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电子测量技术
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孙圣和

月刊

1002-7300

dzcl@vip.163.com

010-56103931

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北京市东城区北河沿大街79号

电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥,刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容,推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息,以利于社会主义生产建设。
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    基于BA-BP的汽车同步器齿毂误差溯源

    刘永生李进宁赵锦张心卉...
    77-83页
    查看更多>>摘要:同步器齿毂是汽车变速器装置的重要零件,其加工质量对变速器的性能、可靠性有直接影响.针对人工经验判断齿毂误差源范围效率较低的问题,本文提出一种基于蝙蝠算法优化 BP 神经网络的误差溯源方法,分析齿毂加工过程中的误差来源,利用蝙蝠算法对权值和阈值进行优化,获取最优值后构造BA-BP误差溯源模型,并采集数据样本对模型进行验证并与未优化之前的BP神经网络的误差溯源方法进行对比.与未优化之前 BP 神经网络溯源模型准确率 83.56%相比,优化后的准确率为 96.34%,该方法使溯源准确率明显提高,支持生产人员对后续的超差工件进行误差原因追溯,对生产过程中存在的问题直接进行处理排除,提高生产效率.

    同步器齿毂误差溯源智能制造BP神经网络蝙蝠算法

    改进布谷鸟算法优化粒子滤波的多目标跟踪方法

    申明亮唐骏黄豆豆袁江南...
    84-90页
    查看更多>>摘要:标准粒子滤波器的重采样会造成粒子贫化,影响跟踪系统的精度.为克服这一缺陷,提出了一种改进布谷鸟搜索算法优化粒子滤波的多目标跟踪方法.将粒子作为布谷鸟宿主鸟巢,模拟布谷鸟寻找宿主鸟巢位置的行为,通过全局搜索和局部搜索两个阶段使粒子向高似然区域移动.同时,改进布谷鸟搜索算法的寻优机制,提出动态搜索步长和强化局部搜索的方法,加强了算法的全局搜索的收敛速度.此外,改进算法结合了联合概率数据关联,用于解决多机动目标跟踪问题.本文设置了一维环境和二维环境两组实验,对比优化后的粒子滤波算法与标准粒子滤波算法的目标跟踪性能.实验结果表明,本文提出的算法不仅全局收敛速度更快,而且提高了多机动目标跟踪的精度;与标准布谷鸟搜索优化粒子滤波算法相比,全局收敛迭代速度提高了 28.5%;与粒子滤波联合概率数据关联和粒子群优化粒子滤波联合概率数据关联算法相比,估计精度分别提高了 24.7%和 11.81%.

    粒子滤波布谷鸟搜索算法多目标跟踪

    改进ORB提取匹配算法的SLAM应用研究

    张钧程柯福阳王旭
    91-101页
    查看更多>>摘要:由于传统的 ORB特征点提取匹配方法在图像纹理信息不丰富或者光照变化剧烈时极易产生特征点丢失、分布不均等问题,不利于 SLAM系统的定位与建图.为此本文提出了一套较为鲁棒、精度较高的提取匹配算法.首先基于 ORB特征点对其提取算法进行改进,计算自适应阈值并基于网格模型提取特征点,可提高特征点提取的鲁棒性并使其分布均匀.此外还提出了 G-R图像匹配算法,基于网格特征计算邻域支持估计量来区分正误匹配点,再结合引入评价函数的 RANSAC算法进一步剔除误匹配点,相比 ORB-SLAM2 原始匹配算法提高匹配精度 9.36%,并减少时间消耗约 13.6%.最后将本文提出的特征点提取匹配算法加入到 ORB-SLAM2 算法框架,经数据集与实际场景验证本文方法能有效提高 ORB-SLAM2 系统定位精度 36.6%以上,使系统更具鲁棒性.

    数字图像处理ORB特征点视觉SLAM四叉树GMS匹配

    基于Transformer模型的连续无创血压预测方法

    田俊豪刘立程王小林刘梅...
    102-108页
    查看更多>>摘要:动脉血压(ABP)波形包含丰富的心血管信息,有助于心血管疾病的预防和诊断.目前大部分基于光电容积脉搏波描记法(PPG)的血压预测方法仅预测收缩压(SBP)和舒张压(DBP),本文提出了一种由 PPG信号预测 ABP 波形的血压测量方法.首先使用PPG信号作为输入,通过线性映射到高维空间,然后利用 Transformer 编码器结构进行特征提取,最后由线性层输出预测的 ABP波形,由预测的 ABP 波形可计算出 SBP 和 DBP 等血压参数.实验结果显示,Transformer网络在MIMIC数据集中预测的ABP波形与实际波形的拟合效果良好,计算得到的SBP和DBP预测误差分别为(3.76±5.66)mmHg、(2.20±3.77)mmHg,且该方法符合美国医疗仪器促进协会(AAMI)的标准,同时在英国高血压协会(BHS)标准中达到 A 级.

    动脉血压光电容积脉搏波无创Transformer注意力机制

    基于电磁超声的小样本铝板表面缺陷检测方法

    杨斌易朋兴郝峥旭
    109-115页
    查看更多>>摘要:使用基于电磁超声技术的智能缺陷检测算法可以实现对重要零件质量状态的监测,保证设备安全可靠运行.在实际检测过程中,一方面采集的信号往往会被噪声污染进而对检测结果造成干扰,另一方面重要零件缺陷信号往往数据量较少不能满足神经网络训练的需求.因此本文提出了一种基于变分模态分解的降噪算法对检测信号进行降噪预处理以提升信号质量,提出了一种改进型的虚拟样本生成技术用来扩充样本集,并使用迁移学习技术减少神经网络训练的参数量以解决样本数量不足的问题.在铝板表面缺陷的深度检测样例中该方法达到了 97.2%的平均预测准确率,因此该方法对非铁磁性材料表面缺陷检测有一定的借鉴意义.

    小样本迁移学习变分模态分解缺陷检测

    基于深度学习的电力杆塔缺陷检测

    张关应束云豪常宸铠候姝斌...
    116-126页
    查看更多>>摘要:针对目前无人机电力杆塔巡检过程中航拍图像背景复杂、杆塔组件尺寸差异大、缺陷种类多导致的巡检效率低和缺陷漏检率高等问题,本文提出一种动态位置查询引导的多尺度实例分割方法和基于图特征记忆的缺陷检测方法.所提实例分割方法通过提取多尺度航拍图像特征,选择特征中具有最高关注度分数的低分辨率像素,将其映射到高分辨率特征的相应位置,并添加边界框检测器以提高电力杆塔的分割精度.在缺陷检测算法中提出可学习的图特征描述符,构建了一个记忆库来提取关键元素,以获得更准确的样本特征,提高缺陷检测效率.本文方法在自建的两个缺陷检测数据集上与其他先进算法进行对比,实例分割 box_AP 和 mask_AP 相较于 Mask2Former 分别提升了7.6%和 0.5%,缺陷检测算法 AUROC分别比次优算法提高 7.3%和 1.6%,F1-Score 分别比次优算法提高 6.7%和6.9%,充分表明了本文算法出色的电力杆塔缺陷检测性能.

    杆塔电力设备无人机巡检实例分割缺陷检测

    基于改进U-Net的轻量级眼底病变分割算法设计

    刘拥民张毅欧阳凌轩石婷婷...
    127-134页
    查看更多>>摘要:精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性.为此,在原 U-Net 网络中加入改进的 Ghost卷积模块与多尺度特征融合模块,提出一种改进 U-Net眼底病变分割图像的算法.该模型能以少量的参数量、较低的计算复杂度获得良好的分割结果.利用 Ghost Model替换原始卷积,设计出 Ghost卷积与 Ghost下采样卷积模块,在保证准确度的同时降低参数量;设计出一种轻量级的 Half-UNet多尺度特征融合模块来获取多尺度信息,针对不同尺度病变目标,引入CBAM注意力机制以改善其适应性,从而更好的提取细小的病变信息.改进后的模型在 e_optha与 IDRiD两个公开数据集上的 mIoU 分别为 61.42%、61.84%,F1-Score 分别为 70.59%、69.41%.模型参数量、FLOPs分别仅为 5.48 M、35.46 GMac,较 U-Net、Att-UNet等模型更加精简,分割精度更高.

    糖尿病视网膜病变图像分割Ghost卷积U-Net

    基于双目立体视觉的连铸辊尺寸三维测量方法

    成彬冯勇平雷华
    135-143页
    查看更多>>摘要:针对连铸车间中,扇形段连铸辊尺寸人工测量效率低下的问题,提出了一种基于双目视觉系统的连铸辊尺寸测量方法.首先,对双目相机采集的图像进行预处理并采用 Otsu法分割工件前后背景;接着,针对边缘检测精度不高的问题,将传统Canny边缘检测算法的梯度模板增加到 8 个以提取工件轮廓,结合多项式插值公式提取亚像素级别特征点;然后,在 SAD与Census变换融合的立体匹配基础上引入 RANSAC算法来消除错误匹配;最后,采用三角测量原理计算出零件的尺寸.实验结果表明,系统测量的平均相对误差为 0.14%,测量方法具有较高的精度,其稳定性与精确性满足连铸辊的尺寸自动检测任务.

    双目视觉亚像素SAD与Census变换融合RANSAC三维测量

    基于DCGAN和改进YOLOv5s的钢丝帘布缺陷检测方法

    黄鹏蔡露陈彬周益航...
    144-155页
    查看更多>>摘要:为解决钢丝帘布表面缺陷检测准确率低且泛化能力不强的问题,提出了一种基于DCGAN和改进 YOLOv5 s的缺陷检测方法.首先,通过调整DCGAN网络参数并优化超参数,使生成器能够生成具有丰富特征和清晰纹理的钢丝帘布缺陷图像,从而扩充数据集;其次,采用K-means++算法对钢丝帘布缺陷数据重新聚类锚框,以获得更优的锚框参数,实现锚框与实际缺陷的精确匹配;然后,在 YOLOv5 s主干网络中的 C3 模块添加坐标注意力机制,以增强模型的特征提取能力和精确定位能力;最后,引入 MPDIoU损失函数替换 YOLOv5 s原损失函数,进一步提高检测精度.实验结果表明,在实测钢丝帘布缺陷数据集上,采用 DCGAN 数据增强和改进后的 YOLOv5 s 检测模型,缺陷检测平均精度提高了 6.6%,达到了 89.4%,并且检测准确率和召回率也有所提高.与其他主流检测模型相比,该模型不仅在检测速度上提高了约 30%,还保持较高的检测精度.在公开的 NEU-DET 数据集上,该模型的 mAP 值达到了82.6%,较原始 YOLOv5 s模型提高了 3.8%.

    钢丝帘布缺陷检测生成对抗网络K-means++注意力机制MPDIoU损失函数

    基于多维效用函数的多基站运行成本优化方法

    韩东升武霏云宁晨
    156-165页
    查看更多>>摘要:现有移动通信系统出现业务量迅猛增长现象,为缓解增长的基站负荷带来的基站功耗,移动通信系统中为基站配备了可再生能源产能设备.如何实现通信系统信息流与能量流匹配,完成通信业务与基站可再生能源储备的精确配对,更加充分的利用通信系统内可再生能源,是下一步优化通信系统网络性能并降低系统运行成本的关键.为此,本文构建了一个多维效用函数,该函数联合考虑了用户的接受信干噪比、可再生能源利用与基站负载 3 种因素.通过将求解多基站系统运行成本最小化问题转化为多维效用函数效用值最大化问题,对多基站系统进行优化,并实现系统运行成本最小化.问题转化后为一个混合整数非线性优化的非凸问题.为求解该问题本文提出了多维效用函数迭代优化算法,将该问题拆分为用户调度、功率分配与基站负载均衡 3 个子问题,通过采用交替优化和连续凸近似技术对问题进行迭代求解.仿真结果表明,相比于最大SINR关联优化算法与"最大SINR+可再生能源利用"优化算法,本文算法在可再生能源利用率方面分别提升了 58.68%和 29.74%,且系统总费用一直维持在较低水平,具备显著优势.

    多基站协作可再生能源多维效用函数负载均衡用户关联