1 北京工业大学北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心，北京 100124
2 河南科技大学河南省机械设计及传动系统重点实验室，河南 洛阳 471003
相对于接触式测量，机器视觉检测这种非接触式测量具有效率高、信息全、稳定性好、可识别缺陷等优点，在齿轮检测领域得到越来越广泛的应用。近十年来出现了影像仪、闪测仪、CVGM仪器、在线检测设备等多种基于机器视觉技术的齿轮检测仪器，它们既可以实现齿轮综合式测量，又可以实现齿轮分析式测量。回顾了齿轮视觉检测仪器的发展历程和特点，分析了齿轮视觉检测中边缘检测、亚像素定位、特征提取和模式识别等算法的研究和应用进展，总结了机器视觉在齿轮精度测量和齿轮缺陷检测两个方面的技术发展，并指明了齿轮视觉检测仪器与技术的发展前景。
机器视觉 齿轮测量 齿轮视觉检测仪器 齿轮精度测量 齿轮缺陷检测 激光与光电子学进展
2022, 59(14): 1415006
1 黑龙江八一农垦大学信息技术学院, 黑龙江 大庆 163319
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
3 齐齐哈尔大学通信与电子工程学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
4 中国林业科学研究院华北林业实验中心, 北京 102300
用时频方法分析拉曼光谱和近红外光谱。 经验模态分解光谱成为特征模态分量, 模态分量比重计算显示拉曼光谱能量均匀分布于各个分量, 而近红外光谱的低阶特征模态分量只承载了较少的原光谱有效信息。 真实光谱和数值实验均显示, 经验模态分解视拉曼光谱为调幅信号, 具有高频能量吸附特性; 视近红外光谱为调频信号, 在一阶特征模态分量中可以较好实现高频窄带解调。 一阶特征模态分量希尔伯特变换显示, 经验模态分解拉曼光谱时易出现模态混叠现象。 进一步在时频域分析玉米叶片近红外光谱, 经验模态分解后截掉低能量的一、 二阶分量, 用剩余特征模态分量重构光谱信号, 均方根误差为1.001 1, 相关系数为0.981 3, 两个指标反映出重构精度较高; 分解趋势项表明在近红外光波段, 吸光度随着波长的减小呈现递增趋势; 特征模态分量的希尔伯特变换显示, 657 cm-1是碱胁迫光谱特有频率, 可作为碱胁迫光谱特征频率来辨识。
时频分析 经验模态分解 希尔伯特变换 近红外光谱 拉曼光谱 Time-frequency analysis Empirical mode decomposition Hilbert translation Near infrared spectrum Raman spectrum
1 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 黑龙江八一农垦大学信息技术学院, 黑龙江 大庆 163319
3 齐齐哈尔大学生命科学与农林学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
4 齐齐哈尔大学通信与电子工程学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
针对近红外透射和吸收双光谱提出一种自适应的去噪方法.同步采集样品的近红外透射谱和吸收谱,在相同分解原则下总体经验模态法分解两组光谱,得到单组分特征模态分量.计算特征模态分量与原透射谱、吸收谱之间相关性,以及两组特征模态分量之间相关性,相关性最小模态分量初判为噪声分量.分析该分量在光谱中点处自相关性,若中点处很大,其他点几乎为零或很小,可以判断该分量为噪声.这种基于模态分量相关性的噪声判别方法称为“3R”法则.剔除噪声分量,重构光谱信号,循环上述分解过程,直到不满足“3R”法则,降噪过程结束.构造理想光谱,叠加噪声,“3R”法降噪效果优于EMD和EEMD低通滤波器,略逊于小波分解.真实光谱实验中,经过上述方法降噪处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,“3R”法处理模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小校正标准差和预测标准差.在四种降噪方法中,“3R”法对光谱谱峰位置和峰高的影响最小.实验表明,“3R”双谱去噪方法无需预设迭代次数,不用考虑分解层数,没有基函数,是自适应的,该方法适合近红外光谱去噪。
总体平均经验模态分解 相关性 近红外 双谱 去噪 Ensemble empirical mode decomposition Correlation Near infrared Bi-spectrum Denoising 光谱学与光谱分析
2015, 35(4): 1146
1 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛066004
2 黑龙江八一农垦大学信息技术学院, 黑龙江 大庆163319
3 大庆石化工程有限公司, 黑龙江 大庆163317
4 齐齐哈尔大学生命科学与农林学院, 黑龙江 齐齐哈尔161006
5 通信与电子工程学院, 黑龙江 齐齐哈尔161006
基线校正是光谱分析的重要环节, 现有算法通常需要设定关键参数, 不具备自适应性。 根据总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)残余量特点, 提出用残余量拟合光谱基线。 通过残余量与信号相关性、 残余量自相关和互相关性（称为残余相关准则）判断残余量是否是基线组成部分, 以此为基础提出一种自适应的EEMD残余相关基线校正算法。 对叠加曲线背景和线性背景的模拟光谱数据进行实验, 结果显示在已知基线数学假设情况下, EEMD残余相关法逊于多项式拟合, 同非线性拟合相差不多, 优于小波分解。 在没有光谱背景知识情况下, 对真实拉曼光谱数据进行试验。 经过上述方法预处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型, 经过残余相关基线校正的模型具有最大校正相关系数和预测相关系数, 最小交叉验证标准差和相对分析误差。 各种基线校正方法中, 残余相关基线校正对特征峰峰位、 峰强和峰宽影响最小。 实验表明, 该算法可用于拉曼谱图基线校正, 无需分析样品成分的先验知识, 无需选择合适的拟合函数、 拟合数据点、 拟合阶次以及基函数和分解层数, 也无需基线信号分布的数学假设, 自适应性很强。
总体平均经验模态分解 残余量 相关性 基线校正 自适应性 Ensemble empirical mode decomposition Residual Correlation Baseline correction Adaptive 光谱学与光谱分析
2014, 34(6): 1624
1 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 黑龙江八一农垦大学信息技术学院, 黑龙江 大庆 163319
3 齐齐哈尔大学生命科学与农林学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
二代小波是公认较好的降噪手段, 但是降噪效果依赖于基函数、 分解层数和阈值等参数设置。 经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)无需参数设定, 按照频率特性将信号分解成本征模函数(intrinsic mode function, IMF), 对IMF滤波, 实现了信号自适应去噪。 拉曼光谱中信号和噪声交叠集中在极高频段, EMD产生模态混叠问题, 影响去噪效果。 应用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)拉曼光谱克服了模态混叠, 有效区分出高频信号和噪声, 获得了与小波函数相似去噪效果。 文中首先对一段非线性非平稳豆油脂拉曼光谱EMD分解, 可见模态混叠, EEMD分解出清晰模态的特征分量。 然后分别用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)、 小波变换(Wavelet)、 EMD和EEMD处理含噪光谱, 信噪比、 均方根误差、 相关系数三个方面指标表明FFT高频去噪效果最差, 其次是EMD, 恰当的Wavelet同EEMD效果相当, EEMD的优势是降噪过程的自适应。 最后提出光谱时频分析方法和IMF噪声属性判别准则研究趋势。
总体平均经验模态分解 拉曼光谱 信号降噪 自适应 Ensemble empirical mode decomposition Raman spectrum Signal de-nosing Adaptive 光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3255
