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期刊信息/Journal information
计算机测量与控制
计算机测量与控制

苟永明

月刊

1671-4598

ck@chinamca.com

010-68371556转12、21

100048

北京市海淀区阜成路甲8号中国航天大厦四层

计算机测量与控制/Journal Computer Measurement & ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>报道内容：◆ 计算机技术、自动测试技术和自动控制技术的研究成果及发展方向的综述与评论；◆ 先进的总线技术、故障诊断技术、系统集成技术以及控制理论在工业领域和军事中的 应用；◆ 边缘扫描测试技术、遥测遥控技术和自动测试系统的设计与开发；◆ 动态数据采集与信号处理系统；现场总线与接口技术；机电一体化技术；◆ 嵌入式系统软件、软件测试以及工控组态软件的开发与应用；◆ 集散/分布控制系统，自控/监控系统的开发与应用；◆ 计算机网络与通信、楼宇自动化技术的开发与应用；◆ 先进的测控部件及传感器技术在工业自动测试和控制中的应用；◆ 基于总线技术的智能仪器仪表的设计与开发。
正式出版
收录年代

    基于YOLOv5改进的铁路工人安全帽检测算法研究

    周瑶周石
    71-78,175页
    查看更多>>摘要：目前铁路上普遍采用人工监督方式来检测工人是否佩戴安全帽，但监督范围过大，在实践中不能及时跟踪和管理所有工作人员;因此针对该问题，采用深度学习目标检测的方法，通过改进YOLOv5s目标检测算法来实现铁路工人是否佩戴安全帽和穿戴背心;具体来说，以YOLOv5s算法为基础，采用GhostNet模块替换原始网络中的卷积Conv，提高模型的实时检测速度;采用更高效简单的多尺度特征融合BiFPN，使特征融合方式更加简单高效，以提高检测速度和降低模型复杂度;把原始的CIOU损失函数替换为SIOU损失函数，以提高模型精度;研究结果表明，改进的YOLOv5s-GBS算法的准确率和识别效率可达到95。7％和每秒45帧，并且模型大小减少了一半，准确率提高了 4。5％。

    安全帽深度学习BiFPNSIOU损失函数YOLOv5s-GBS算法

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    基于ATML的机载电子系统原位测试系统设计与实现

    姜晨宋帆
    79-84,91页
    查看更多>>摘要：针对直升机机载电子系统在执行任务过程中故障检测和隔离困难，外场维修保障效率低下，且缺乏快速有效故障检测工具现状的问题，设计了基于ATML标准的机载电子系统原位测试系统;阐述了原位测试系统的基本组成、工作原理、硬件结构、软件架构和测试电缆转接设计方法，以某型机载配电系统为案例进行原位测试需求分析及测试方案设计;利用基于ATML标准的测试软件平台SGTS进行原位测试程序开发，并将该方法应用至某型直升机原位测试系统研制;经实际验证，该原位测试系统的使用大幅提升了机载电子系统的故障检测与隔离率指标，为直升机外场排故提供了有效便捷的手段，提高了外场维护效率。

    机载电子系统故障检测和隔离ATML原位测试

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    铁路货车轮轴类部件故障状态多维度评估建模研究

    徐建喜崔涛赵斌
    85-91页
    查看更多>>摘要：铁路货车轮轴类部件故障种类较多，工作时处于高速旋转状态，特征频率获取难度较大，且部件正常运行时也会产生一定振动，从而导致故障信号呈现多维状态，对故障判断会产生干扰;为了有效解决这一问题，提出铁路货车轮轴类部件故障状态多维度评估建模方法;根据铁路货车轮轴类部件结构，通过考虑滚子数、接触角、径向间隙等因素，计算各个单元特征频率;基于此，构建多维度综合评价模型，对轮轴类部件故障状态完成多维度等级评估，以此确定出相应的故障等级，实现铁路货车轮轴类部件故障状态多维度评估;实验结果表明，该方法的评估精度高，且评估耗时低于2 s。

    铁路货车轮轴故障诊断多维度评估模型故障等级评估

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    基于改进YOLOv网络的外观检测研究

    李莉黄承宁
    92-98,105页
    查看更多>>摘要：外观检测涉及对图像或视频中的物体进行准确和高效的识别和定位，为了解决物体表面小尺寸目标检测的问题，研究通过优化YOLOv3网络模型，引入多尺度检测和深度可分离卷积技术来提高检测精度和模型效率，以增强对小尺寸目标的识别能力，再采用深度可分离卷积技术来减少计算量，并提高模型的训练效果;实验结果表明，研究模型在物体表面小尺寸检测方面取得显著提升;与其他金属表面损伤检测算法相比，优化后的YOLOv3实现了 71。52％的检测精度，超越Faster R-CNN 6。83％;尽管Faster R-CNN在准确性方面优异但速度慢，SSD速度较快但不及YOLOv2;而YOLOv2虽速度快但精度稍低;相对于原始模型，研究算法的平均精度提升了 7。77个百分点，达到了 79。21％;虽然网络深度的提升稍增计算量，略有检测速率下降，但引入深度可分离卷积后，检测速度达到36。2帧/秒，仅较原模型稍低2。4帧/秒;研究可以优化算法，提高小尺寸目标检测的准确性和鲁棒性，推动其在计算机视觉领域的广泛应用。

    外观检测深度学习yolov多尺度融合聚类算法

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    基于深度SSD改进模型的传动设备状态在线监测研究

    王宜忺周大可
    99-105页
    查看更多>>摘要：针对现有传动设备在线监测算法存在的检测精度低、效率差等问题，提出一种基于改进SSD网络模型的在线检测算法;先对故障集进行预处理，通过滤波调制、共振解调等环节滤除原始故障集的噪声干扰;以VGG-16为基础设计了 SSD网络结构，同时增加了辅助卷积层和预测层;对SSD网络模型进行改进，引入了注意力机制模块和特征增强模块，改善模型各层的数据共享性能同时提高了模型的数据训练效率;基于通道拼合方式对故障数据进行多尺度特征融合，并优化SSD模型的各层金字塔结构，以更好的匹配先验框及选择最佳的损失函数;实验结果显示，提出算法的传动设备故障检测率达到98。8％，参与对比的3种传统算法故障检测率分别为94。2％、93。6％和93。7％，同时提出算法的检测效率也优于传统算法。

    深度SSD传动设备在线监测辅助卷积数据训练先验框损失函数

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    通风机械仪表盘在复杂背景环境中视觉故障检测与定位研究

    周晟刚
    106-111,145页
    查看更多>>摘要：通风机械仪表盘往往处于复杂的背景环境中，阴影或部分遮挡会在图像中引入不一致的颜色、亮度和纹理变化，使得故障区域与周围环境的对比度下降，导致人工方法难以正确定位故障区域;针对这些问题，设计一种通风机械仪表盘视觉故障检测与定位方法;使用Kinect相机提取通风机械仪表图像，并进行直方图均衡化来调节图像的亮度和色调，增强故障轮廓与背景的局部对比度;利用改进像素相关性分割算法分割图像特征，将图像中的仪表盘区域从复杂背景中提取出来;利用深度学习领域的深度卷积网络，对分割后的仪表盘图像进行故障轮廓检测;计算定位目标(故障轮廓)的质心坐标，将质心位置作为目标点，映射到构建的投影成像空间坐标系中实现对仪表盘显示故障区域的高精度定位;实验结果表明:应用该方法后，故障区域与周围环境的对比度区分显著增强，具有较高的检测和定位精度。

    机器视觉通风机械仪表盘图像增强图像分割深度卷积网络

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    基于监控视频流的手持探针探测位置检测算法的设计

    张建鹏徐云杨承翰林奇洲...
    112-117页
    查看更多>>摘要：针对监控视频流开展生产流程的有效性检测，存在计算量大、耗时长等问题;根据采集的手持探针探测的视频流图像，构建数据集，训练人工手持探针的探测模型;采用KNN算法分析前后帧的监控视频流，实现视频流图像前景和背景的分离;利用人工手持探针模型实时提取监控视频中的探针，获得手持探针的前景图像;提出基于像素搜索的手持探针的位置探测算法实现视频图像中人工手持探针探测位置的点推算，并对比理论应检测的真实位置，从而判断手持探针检测的有效性;工厂监控视频流实际测试结果表明，设计的基于监控视频流的手持探针探测位置检测算法的平均准确率约93。26％，召回率约81。11％，F1值约86。76％，检测速度约9。66 fps/s，能够实现工厂监控视频流中人工手持探针的有效性检测。

    背景分离探针检测KNN算法机器视觉有效性检测

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    一种采用B样条插值的改进能量算子在电梯电机轴承故障诊断中的应用

    孙敏魏禹马吉祥周璇...
    118-124页
    查看更多>>摘要：针对传统Teager能量解调算子方法对电梯运行系统中存在的强背景噪声较为敏感的不足，提出了一种改进的能量解调算子方法;采用了 B样条技术与传统Teager能量算子方法进行结合，其中建立的B样条曲线对信号进行插值起到滤波作用;然后再利用Teager能量算子对滤波信号进行转换;最后利用傅里叶变换得到转换信号的频谱图从而揭示故障特征;所提出的基于B样条插值的能量解调方法不仅保留了传统能量解调算法的优点，如较高的解调精度和优秀的时间分辨率等，并且可以在强噪声背景下提取出微弱轴承故障特征;经实验验证实现了提高强背景噪声下的轴承故障检测的性能，能够在故障退化的早期检测故障，满足了实际工况下故障诊断上的应用。

    电梯电机轴承故障诊断解调方法B样条插值Teager能量算子

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    一种结合弹性波CT正演模拟与钻孔注水法的防渗墙检测方法研究

    邓扬陆金琦余信江胡超...
    125-130页
    查看更多>>摘要：防渗墙是水利水电工程项目中的重要部分，随着防渗墙规模的逐渐扩大，常规防渗墙检测方法逐渐减少;为了增加防渗墙的检测手段，研究提出采用弹性波CT正演模拟技术，并与钻孔注水法相结合的方法;在钻孔注水试验时，利用弹性波CT正演模拟技术，检测水流在墙体中的流动情况，从而在检测防渗墙渗透性的同时，完成防渗墙的完整性检测;结果显示，在低速或高速异常速度模型中，走时残差的波动较大，且完全不同;采用围井法，实验深度为15 m时，计算得到的渗透系数为0。14*10～6 cm/s;采用常水头法，深度为15 m时，该方法计算得到的渗透系数为1。88*10～6 cm/s;说明基于弹性波CT正演模拟技术，可以有效地反映防渗墙的状态;而采用围井法检测得到的防渗墙渗透系数，低于采用常水头注水法得到的渗透系数;研究提出的方法可以准确地检测防渗墙的质量。

    防渗墙正演模拟弹性波CTSIRT算法ART算法

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    基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术优化研究

    张宇豪关昕
    131-137页
    查看更多>>摘要：现有神经网络模糊测试技术在测试样本生成阶段通常对初始样本进行随机变异，导致生成样本质量不高，从而测试覆盖率不高;针对以上问题，提出一种基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术，将模糊测试过程建模为马尔可夫决策过程，在该模型中，测试样本被看作环境状态，不同的变异方法被看作可供选择的动作空间，神经元覆盖率被看作奖励反馈，使用强化学习算法来学习最优的变异策略，指导生成最优测试样本，使其能够获得最高的神经元覆盖率;通过与现有的主流神经网络模糊测试方法的对比实验表明，基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术，可以提升在不同粒度下的神经元覆盖。

    模糊测试神经网络强化学习马尔科夫决策过程奖励函数

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