. 两阶段一致性调整算法 例： 计算得CI = 0.1490，CR = 0.1655 > 0.1，需要调整。计算矩阵A的完全一致矩阵 ， 。计算得 ， 。 矩阵D中偏离距离大的是d 13 = 1.1147，修改偏离距离最大的元素a 13 = 6。根据矩阵B，由于b 13 > 1，修改后a 13 的值应该缩小为[1/9， 1/8， 1/7， 1/6， 1/5， 1/4， 1/3， 1/2， 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9]中的一个相邻区间值，取a 13 = 5。得出修正矩阵 。计算得出CI = 0.1259，CR = 0.1398 > 0.1，仍需要调整。同理，再次计算完全一致性矩阵 和矩阵B、矩阵D，最终得到修正矩阵 。计算得CI = 0.0840，CR = 0.0933<0.1，满足要求。修正矩阵A'满足一致性，并最大程度地保留了专家的原始意见。 3.3. 通信指挥效能评估算例 通信指挥过程中往往预设多种方案，通过评估选择最有效的方案执行。图1展示了通信指挥效能评 图1. 通信指挥效能评估结构图 估结构图。 通信指挥效能与多种因素有关，根据专家建议选取以下方面。(1) 方案与领导的决心、上级的指示的符合程度；(2) 方案指挥协同各战斗部门的组织情况；(3) 方案考虑战场环境和人员、设施器材的情况；(4)方案预设的通信保障能力和保密措施；(5) 方案应对突发状况的应变措施。预设有三种方案可供选择。 专家两两比对B1~B5五种策略的重要程度形成决策判断矩阵A。 计算得CI = 0.1286，CR = 0.1148 > 0.1，需要调整一致性。根据矩阵A计算出完全一致性矩阵 ： 。计算偏差比例矩阵B和偏差距离矩阵D： ， 。 通过两阶段一致性算法获得调整后的修正矩阵 ，计算矩阵A'一致性得CI = 0.1065，CR = 0.0951 < 0.1，满足一致性并最大程度符合专家原始意见。计算W = (0.1021， 0.3311， 0.4603， 0.0639， 0.0427) T ，特征向量λ max = 5.4258。 分析不同方案对五种准则的重要程度。根据专家两两比较，构造三个五阶矩阵： ， ， ， ， 。 按照上面介绍的步骤计算，检验判断矩阵的一致性，获得指标层各指标下三个方案的最大特征根、权重向量分别为： ; ; ; ; 。 方案层的三个方案C1、C2、C3对目标A的权重向量根据公式 ，可得 。则这三种方案对目标的权重分别为0.3845，0.1594，0.4563，根据结果评估出三种方案通信指挥效能由强到弱的顺序为C3，C1，C2。
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user: 4. 结论 本文介绍了一种自动调整层次分析法中判断矩阵一致性的方法，在此基础上对通信指挥效能进行评估。对不满足一致性的判断矩阵，采用两阶段调整方法。第一阶段，构造一致性矩阵，计算原判断矩阵中与一致性矩阵相比偏差最大的元素；第二阶段，定义调整规则，迭代修改与一致性矩阵偏差最大的原矩阵元素。本文通过求解通信指挥效能评估问题算例，对所提方法进行验证，结果证明本文方法方便高效，且求解结果能最大程度保留原专家意见。
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user: 摘 要 随着微电子技术的不断发展，智能化程度的日益加深，以及国家相关政策支持力度的不断加大，其在测量领域发挥的作用也日见显著。在工业生产与日常生活中，经常需要进行液面高度测量，采用微电子技术作为控制系统具有小型化、低功耗、可靠性高的优点。文中介绍了一种电涡流式位移传感器，是一以单片机为核心的液面高度测量电子控制系统。本控制系统以单片机为核心，控制液面高度数据的采集、管理以及远程通讯，具有体积小、维护容易、可靠性高、实时测量并显示液面高度值、记录历史数据、远程传输等优点。本文综合应用了传感器、微控制器等领域的知识，详细介绍了液面高度测量电子控制系统的整体结构及控制方法。本文的研究实现了液面测量电子控制系统的小型化，智能化，并基于接触式测量方法进一步确保了测量的精准度，从而降低了测量装置的复杂性，节约了材料，具有重要的现实意义和显著的社会效益。 关键词 :电涡流式传感器，单片机，液面测量
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user: 1. 引言 在工业控制中，现场的液位检测是十分常见的环节，同时是工业现代化建设中需要经常改进提升的领域。在我国政府相关部门的关注和支持下，各计量企事业单位在此领域提出了一系列的方案与产品。随着近些年来，石油石化产业的蓬勃发展，中石油，中石化等大型企业由于市场需求的不断扩大，自身规模也在逐步发展，进而其燃油储备也在增长。然而，作为燃油罐中非常重要的实际液位测量部分，仍然采用电容法，液压法，直读法，超声波法等相对传统的方法 [ 1 ] 。存在着许多的不足，以电容法为例：该方法将电容极板置于油罐中，不但占用了储油罐容积，并且极大的浪费了极板材料；超声波法：超声波液位测量是利用超声波在气体、液体和固体介质中传播的回声测距原理进行测量的，然而由于探头上存在余振，导致了测量盲区的存在，使其使用范围有限 [ 2 ] 。为了克服上述方法存在的不足，我们在目前比较成熟的浮子式测量方法的基础上，研发电涡流式位移传感器的液面测量装置，具有以下特点： 1) 单片机为控制核心的数字化测量系统，以方便和适应现代化的信息管理模式。 2) 使用浮子式测量方法，通过机械传动装置，将液面位置物理量与电涡流式位移传感器测量的微小距离相关联，传感器采集到的液面位置物理量被转化为一个4 mA~20 mA的电流信号，下级信号处理单元完成信号采集与计算工作。 3) 装置整体设计结构简单，抗干扰能力强。
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user: 2. 控制系统原理及总体设计 电涡流传感器是以电涡流的相互效应为原理的非接触式装置，可对进入其测量范围内的金属物体及铁磁性材料的运动参数进行精密地有效地非接触测量。该类型传感器由于其特殊的测试原理，适用于在恶劣工作环境中工作 [ 3 ] 。 当导体置于交变磁场或在磁场中运动时，导体上引起感生电流ie，此电流在到体内闭合，为涡流。涡流大小与导体电阻率ρ、磁导率μ、以及产生交变磁场的线圈与被测体之间距离x，线圈激励电流的频率f有关。显然磁场变化频率越高，涡流的集肤效应越明显，即涡流的穿透深度越小，其穿透深度h可用下式表 [ 4 ] ： 式中 ——导体电阻率； ——导体相对磁导率； ——交变磁场频率(Hz)。 由上式可知涡流穿透深度h和激励电流的频率f有关，所以涡流传感器根据激励频率高低，可以分为高频反射式以及低频透射式两大类。 本设计选用的Waycon IC18-08传感器属于高频反射型。传感器线圈由高频信号激励，使其产生一个高频交变磁场ie，而此电涡流又将产生一个交变磁场，当被测导体靠近线圈的时候，在磁场作用范围的导体表层，产生了与此磁场相交链的电涡流ie，而此电涡流又将产生一个交变磁场，阻碍外磁场的变化。从能量角度来看，在被测导体内存在着电涡流损耗(当频率较高的时候，忽略磁损耗)。能量损耗使传感器的Q值和等效阻抗Z降低，因此当被测体与传感器之间距离d改变的时候，传感器的Q值和等效阻抗Z、电感L均发生变化，于是把位移传感器换转换为电量，这便是电涡流传感器的基本原理。 结构框图如图1所示。距离测量部分采用电涡流式位移传感器，传感器将距离信号转换为电信号传递给后级信号处理单元。 测量装置整体上分为机械传动以及信号测量两部分，本文主要研究信号测量部分。机械传动部分将液面位置物理量，传递给电涡流式位移传感器，传感器输出电流信号与传感器探头以及极板成正比。电流信号具有很强的抗干扰能力，经过远距离传输接入本控制系统。控制系统中，使用高精度检流电阻将接入电流值转换为电压值，单片机内部的模数转换模块采集此电压值并换算成液面高度。单片机内部的 图1. 液面测量装置控制系统结构框图 Flash可以存储一段时间内的液面高度值。液晶显示屏通过SPI异步串行接口与单片机通讯，实时显示单片机传递的液面高度等信息。单片机程序扫描键盘电路，用户通过键盘实现对系统的交互。单片机预留通讯接口，方便数据的远程传输。 机械部分可采用浮球漂浮在液面上，通过垂直杆与杠杆一端相连，杠杆另一端接电涡流式传感器的可动金属基板。电涡流式传感器金属基板与探头的距离变化与液面高度变化成一定函数关系，且整个装置机械部分受液面等周围环境振动影响较小。 信号检测电路由集成式的电涡流式位移传感器构成，经杠杆传递过来的距离信号产生变化的时候，探头线圈的测量电路测到正比于间隙变化的4 mA~20 mA电流信号。电流信号与电压信号相比，一个显著地优点就是不会因为传输线而引入干扰。主控系统，使用高精度检流电阻将电流信号转换为电压量。单片机内置的模-数转换单元，将此电压量采集并计算，得到液面高度值。 高性能低功耗MSP430单片机作为整个系统的控制核心，内置模-数转换单元实时采集电涡流式位移传感器输出的电信号，计算出高度值，与时间数据等一起写入Flash存储。驱动液晶屏，显示当前液面高度以及系统其他信息。单片机I/O口与按键电路相连，系统通过显示屏与按键电路实现了人机交互界面的搭建。当人工查询数据时，可通过键盘选择要查询的参数并在显示器上显示出来。可随时调出各项数据信息。单片机可通过RS485总线与上位机相连，从而能够实现数据远距离传输。
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user: 3. 系统软件设计 对于微控制器嵌入式系统，软件设计是其时序和逻辑控制的灵魂。具有协调系统各部分正常工作，实现底层的数据采集，存储以及顶层的人机接口，数据联网传输等功能。MSP430单片机为RISC架构，即为精简指令集，只有27条正交汇编指令。与传统的CISC (复杂指令集)相比，运行更快。与此同时，精简指令集使得汇编语言编写程序变得异常困难。实际上，RISC处理器基本上就是为了高级语言而设计，当代的编译器(如IAR，CCS等)可以生成效率可以媲美汇编程序效率的C代码。故本设计的软件使用C语言进行设计 [ 5 ] (如图2所示)。 根据现代软件工程学的规定，系统的程序划分为几个C文件，按照功能划分为模拟量采集模块，串口收发模块，按键检测模块，液晶屏显示驱动模块，定时休眠唤醒模块。主函数控制程序的流程，底层子模块实现具体的功能。一般的，微控制器程序为一个大循环，程序功能顺序执行。这样的程序结构有一个明显的缺点，就是程序总是在执行，单片机的功耗比较高。在超低功耗单片机系统中，最常见也是首选的结构是事件触发程序结构。这种结构的特点是：大部分时间CPU都在休眠状态，主函数几乎不执行任何事件，只在子模块，也就是“前台”程序中响应事件并处理。本设计中(如图3所示)，响应的外部事件有三个，SD16模块采集模拟量中断，按键中断，上位机串口数据指令中断。在系统运行中，绝大多数 图2. 软件模块组成框图 图3. 程序流程图 时间CPU处于休眠状态，串口收发模块，模拟量采集模块等定时开启工作，平均功耗非常低。系统上电复位之后，开始系统配置，完成液晶屏显示初始化，寄存器配置等配置之后，立即进入休眠。此时系统的主时钟MCLK (CPU时钟)以及SMCLK (片上模块时钟)关闭，ACLK (辅助时钟)开启。Basic Timer设置为每秒唤醒CPU一次，进行电压采样以及处理工作，采样前开启基准源，采样后关闭基准源。采集到检流电阻电压后，经过换算刷新液晶屏液面高度数据，并且将高度数据经串口RS-485总线发送给上位机。系统在休眠中，I/O口按键中断和上位机的串口指令中断也可以唤醒CPU执行用户的一些命令，为了保护模数转换过程的完整性，我们定义模数转换过程为临界代码。这样的软件结构有别于传统的软件流程图，我们将其定义为事件触发式结构，每秒的模拟量采集是确定的事件，用户的按键或者远程的指令是随机的事件。
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user: 4. 误差分析 本测量系统工作在环境条件复杂的工业现场，由于周围环境引入的干扰，以及系统本身的设计局限性，会引入一些误差，主要有一下几类： 1) 传感器输出电信号在传输过程中引入的信道误差。由于在空间中存在着各种各样的电磁波。特别是在工业现场，电机、变频器以及其他强电设备会引入各种各样的干扰，传输回路在这样的环境中，相当于天线，处理不当，会在传输的电信号中叠加噪声，使信号失真。本设计中，首先选用电流型信号传输，电流信号在传输过程中不存在衰减的问题，相比于电压信号，抗干扰能力大大提高。传输线选用带有屏蔽层的线缆，这样也会使干扰到达传输线之前衰减。经过以上措施，可以将因信道引起的误差控制在可以允许的范围内。 2) 模数转换器采集检流电阻电压产生的随机误差。这样的误差由两方面引起：一方面，电阻由于温湿度等环境因素，以及随时间老化阻值会发生漂移。克服这方面的误差，我们需要选用专用的低漂移，一致性好的电阻，以降低误差。模数转换过程也有可能因为随机误差而采集到错误的电压值，MSP430F4272的SD16模数转换器具有过采样技术，每次转换采集256个数据，经过内部的算法，最后得到精确的数据。这样，也会大大降低此类误差。 3) 人为误差：工业现场或者远程上位机数据记录的误差，这个需要成熟的管理制度来克服。
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user: 5. 总结 本设计研制的主要目的是在原有的浮子式结构测量方式基础上，进一步提高测量的精确度，降低装置复杂性，降低成本，降低测量系统的功耗，为新型液面测量系统投入使用，创造价值进行探索。最后总结，本测量系统的主要特点： 1) 使用了新型的电涡流式位移传感器，能够连续测量位移量，具有较高的可靠性。传感器体积小，便于运输和安装，电气约束简单，为设备的安装和推广提供了便利。功耗也进一步降低，可以做到很高的防护等级，受周围环境影响小，寿命和可靠性得到了进一步的提高。 2) 主控系统选用了MSP430专用的电信号计量微控制器。MSP430在功耗控制方面十分出色，软件设置可以做到使电池的寿命超过电子设备的使用寿命。整个系统的低功耗不但简化了系统，并且提高了整体的安全性。微控制器内部的SD16高性能模数转换器为精确地信号采集提供了保障。基本上实现了一片微控制器完成大多数功能，系统的集成度和体积进一步减小。 3) 低成本：本设计选用了高性能，低成本，市场上主流的MCU以及接口器件，整体造价低。并且MCU内部自带模数转换器等模块，使得电路板上的器件进一步减少，不但节约了物料成本，也节约了电路板面积，这同样会降低系统的成本。 4) 可扩展性：本系统采用RS485总线和上位机进行通讯，目前可以实现数据远程传输，并在上位机远程传输指令。以后可以根据需求进一步实现程序在线升级等功能。
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user: 摘 要 森林对于人类的生存和发展有着深远的影响，但森林火灾是森林防护的最大威胁，它不仅可以毁灭森林甚至可以威胁到生命安全，因此如何对森林火灾的发生尽早作出检测和警报，已成为各国研究的重要课题，尤其是森林覆盖率高的国家。本文结合统计理论的思想，提出了基于时间序列分析的森林火灾烟雾图像识别的方法，以时间轴为标尺，对森林火灾产生的烟雾进行记录，作出烟雾扩散曲线，该曲线记录了森林火灾烟雾从无到有再到消失的全过程，将此曲线作为烟雾识别的特征。实验证明，该方法易于掌握，计算工作量小，易于应用推广。 关键词 :烟雾识别，图像处理，时间序列分析
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user: 1. 引言 森林的存在给人们提供了巨大的财富，但是森林火灾却是森林的巨大威胁，对于一些森林覆盖面积较大的国家都设有专门的机构来应对火灾的发生 [ 1 ] 。森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。1987年5月6日至6月2日在黑龙江省大兴安岭地区发生的特大火灾，是新中国成立以来最严重的一次森林火灾，其造成的损失无法挽回，因此在森林地区，更加要注重对火灾的监测，尽量在火灾初期就产生预警，以免造成更多损失。 在森林火灾监测中，基于视频的烟雾检测在森林火灾检测领域越来越占有重要的地位，并且森林防火监控系统主要的功能是提取信息、处理信息、显示信息，而且这些功能的综合作用决定监控系统的性能好坏 [ 2 ] 。于海晶等以RGB空间的烟雾颜色特征为依据，对差分盒维数方法分割出的区域进行判别，从而识别出烟雾区域 [ 3 ] 。黎粤华等先用背景减除法获取疑似火灾烟雾区域，再提取烟雾的各项特征，最后利用BP神经网络对火灾烟雾的多特征进行融合 [ 4 ] 。焦斌亮等采用双背景模型对烟雾进行运动区域检测，进而利用颜色特征进行判别，同时提取可疑区域特征量作为输入量，最后用SVM进行烟雾判别 [ 5 ] 。秦文政等人用视觉注意模型的时空域 ROI区域提取方法和小波时域分析烟雾动态特征，进行烟雾的识别 [ 6 ] 。周忠等利用三帧差法和视频的时空特性建立林火烟雾视频背景更新模型，实时快速更新背景，然后用烟雾颜色模型分割疑似区域，最后进行烟雾标记 [ 7 ] 。贾洁结合烟雾的HSI空间，用二维离散小波变换对图像型火灾烟雾进行探测，针对烟雾的相关系数、形状不规则性及半透明性的特征对可疑图像进行特征提取 [ 8 ] 。黄英来，田少卿等通过分析林火烟雾灰度变化情况，采用灰度位平面和林火烟雾区域自适应相结合的方法，对烟雾图像进行灰度位平面构建，根据不同位平面中呈现的林火烟雾信息进行相关计算，从而识别烟雾 [ 9 ] 。王涛，刘渊等先利用滑动时间窗分析视频中运动区域的飘动性特征，提取出飘动方向、周期飘动强度、周期有效飘动强度和周期逆向飘动强度等特征向量，然后使用神经模糊推理系统训练并检测烟雾 [ 10 ] 。毕振波等在图像型火灾探测预处理方法综述一文中指出图像预处理在图像检测中的作用，图像预处理是后续图像处理的基石 [ 11 ] 。 目前针对林火烟雾识别的方法很多，其中特征提取主要集中在图像处理领域，依赖对烟雾特征的提取和识别的准确性，依赖图像的直观信息，并且图像处理的质量，直接影响火灾识别的准确率，图像的采集又源于摄像机，周围环境状况和摄像机的本身性能直接决定采集图像画质，且图像蕴含信息多，数据存储内容多，会造成数据冗余。为了解决上述问题，本文提出了基于时间序列的烟雾识别方法，在时间轴上反应烟雾的扩散特点，该方法将图像信息转化为时间轴上对应的烟雾面积大小，简化数据，从时间序列上宏观反映烟雾的特征，进而进行识别。
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user: 2. 基于时间序列的处理方法 2.1. 图像预处理 由于森林区域内严禁烟火，本次实验采用烟饼燃烧产生的烟雾来进行模拟实验，位于高处的摄像机远距离进行拍摄记录，如图1所示。摄像机记录了整个烟雾由产生到结束的全过程，将视频间隔10秒获取一帧图像，因此在时间序列上产生一系列原始图像数据。原始图像记录了整个场景的信息，图像最大的优势是包含多种信息，如颜色、实物状态等，但是原始的图像数据不能直接用来进行后续计算，一方面其中含有冗余信息，另一方面原始获得的图像，其中各事物灰度相近，灰度值较为集中不易于后期烟雾区域的分割和提取，因此对图像要进行灰度调整，进行灰度拉伸，得到灰度调整后的图像，如图2所示。 2.2. 烟雾图像 本文通过仔细研究火灾产生的过程以及烟雾的运动过程，依托统计学思想，提出了一种在时间序列上统计烟雾像素个数来识别烟雾的方法。随时间的推移，烟雾的扩散运动就是一组动态数据。从统计意义出发，将火灾产生的烟雾在不同时间上的扩散程度，转换为视频中不同帧图像中所占像素数值，然后按照时间的先后顺序排列而成一组数列，根据烟雾扩散运动的趋势就可以将烟雾从图像中识别出来。火灾烟雾的扩散运动区别于其他物质的运动，它有自己的运动趋势，将这个运动趋势作为一个特征来提取烟雾，识别烟雾。 图1. 原始图像处理 图2. 调整灰度的图像 烟雾由产生到消失的时间较为短暂，但是特征却很明显，且森林火灾时烟雾先于火焰产生，所以选取烟雾作为森林火灾的判断依据。将视频中记录的烟雾运动每隔10秒作为关键帧提取并进行灰度化，将经过灰度调整的图像，与背景图像作差分运算，即可得到烟雾图像。将差分后的图像，作二值化处理，得到烟雾提取图像，如图3。二值化的图像不仅减少数据量，并且使得研究对象更加明晰。 2.3. 图像验证 因为后续需要统计时间序列上，每帧图像中烟雾所占面积，即图像中白色区域的大小，此处用像素个数表示，所以图像区域的分割的准确性和黑白像素的确定性很重要。将二值化的图像区域进行着色处理，得到误差分析图像，如图4。从图中可以看出，其中除了烟雾区域外，还存在一些非烟雾区域，这些区域在二值化图像中有些显现黑色，有些则显现白色，这些细小的区域比较难发现，并且还会对后续烟雾像素的统计产生影响，因此，需要对烟雾提取图像进行进一步的处理。 数学形态是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法，基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的，其主要用途是获取物体拓扑结构信息，通过物体和结构元素互相作用的某些基本运算，得到物体更本质的形态。对已获得的烟雾提取图像，进行形态学处理，通过开运算和闭运算的处理，去除孤立的小点、毛刺和小桥(即连通两块区域的小点)，再填平小湖(即小孔)，弥合小裂缝，使图像中只剩下烟雾区域，通过着色处理，得到没有干扰的图像，如图5。 2.4. 时间序列上的像素统计 每一个序列都是一个客观现象过去的历史记录，包含了产生该序列的系统的历史行为的全部信息， 图3. 烟雾提取图像 图4. 误差分析图像 图5. 最终图像 根据这些时间序列，可以较为准确地找出相应系统的内在统计特征和发展规律，进而可以提取出所需要的准确信息。烟雾由产生到结束的过程中，产生的动态序列就记录着烟雾的扩散特征。利用学习到的规律，可以对未来的现象或无法观测的现象作出正确的预测和判断，这样有利于对初期烟雾的产生进行预警。 在时间轴上，统计烟雾图像中烟雾区域的像素个数，最终统计结果，见表1。
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user: 3. 结果 3.1. 烟雾扩散曲线图分析 在视频图像中可以很直观的看到烟雾扩散运动的趋势是先增长一段时间，后又波动一段时间，最后消失，这个趋势由可以由每一帧图像中烟雾所占像素个数的变化来表示。 在时间序列上，统计烟雾的像素值，得到烟雾扩散曲线图，如图6所示。由图看出，烟雾图像上的扩散趋势与统计像素个数所表示出的趋势相符。因此可以将时间序列上的，烟雾扩散规律作为烟雾识别特征。 3.2. 云飘动曲线图分析 在烟雾识别中，云的形态和变化状态有时会对烟雾的识别造成影响，进而发生误报，所以在进行烟雾识别时，寻找的烟雾特征一定是有别于云的特征的。本实验中也记录了同一时刻的，云的变化过程，从图7中可以看出，云的运动趋势是在一个稳定的数值间上下波动的，且在一段时间内都保持稳定状态，并且相比烟雾来说，云在短时间内是不会消失，因此，在时间轴上，云和烟雾的运动状态是不一样的，即烟雾在时间序列上存在运动独特性。 图6. 烟雾扩散曲线图 Table 1 Statistical table smoke pixel 时间(秒) 像素(个) 时间(秒) 像素(个) 0 0 60 4833 10 76 70 5701 20 1143 80 3944 30 1708 90 6597 40 2381 100 822 50 4738 110 0 表1. 烟雾像素统计表 图7. 云图像处理
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user: 4. 总结 本文结合统计理论的思想，提出在时间序列上分析烟雾的扩散运动，以此为模型识别出森林火灾产生的烟雾图像。首先调整原始图像的灰度值，进行灰度拉伸，增加图像间的对比度，进而应用背景差法提取出烟雾区域，并且进行形态学处理和二值化处理，得到无干扰的烟雾区域，最后统计时间序列上烟雾的像素值，绘制烟雾扩散曲线图，利用烟雾和云在时间序列上运动的差异性，进行烟雾的识别。该算法思路清晰，算法简单易懂，当有了烟雾扩散运动趋势曲线，其他曲线只要与该曲线进行拟合或对比，即可实现烟雾的识别。该实验中计算机处理的图像数据都是二值化图像，即图像像素值只有“0”和“1”，计算工作量小，处理速度快，易于应用推广，并且将图像数据向数字化转化，减少冗余信息。 在未来的烟雾图像处理中，可以更多样化，不仅止于图像层面，可以将图像信息更多的转化为各种不一样的数学信息，因为相对于图像存储，数字存储更便捷且存储量大。有时候，最简单最直接的方式也可以做到想要的效果。
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user: 致 谢 在撰写论文的过程中，遇到了很多的问题，在实验室师兄和老师的耐心指导才得以解决的，非常感谢老师和师兄、师姐的耐心解答，和孜孜不倦的教诲。同时，也很感谢编辑部的老师们审阅论文，真心感谢。
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user: 摘 要 毫米波Costas调频步进(Chirp-Step)编码雷达是一种距离高分辨率雷达，实现运动目标的距离高分辨必须进行运动补偿。本文采用脉冲多普勒测速的运动补偿方法，并对其在不同速度下，对高速运动目标的补偿进行了仿真分析。结果表明该方法补偿精度高，运算速度快。用该方法速度补偿后，可以得到运动目标的高分辨一维距离像。 关键词 :毫米波雷达，复合测速，调频步进，Costas编码，脉冲多普勒
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user: 1. 引言 提高距离分辨率是现代雷达应用的一个重要研究方向。由于雷达的距离分辨率与信号带宽成反比，所以为获得高分辨率的距离像必须采用大带宽信号。频率步进信号通过发射一串频率跳变的脉冲信号，能够在降低信号处理瞬时带宽的条件下实现距离高分辨，因而近年来得到了较深入的研究 [ 1 ] ，但是对速度及其敏感，容易产生速度模糊，不利于对目标的测速、测距，为了提高分辨率，文献 [ 2 ] 提出了正负调频测速法，该方法要求目标合成距离像不能存在距离模糊，对系统参数要求较高；文献 [ 3 ] 提出波形熵法获得一维距离像，但是当脉冲个数较少且脉冲重复频率较大时，离像峰值的发散和衰减很不明显，补偿后每幅距离像的波形熵相差不大，不能清晰地出现全局最小值，此时最小波形熵法不再适用。与前述相比，Costas频率编码信号 [ 2 ] 具有近似理想的“图钉”形模糊函数，消除了距离－多普勒耦合，但由于目标运动产生的多普勒失配引起能量发散，为了使聚焦理想，必须进行运动补偿。 因此，一种新的方法，基于脉冲多普勒测速的方法被提出 [ 4 ] [ 5 ] ，这种方法首先用相邻的两帧脉冲信号实现脉冲多普勒测速，用已知速度对目标一维距离像补偿，由于回波没用峰值走动，只是能量发散，所以补偿后可以使目标能量集中，从而生成高分辨一维距离像。该方法计算量减小，易于实现。本文首先分析了毫米波Costas编码雷达的原理和多普勒性能，在此基础上采用脉冲多普勒测速的方法进行运动补偿，并给出仿真结果。
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user: 2. 目标运动对Costas编码雷达的影响 2.1. 信号形式及基本处理 毫米波Costas编码雷达的发射信号是一帧载频Costas编码的相参脉冲序列，设调频步进信号的脉冲个数为N，脉冲宽度为T P ，脉冲重复周期为T r ，频率进步量为Δf，第一个子脉冲的中心载频为f 0 ，则雷达发射的脉冲序列的数学表达式为 [ 6 ] - [ 8 ] ： (1) 式中： ，c i 为Costas序列。 对于距离为R m 的目标，假设有有M个散射点，用与发射脉冲信号载频相同的相参本振进行混频，经过I/Q正交及归一化处理，可得目标回波的复包络输出为 [ 9 ] - [ 11 ] ： (2) 式中： 为目标回波时延；这里R m 是第m个散射点到雷达的初始距离， ；v为目标的径向速度；C为光速；B m 为第m个散射点回波的幅值。 把 代入式(2)，取样得： (3) 其中 ，这里t s 是采样时间， ，τ n 是第n个散射中心到雷达的时延。上述数学表达式可以作类似的理解：一组等间隔的频率谱线，经过Costas编码后，向线性目标系统发射，对目标进行激励，其回波是对目标系统的频域采样，对得到的频域信息调序后进行IFFT，就可以得到相应的时域信息。即目标一维距离像，当目标有速度时，发生多普勒频移，则目标系统为一个非线性系统， 必须进行补偿后才能处理。当步进频率信号经过Costas编码调制时，信号的顺序被打乱，必须将x i (t s )按频率步进方式整序才能进行IFFT。 2.2. 多普勒效应 Costas编码消除了距离–多普勒耦合，消除了目标一维距离像的峰值走动，但是经过编码之后，相当于在各步进信号之间引入了随机变量，所以引起目标一维距离像能量发散，为了使聚焦理想，必须进行运动补偿。 对于以速度v运动的目标，令 ，这里， 和 分别是与速度无关的项和与速度有关的项，它们表示为： (4) (5) 是静止时的正常相位关系， 是速度引起的相移。
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user: 3. 基于多普勒测速的运动补偿 3.1. 多普勒测速方法 相邻的两帧Costas编码脉冲回波，第一帧和第二帧之间相同载频的脉冲相差时间为NT r 。则第一帧的信号回波如式(3)所示，对第二帧脉冲回波，在 时刻采样，可得到： (6) 式中， ， ， 。 Costas编码雷达不存在距离–多普勒耦合造成的峰值走动，所以每一个散射中心不会移动到别的距离单元。由式(3)和式(6)，我们可得到如下表达式： (7) 式中 ，所以 (8) 对式(8)作FFT，可得 (9) 式中 ，所以 (10) 当 时， 有最大值，所以目标速度为： (11) 由式(11)得到的速度对式(3)作速度补偿，然后在作FFT，可得到高分辨的一维距离像。 3.2. 仿真 为考察脉冲多普勒测速法速度补偿的性能，本文用如下参数进行仿真：目标有2个强散射点，R m = [340 m 344 m 350]，f 0 ＝ 94 GHz，Δf ＝ 10 MHz，T r ＝ 40 us，T p = 100 ns， N = 64。仿真速度设置为[−110 m/s， 110 m/s]。 从以上图中可以看出，对于Costas编码步进频信号，运动目标回波本身不存在峰值走动，但是能量发散严重，当速度大于2.5 m/s时，峰值较小的散射点几乎淹没，用脉冲多普勒测速法速度补偿是对目标回波进行聚焦。图1分别是速度为0、2.5 m/s、v ＝ 110 m/s时，目标的一维距离像，由图1看出，在速度为10 m/s时，由于能量发散，目标一维距离像已经完全找不到目标的位置，图2是经过速度补偿后的一维距离像，它们补偿前的速度分别是2.5 m/s、50 m/s和110 m/s。补偿后，能量被集中，从而生成目标的高分辨一维距离像，可以进行精确的测距、目标识别等处理。由于Costas编码信号的回波没用峰值走动，只需要使用本方法集中信号的能量，即使有测速误差，只要能量的集中能找到峰值点，就能正确测出举例。因此用脉冲多普勒测速方法进行速度补偿，适合Costas编码雷达的运动补偿处理。 图1. 速度补偿前目标一维距离像。(a) v = 0 m/s; (b) v = 2.5 m/s; (c) v = 110 m/s 图2. 速度补偿后目标一维距离像。(a) v = 2.5 m/s; (b) v = 10 m/s; (c) v = 110 m/s
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user: 4. 结束语 本文运用脉冲多普勒测速的运动补偿方法对毫米波Costas编码动目标一维距离像进行运动补偿，仿真结果表明该方速度快、补偿效果好，经过补偿后的目标一维距离像，可以进行精确的测距及目标识别。
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user: 摘 要 针对目前智能家居系统发展中存在的一些弊端，分析了智能家居系统的整体设计方案，依托NI公司LabVIEW软件和ELVIS II硬件平台完成了智能家居系统的软硬件设计，并对系统进行功能和可靠性测试，验证结果表明系统功能满足设计要求，且具有友好的人机交互界面、便于功能拓展，为快速搭建智能家居系统提供了很好的借鉴。 关键词 :智能家居，LabVIEW，虚拟仪器，NI ELVIS II
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user: 1. 引言 智能家居，融合了计算机、通讯、网络和自动控制等多项技术，具有安全、便捷、智能和人性化等诸多优点，能够满足人们对高品质家居环境的追求，已经成为未来家居发展的必然趋势 [ 1 ] [ 2 ] 。目前，具有代表性的智能家居系统主要有以下几种 [ 3 ] - [ 5 ] ： 1) NEYWELL公司的智能家居系统：通过家庭终端智能控制温度调节设备、照明设备、电视、冰箱等家用电器。 2) HAL公司的NI智能家居系统：可实现网络连接与控制，借助专用软件实现家用电器的远程设置与控制。可为不同家庭开发不同类型的智能家居系统。 3) HAL公司的ALdeluxe智能家居系统：基于家庭固有的电源线网络实现计算机与控制终端的通信连接，完成控制命令的下达，从而实现智能家用电器设备的控制。 4) Vantage公司的Vantage家居自动化系统：系统配套的产品比较丰富，产品之间具有良好的兼容性，根据用户需求可以进行灵活配置，具有较高的性价比。 5) LG公司的LG HomNet智能家居系统：向用户提供远程服务，用户可以通过多种方式进行联网控制，不仅可以在室内利用局域网而且可以在室外联网实现智能控制。 尽管国内外已经出现了各种类型的智能家居系统，但也难以掩盖发展中存在的弊端 [ 6 ] ，主要表现在： 1) 行业标准欠缺：目前尚无统一规范的行业标准，尤其是具有权威性的国际标准； 2) 技术封锁：各公司对技术实行严格保密和封锁，缺乏技术交流，影响行业健康发展； 3) 兼容性差：目前该领域各自为营，各自标准和通信连接不甚相同，相互之间的兼容水平较低。 鉴于智能家居发展过程中存在的问题，本文结合虚拟仪器在兼容性方面的优势，开发基于虚拟仪器的智能家居系统。
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user: 2. 系统总体设计 网络高速化、连接无线化以及系统嵌入化是智能家居发展的三大方向，其发展主要依托网络技术、无线通信技术以及嵌入式系统的不断创新。智能家居系统将跨入后计算机时代 [ 7 ] 。 未来的智能家居系统将有更大的发展空间，仅仅依靠移动终端设备就能实现对智能电器设备的操控，图1所示为智能家居系统的拓扑结构。 如图1所示网络连接能够将众多家用电器以及数字化设备连接起来组成家庭局域网络，通过个人计算机、PDA或其他移动终端设备进行远程监控，实现家居的智能化 [ 8 ] [ 9 ] 。 图1. 智能家居系统拓扑图 本文所设计的智能家居系统主要由控制中心、通信连接、数据采集和执行终端四部分构成。控制中心根据系统规模的大小分别由服务器、PC机、单片机、PDA和手机等设备搭载相应的系统软件和应用软件完成。通信连接主要完成控制中心与执行终端之间的数据通信，可采用无线通信和有线通信两类连接方式实现；数据采集由数据采集卡、传感器以及信号调理电路组成，完成原始信号的采集及转换功能；执行终端主要完成接收并执行控制中心下达的指令。系统总体结构如图2所示。 在本设计中，控制中心的功能由搭载win7操作系统软件的PC机和应用软件LabVIEW组成，通过LabVIEW图形化编程语言来编写控制系统软件，实现智能控制功能；通信连接方式选用较为简单的串口通信方式，PC机以及NI ELVIS II平台自带的高速USB串行接口，并支持热插拔功能，不用额外增加通信设备就可实现串口通信功能，既降低了系统的成本又提高了系统的兼容性与可靠性；执行终端的功能则是依托NI ELVIS II平台所搭载的功能和输出接口输出控制指令来模拟。
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user: 3. 系统硬件设计 智能家居系统的硬件部分采用NI ELVIS II平台以及各种传感器硬件电路完成。主要的硬件平台NI ELVIS II如图3所示。 NI ELVIS II平台采用开放式的硬件结构，将示波器、信号发生器、数字电源、动态信号分析器等12种常用仪器集成在一起，并支持LabVIEW图形化编程，实现强大仪器测量功能。 各项测量功能主要由温度、湿度、气体、烟感和红外传感器来完成，传感器的输出经过信号调理及转换之后，连接至数据采集卡，进入计算机进行处理。虚拟仪器系统硬件简单易搭建，使得系统精度和稳定性得以提升。 3.1. 温度测量及转换 在温度传感器的选择中，选择NTC热电偶进行温度测量，其量程及精度能够很好满足应用要求。内部包含双电压比较器集成电路LM393、电源指示灯和状态指示灯等，热电偶的阻值随温度的变化而变化，转换成电压信号与比较器输入电压比较，从而在输出端得到高电平或低电平。 图2. 系统总体设计 图3. NI ELVIS II虚拟仪器开发平台 3.2. 湿度测量及转换 湿度测量由湿敏元件来完成，分为电阻式和电容式两类。随着湿度的变化，湿敏电阻的电阻值随着发生变化，湿敏电容的电阻率发生变化。湿敏电阻具有高灵敏度和快响应速度的优点，而且价格实惠。在测量电路中选择HR202型湿敏电阻来进行环境湿度测量。 3.3. 气体探测及转换 气体传感器将空气中特定气体的体积分数，转换成电信号，由于原理及检测对象的不同，其种类非常多样，系统设计中选择MQ-9型气体传感器，它能够实现对一氧化碳、瓦斯等气体的浓度测量，而且具有较高灵敏度和稳定性。 3.4. 红外探测及转换 红外探测器是众多传感器模块中结构最为复杂的一种，由于热释电红外传感器具有抗干扰能力强、性能稳定、体积小和成本低的优点，所以在系统硬件设计中采用此类传感器。由红外传感器与信号处理模块BISS0001配合来构成红外传感信号处理电路，能够在传感器接收信号后，快速做出判断并发出控制指令。
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user: 4. 系统软件设计 能家居系统要实现对电器设备的智能控制，控制系统软件设计直接决定着系统功能的实现。本系统采用NI公司研发的程序语言LabVIEW完成软件设计，图形化的编程方法是LabVIEW编程语言的最大特色。依托计算机强大的数据处理能力，能够编程实现完善的仪器功能，通用性强，与通用硬件设备兼容性好，而且可以根据客户需求实现定制设计，使系统更加人性化，采用模块化设计，便于系统功能拓展，缩短系统开发周期。系统软件的总体设计流程如图4所示。 系统软件包括用户管理子系统、环境舒适度监控子系统、安防监控子系统。 图4. 软件设计总体流程图 4.1. 用户管理子系统 完善的用户管理是确保系统安全可靠运行的必要条件，为监控软件设置用户管理系统，在软件启动前设置用户登录，系统定义的合法用户才具有登录权限，每个用户设置用户名和密码，短时多次登录系统锁定；设置系统管理员，享有最高权限，负责系统的全局管理和数据维护工作。 4.2. 环境舒适度监控子系统 智能家居系统的宗旨是为用户提供舒适、便捷、安全、可靠的家居体验，家庭环境舒适度相关指标的监控成为重点研究对象，本文主要从温度、湿度和光照强度三方面提高用户舒适度水平，并通过家用智能电器以及家具的自动控制来实现对温度、湿度以及光照强度的调节，提高家居环境舒适度水平。 传感器采集到温度信号后，经过信号调理电路的处理，转换成符合接口要求的数字信号，经过数据采集卡将数据进行上传，由计算机对数据并进行分析处理并判断，根据预先整定的约束条件向执行终端下达控制指令，采用闭环控制模式来提高系统控制精度及响应速度。 温度、湿度、光照采集与控制模块包含采集、防重复、显示记录和指令下达四个部分。在防重复模块设计中，当采集到六个大于或小于设定温度的采样数据时，发出空调、空气加湿器、照明、窗户控制命令，避免设备重复操作，造成系统资源浪费。温度智能控制的实现如图5所示。 在设计中，照明设备采用三级照明亮度，根据光照度数值进行分级控制，提高系统的控制精度及稳定性。出于人性化的考虑，增加手动调控功能，可以根据个人意愿控制照明设备的亮度级别。 4.3. 安防监控系统 安防监控系统对于保障住宅范围内的人身和财产安全发挥着不可替代的作用。在本设计中安防监控系统主要由三部分组成：有害气体监控、火灾监控、视频及防盗监控。采用联网的服务模式，异常发生时发出告警，并通过彩信或邮件方式通知用户，用户可登录客户端查询图像信息，确保用户实时掌控住宅动态。 4.3.1. 有害气体监控 有害气体危害巨大又难以察觉，已经构成对身体健康的严重威胁。就家庭而言，有害气体产生常与用户疏忽有关，如天然气、煤气泄漏，装修产生甲醛等，这些气体无色无味，人类感官很难察觉。本设 图5. 温度智能控制程序框图 计中主要对天然气、一氧化碳、甲醛的含量进行监控，通过在室内不同区域布置传感器来监测有害气体的含量，在有害气体越限时，发出声光报警，及时开启通风设备及窗户，降低有害气体浓度，确保安全。 4.3.2. 火灾监控 火灾是发生频率较高的灾害，往往会造成巨大的人员伤亡和财产损失，随着楼层高度的不断增加，灭火难度加大，尽早发现火情并采取灭火措施意义重大。通过烟感传感器来检测火灾的发生，检测到火灾并发出声光报警信号，同时启动自动消防设备进行灭火。 4.3.3. 视频及防盗监控 对住宅及周边环境实行视频监控，并采用智能图像处理技术，智能提取行人及车辆信息，及时发现异常并发出告警。防盗监控通过在住宅入口区域布置红外探测装置，感知人体红外信号判断是否存在非法入侵，异常发生时及时作出报警处理。 4.4. 手动操控系统 为使智能家居系统更加人性化，增加手动操控功能，用户可随个人意愿开启各种家具设备，设置手动操控模式优先级高于智能控制模式，防止两者冲突。通过手动操控系统，用户可以对系统的数据进行全局管理，查询历史记录，生成报表打印等，方便在问题发生后追本溯源。 4.5. 数据采集控制系统 数据采集控制系统是连接软件和硬件的纽带，通过软件设定实现对NI ELVIS II数据采集的控制。系统需采集的数据量较多，由于NI ELVIS II通道数量有限，为解决这个矛盾，采用在高速率情况下的单任务多通道方式，为多路信息设置不同物理通道，既解决了通道占用问题，又能获得较高的采集精度，满足系统应用的要求。数据采集控制软件实现如图6所示。
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user: 5. 系统测试 系统设计完成后，对系统的功能和可靠性进行测试，在测试过程中，监控界面能够快速准确测量环境信息，在软件中正确显示，发出正确的控制指令。其中测试过程中环境舒适度监控界面如图7所示。 图6. 数据采集控制程序框图 图7. 舒适度监控界面
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user: 6. 结束语 本文结合虚拟仪器在兼容性方面的突出优势，在智能家居系统设计中采用虚拟仪器的设计思想，完成家具系统整体设计，并分析各子系统的实现，经过验证能够达到系统设计要求。虚拟仪器与家具系统的有机结合，将大大提高智能家居的智能化水平，虚拟仪器的发展将会为智能家居带来发展契机。本文基于虚拟仪器的智能家居系统为解决目前智能家具系统兼容性提供借鉴，具有兼容性好，稳定性高，拓展能力强的诸多优点。
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user: 摘 要 针对工业流水线上机器视觉系统工件识别的问题，提出了一种有效的基于模板匹配的二次识别算法。在识别之前，根据已知工件建立模板库并对每个模板提取一组特征组合。一次识别采用基于像素点的匹配算法，计算待匹配图像与模板图像的像素点灰度值的整体相似性，作为一次识别系数；二次识别采用基于特征的匹配算法，计算待匹配图像与模板图像的特征区域的细节吻合性，作为二次识别系数。综合两次识别系数，两者之和最大者为最佳匹配结果。实验结果表明，本文的方法简单有效且识别率高。 关键词 :工件识别，二次识别，模板匹配
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user: 1. 引言 工件识别是工业流水线上必不可少的步骤，其目的在于获得工件的分类、定位信息 [ 1 ] ，以便用机器人进行分拣作业。近年来，为了提高生产效率，采用机器人替代人工劳动力越发受到重视，工件识别是分拣作业的重要步骤之一，如何提高工件识别的准确性显得尤为重要。 目前主流的工件识别方法主要有两类：一类是基于模板的匹配算法；另一类是基于学习的分类器设计的算法，以神经网络和支持向量机为代表 [ 2 ] - [ 5 ] 。前者实现简单，适用于分类对象已知的情况；后者原理复杂，训练成本高，分类结果可控度不高，适用于分类规则不明显的情况。 本文的分拣系统具有工件种类少，但是识别准确率要求高的特点。假设实验流水线仅包含图1所示的两种工件，为了降低实现的复杂度并且提高结果的准确度，本文采用模板匹配算法 [ 6 ] [ 7 ] 。模板匹配算法的重点在于需要预先建立模板库，再将待识别的工件图像与模板进行匹配即可得出结果，其整体流程如图2所示，将图像进行预处理之后根据匹配策略得出匹配结果。 图1. 工件原始图像 图2. 模板匹配流程图 目前的模板匹配策略主要有两类：基于像素点灰度相关的匹配和基于特征的匹配。其中前者计算精度高、抗干扰能力强，但是对于相似的两个工件，识别结果会出现偏差，难以取舍；后者基于工件的个性，能够区分出相似的工件，且计算速度比较高，但是由于使用的是由数据集映射得到的特征集数据，存在特征集的优选问题。本文提出了一种结合两者的二次识别算法，在保证匹配准确性的基础上，又尽可能地提高了识别的速度。
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user: 2. 模板库的建立 工件的摆放姿态会影响机器臂的抓取动作，因此每种姿态需要单独建立模板，虽然本文的实验生产线只有两类工件，但是每类工件在生产线传送带上分别含有图3和图4所示的5种和3种稳定摆放姿态，最终本文建立的模板库如图12所示包含八种模板，依次按1~8编号。
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user: 3. 一次识别 一次识别流程如图5所示，主要步骤包括了高斯滤波、二值化、保留最大连通域、归一化和一次识别。 3.1. 高斯滤波 高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，能够有效地去除服从正态分布的高斯噪声，其原理是根据高斯函数的形状选择权值作为该像素点对目标像素的贡献权值。本文涉及的系统主要是高斯噪声，所以采用高斯滤波对图像进行去噪处理。 3.2. 二值化 图像二值化的目的在于将目标和背景区分开来，有定阈值分割、局部阈值分割方法等。由于本文的系统保持采集图像的光照条件基本相同，可以采用定阈值分割方法。采用OpenCV库的定阈值函数cvThreshold()即可实现。图6所示为原始工件图像。图7所示结果为经过高斯滤波和二值化的图像。 图3. 工件1五种姿态 图4. 工件2三种姿态 图5. 一次识别流程图 图6. 原始工件图像 图7. 高斯滤波、二值化后的图像 3.3. 保留最大连通域 [ 8 ] 经过去噪以及二值化的图像，仍然会存在一些较小的杂质，会影响后期识别，需要去除。本文采用了OpenCV库提供的漫水填充算法cvFloodFill()标记出各连通区域，采用排序算法找出最大的连通域并保留，结果见图8。 3.4. 角度归一化和大小归一化 二值化后的工件图像的大小和角度不尽相同，会给后期识别匹配工作造成不必要的困扰，因此必须进行图像归一化的预处理。 本文截取图像的最小外接矩形，将该矩形的中心与质心相对比，并结合水平轴与其逆时针旋转碰到的该矩形的第一条边的夹角计算得出旋转角度，之后利用空间变换的方法将图像进行旋转实现和模板图像一样水平且质心靠左。 角度归一化后，删除全白行和全白列实现目标区域的分割，采用双线性插值算法将图像大小归一化为110*60，结果见图9。 3.5. 一次识别 一次识别采用基于像素点的匹配算法，计算匹配系数进行初步筛选。其基本思路为将待匹配图像按模板顺序与每个模板进行像素点灰度值的比较，计算相似率 [ 9 ] ，即为一次识别的匹配系数R 1 : 其中，i表示模板的编号，S表示模板图像，T表示待匹配图像，M、N为图像的宽和高。 本文随机采集了1000幅图像，对其进行一次识别，结果如表1所示。一次识别的准确率已经高达97.5%，但是仍然存在误判的情况。 分析一次识别匹配系数可以发现，部分相似的工件容易混淆。以本该识别为2号模板的某工件图像为例，该一次识别结果误判为模板3，仔细分析表2所示的一次识别匹配系数可以发现，该工件图像与模板2、3的匹配系数分别为0.88、0.89，非常靠近，也就是说该图像匹配结果为模板2的可能性也非常高，并且还有可能为模板4。针对这种匹配系数相近的情况，本文引入二次识别加以区分。 图8. 保留最大连通域后的图像 图9. 归一化后的图像 Table 1 The results of one-time recognition random tes 采集图像数量/幅 匹配正确图像数量/幅 准确率/% 1000 975 97.5 表1. 一次识别随机测试结果 Table 2 The first coefficient of one-time recognition erro 模板编号 1 2 3 4 5 6 7 8 匹配系数 0.57 0.88 0.89 0.80 0.67 0.62 0.75 0.66 表2. 错误范例一次识别匹配系数
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user: 4. 二次识别 4.1. 基本原理 二次识别采用基于特征的匹配算法，重点区分一次识别匹配系数相近的工件图像。其主要原理是对模板库中的每个模板提取一定数量的特征，构成特征组合 [ 10 ] ，将待匹配模板的特征组合区域与模板进行比较计算相似率，即为二次识别的匹配系数R 2 。 二次识别的主要流程包含模板特征的提取和工件图像的识别两部分，其中模板特征的提取主要流程如图10所示，先提取特征组合，然后给每个特征分配匹配系数x j ，最后将特征信息存储入库。 4.2. 特征提取 由于本文采集的是工件的静态图像，不存在空间上的转换关系，并且经过图像预处理之后，图像只有黑白两种灰度，因此采用特征区域坐标、面积、特征灰度值作为特征信息。 提取的特征数量必须保证足够与其他模板相区分，针对本系统的模板库，选定了三个特征，平均分配每个特征的匹配系数为0.33。若是增加模板，可适当增加特征数量以保证各模板的区分度。 选取模板特征时，需根据一次识别的结果对相似模板进行分析，突出相似模板之间的差异性，以表2显示的一次识别误判为例，该工件原图如图11所示，由于拍摄角度的问题，该工件在1区呈现为黑色的情况，导致跟模板3混淆。但是通过观察可以发现2区与3区依然保持着模板2的灰度特征，因此确定了图12所示的模板2、模板3的2、3区的特征用以区分彼此。 图10. 特征提取流程图 图11. 一次识别错误范例工件二值化图像 图12. 模板库示意图 其余模板特征选取过程以此类推，最终本文八个模板的特征组合提取如图12中的红色矩形框标出区域所示。 4.3. 二次识别 工件图像的识别如图13所示，提取待匹配图像的特征区域信息，与模板进行比较，计算匹配率，其基本步骤包括： 1) 将一次识别匹配系数进行排序，若第一位的匹配系数大于0.8，且与第二位相差0.1以上则直接输出一次识别结果，否则提取与第一位匹配系数之差小于0.1的所有模板编号，转至步骤2。 2) 依次将待匹配图像与步骤1中提取的编号对应的模板图像的特征组合区域进行特征信息对比。 3) 计算二次识别匹配系数： (i表示模板编号；n i，j 表示待匹配图像与i模板的j特征是否匹配，匹配为1，否则为0； )。 4) 综合考虑一次识别和二次识别，得出最终匹配结果： 。 4.4. 实验结果 为了验证二次识别的有效性，本文对上文提到的一次识别错误范例进行了二次识别，最终得到了如表3所示的结果。 由表3可知，经过二次识别之后，匹配结果正确，并且与其他模板的匹配率很低，不易混淆。待匹配图像与模板3和4的匹配系数分别为0.89和1.13，与模板2的匹配系数分别相差了0.99和0.75，有明 图13. 二次识别流程图 Table 3 The second coefficient of one-time recognition erro 模板编号 2 3 4 匹配结果 一次识别 0.88 0.89 0.80 模板3 二次识别 1.88 0.89 1.13 模板2 表3. 错误范例二次识别匹配系数 显的区分度。本文随机采集了1000幅工件图像进行测试，最终识别率高达100%，由此可见二次识别弥补了一次识别不易区分相似工件的缺点，达到了本系统的既定目标。
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user: 5. 结论 本文针对工件识别问题提出了基于模板匹配的二次识别的方法，经实验证明取得了非常好的效果。一次识别根据有效区域像素点灰度值计算匹配率，体现了待匹配图像与模板的整体匹配度，然而由于拍摄角度的影响，存在待匹配图像与多个模板整体相似的情况，会出现误判。二次识别则根据特征区域的有效信息计算匹配率，针对一次识别匹配率相近的情况重点区分，去除误判。本文的方法相较基于像素点的模板匹配算法，准确率明显提高；相较基于特征的模板匹配算法，模板库的特征优选问题得以改善，弥补了两种模板匹配算法各自的缺点，实现了系统的目标。 本文的方法简单，识别率高，主要适用于工件种类较少的分拣作业场合。
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user: 摘 要 硝酸盐与亚硝酸盐广泛存在于人们的饮食之中，其安全问题一直是公众关注的焦点。本文综述了饮食中硝酸盐与亚硝酸盐的来源及其与人类疾病之间的关系，以期增进公众对硝酸盐与亚硝酸盐的认识，这将有助于引导人们合理饮食。 关键词 :硝酸盐，亚硝酸盐，饮食，健康
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user: 1. 引言 硝酸盐、亚硝酸盐广泛存在于人类的饮食中，如蔬菜 [ 1 ] - [ 3 ] 、肉制品 [ 4 ] [ 5 ] 等。近年来，由亚硝酸盐引起的食物中毒事件 [ 6 ] [ 7 ] 、亚硝酸盐存在的安全风险 [ 3 ] 等成为政府和公众关注的问题。2012年我国卫生部发布的国家标准《食品中污染物限量》将亚硝酸盐列为食品污染物，并明确了其限量。硝酸盐、亚硝酸盐的致癌性是与其能形成N-亚硝基化合物有关，由于亚硝酸盐(硝酸盐的还原产物)在体内的转化产物N-亚硝基胺是强致癌物，故长期大量食用含有高含量硝酸盐和亚硝酸盐的食物对人类的健康存在一定的安全风险。