在常压下寻找新型高温超导材料是物理和材料领域共同关注的热点问题。近年来, 机器学习技术和大数据成功地解决了材料特性与复杂物理因素之间关系建模的难题, 在新型材料的优化设计中获得了重要应用。然而利用机器学习在材料数据库中寻找常规Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS)超导材料, 存在可用数据量少的问题, 导致设计出的超导材料种类少, 结构构型单一。结合BCS超导理论和半监督学习方法, 发展了神经网络模型预测BCS超导体。通过充分利用材料数据库中大量的无标签数据, 即未知超导温度但已知电子结构的晶体材料, 使得训练出的分类模型准确性达72%。模型预测出数十种可常压下存在的新型BCS超导材料, 其中B-C和B-C-N体系的超导温度最高可达约60 K, 高于MgB2的39 K超导纪录。

针对立体匹配算法在图像非遮挡区域,尤其是弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出一种基于边缘约束迭代的非局部立体匹配算法。该算法结合颜色和梯度信息构建匹配代价计算函数;根据左右目图像分别构建最小生成树,结合图像平滑度对代价函数值进行代价聚集,并对赢者通吃策略得到的视差图进行边缘检测,将图像边缘作为约束性条件对代价值再次进行代价聚集以优化结果;最后通过视差求精得到稠密的视差图。实验结果表明,在Middlebury测试平台上该算法对31组标准图像对中非遮挡区域的平均误匹配率为8.35%;与其他5种方法比较可知,本文算法有效提高了非遮挡区域匹配的准确度。

提出了一种接触式图像传感器(CIS)扫描仪非均匀校正的新方法，能够快速高效地完成对CIS扫描仪彩色图像的非均匀校正，消除了CIS的颜色差异。采用多点分段单步法进行标定，采用现场可编程门阵列实现校正，并最终得到颜色均匀的彩色图像。对于分辨率高达1200 dpi的CIS扫描仪，采集一次样板纸完成全部颜色空间的分段标定，图像传输的同时完成校正，校正过程仅耗时0.125 μs。实际应用效果显示校正后R,G,B三个通道的像素误差控制在5个像素以内，相比校正前图像均匀性提升10倍左右，比传统两点法提升3倍左右，且明显改善图像颜色突变、暗淡以及随机条纹等问题。

针对外触发接触式图像传感器(CIS)线阵相机的扫描图像灰度值受外触发信号频率变化影响的问题, 提出了一种新的曝光控制方法——二次触发法。首先, 分析了外触发信号频率变化对图像灰度值影响的原因。然后, 介绍了二次触发法: 该方法将一个外触发信号转变为两次触发信号, 第一次触发信号用于控制曝光, 第二次触发信号用于控制CIS输出数据。最后, 从理论上说明了该方法可以提升图像质量。将该方法成功应用于1.6 m长线阵零畸变CIS相机, 实验结果表明: 在不同的触发频率下, 扫描图像的灰度值波动范围减小了75%, 消除了图像上的横条纹。在智能视觉十字绣数码喷印机的应用上, 绣布上1 mm×1 mm的孔成像清晰、灰度值均匀。提出的方法有效地解决了外触发信号频率影响图像质量的问题, 成功地提高了图像的质量。

通过对相移数字全息技术的理论分析，提出了一种适用于动态三维物体成像的全新的同步多路相移全息方法。此方法通过在自由空间连续产生90°相位延迟的参考光束，与激光衍射透过物体后的光场进行干涉，利用四台相机构成的平衡探测器系统同时拍摄多帧干涉图像，根据菲涅耳衍射和傅里叶光学原理动态实时重现物体三维信息。模拟仿真和实验结果表明，该方法实现了单次相移数字全息技术，同步多路的采集可以用于动态物体的实时测量，大量同步多帧图像的获取提升了图像的质量。

印刷电路板 (PCB)表观缺陷检测是机器视觉检测领域的一个重要问题, 为了有效地利用参考法对印刷电路板光电图像进行检测, 需要提高图像配准精度。本文提出了一种基于随机 Hough变换(RHT)和空间数据坐标变换理论相结合的配准方法, 该方法在寻找配准目标和完成配准效率方面均有很大提高。利用 PCB光电图像进行实验, 结果表明: 在提高检测精度, 降低内存空间, 减少计算时间等方面, 该配准算法的优势明显。

随着机器视觉技术的发展，彩色线扫描系统在工业在线检测中的应用日趋广泛。在彩色线扫描视觉系统中，由于照明光源的照度非均匀性、光学镜头的渐晕和电荷耦合器件(CCD)相机的非均匀性响应等因素，导致系统采集图像出现灰度不均匀且颜色失真的情况，为后端图像处理带来困难，以致对系统稳定性造成影响。基于上述问题，提出了具有针对性的彩色线扫描系统图像校正方法，使该方法与多项式拟合方法对均匀目标进行对比实验，获取的校正后灰度均值与方差等统计结果更优，更接近目标真实灰度，并已将其应用于印刷电路板(PCB)外观缺陷自动光学检测系统，取得了较好的实际应用效果。

提出了一种人民币光学字符识别 (OCR)过程中号码区域快速定位的新方法。算法首先利用固定阈值法对纸币图像进行二值化, 然后从二值纸币图像的左边缘和下边缘选取一定数目的样本点, 根据非磨损残缺区域两边缘上向量内积为零的特性, 筛选出位于边缘非残缺区域内的样本点, 从而排除边缘磨损残缺的干扰。再根据这些样本点用最小二乘法拟合直线, 以确定纸币的倾斜角和左下角点坐标。最后对图像做旋转变换, 同时根据旋转公式得到纸币图像矫正后左下角点的坐标, 并以角点为起点偏移固定距离提取出号码区域, 这使得提取号码区域时间开销在微秒级, 图像矫正与号码定位几近同时完成。实验结果表明, 该方法具有较好的鲁棒性和较高的时间效率, 在纸币号码识别系统中具有很好的应用前景。

提出了一种在小型液晶屏盒内缺陷检测中消除纹理影响的方法, 并成功制作了国内首台小型液晶屏盒内缺陷自动光学检测仪。本方法的基本原理是: 采集标准液晶屏图像, 利用其图像数据建立补偿矩阵, 在检测的预处理过程中使用补偿矩阵消除纹理。这种方法有效解决了液晶屏纹理影响检测结果的难题。理论分析及现场实验结果表明, 该方法达到消除液晶屏纹理的同时完整保留缺陷的目的, 使液晶屏盒内缺陷自动检测的准确性大大提高。

针对基于 PC的红外电路故障检测系统便携性差的缺点, 提出了基于 ARM11的便携式红外电路故障检测系统。异常电路板的热图像经红外 CCD采集后, 利用视频解码芯片 TVP5150对热图像信号进行图像格式转换, 再将热图像数据传至 S3C6410核心处理器, 采用图像处理算法对热图像进行图像处理, 最后与标准的热图像对比并得到故障诊断结果。实验结果表明, 该系统除了具有检测的高准确性和高精度性外, 系统体积的大大减小和非接触性的检测使系统具备了更好的便携性和更高的安全性。