光缆维护时存在着故障点的位置定位不精确的问题,给光缆维护和抢修带来了困难。为解决这一问题提出了基于光时域反射仪(Optical Time Domain Reflectometer,OTDR)的光缆故障点精确定位方法。该方法结合了OTDR和偏振光时域反射技术(Polarization Optical Time Domain Reflectometry,POTDR),使用OTDR得到光缆故障点的光纤光学长度,利用POTDR分别获取光缆弯曲时和光缆恢复原状时的两组后向散射数据,用差值法和寻找斜率变化的方法对两组后向散射数据进行处理,可以确定光缆弯曲点的位置。结合光纤光学长度、弯曲点的位置及光缆余长系数,得出弯曲点与光缆故障点的距离,当弯曲点距离光缆故障点位置比较近时(小于200 m),对光缆故障点的定位很精确。实验结果表明,该方法能够精确地定位光缆故障点位置,结构简单,操作方便且不损伤光缆。

针对在大图像中定位小块区域图像的需求, 本文提出一种结合深度卷积网络与加速鲁棒特征(SURF)配准的精准定位方法。将标准大区域图像分割成若干个小参考图像, 利用深度卷积网络和类局部敏感哈希降维法提取参考图像集的特征并形成特征库; 基于特征库, 提出了先检索多个相似参考图像后再进行SURF精确配准的两阶段方法, 实现目标小图像在标准大图像中的定位。针对电子工业过程中高密度柔性电路板(FPC)及精确末制导中的图像定位数据进行实验, 实验结果表明, 该方法避免了传统SURF算法大量的特征提取与配对过程, SURF特征提取数减少近90%; 与直接根据图像特征进行配准的传统定位方法相比, 在保证定位准确率的基础上, 耗时可缩小一个数量级以上。

基于星载差分吸收光谱仪转动部件控制需求,设计了星载光谱仪转动部件的测试系统。采用微动开关复位加定步的电机运动方式实现电机的精确定位。采用 脉冲调制(PWM)的方式实现驱动电流的精细调节。并搭建平台对系统进行重复性测试,实验结果表明,测试系统具有较高的可靠性和稳定性,能够满足光谱仪 的精确定位要求,使电机在工作寿命内按计划完成定标工作。