对超敏捷动中成像遥感卫星角速度快(6 (°)/s)、角加速度大(1.5 (°)/s2)、成像参数随时空复杂多变等新问题,开展了超敏捷动中成像特点分析与成像参数仿真分析工作。构建了动中成像复杂模型,精确分析了动中成像合速度的变化规律。在此基础上,结合信噪比、调制传递函数(MTF)等计算公式,全面分析了不同成像条件下,动中成像系统的行频、TDI级数、姿态稳定度MTF、同步误差MTF、偏流修正误差MTF等随角速度的变化关系,为超敏捷动中成像卫星,尤其是卫星的成像电子学,提供了重要的设计依据。
上传时间： 2020-02-16
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专辑类-超声-红外-激光-无线-通讯相关专辑-183册-1.48G 光电成像跟踪系统-217页-3.3M.pdf
上传时间： 2013-04-24
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光电跟踪系统的组成框图如图3-1 所示，从独立功能单体上分主要由激光测距仪、电视跟踪仪、红外跟踪仪组成；从功能模块分主要有传感器模块、转台及测角和信息处理单元组成。其中电视摄像仪、红外热像仪和激光测距主机为传感器模块，激光信息处理机、图像跟踪处理器、伺服控制和信息管理机为信息处理单元。图2-1 光电跟踪系统组成框图光电跟踪系统信息处理采用融合技术。在光电跟踪系统中，信息管理机、电视/红外图像跟踪处理器、激光信息处理机和伺服控制为信息处理单元。信息管理机既负责光电跟踪系统和火控台之间信息的交换，又负责光电跟踪系统内部各信息处理单元之间的信息融合和数据交流;图像跟踪处理器进行电视/红外跟踪仪的图像跟踪信息处理;激光信息处理机是激光测距仪的指控中心和数据处理中心;伺服控制系统实现伺服机动系统的调度。
上传时间： 2022-06-23
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在钢铁制造工业中，高温熔化状态钢水中的钢渣检测问题是一直以来未能很好解决的难题，钢渣是钢铁冶炼过程中的副产品，钢渣本身会直接降低铸坯质量进而影响生产出的钢材质量，另外钢渣也会破坏钢铁连铸生产连续性给钢厂效益带来负面效应。因此连铸过程中钢渣检测是一个具有较大生产实际意义的研究课题。 本文以钢包到中间包敞开式浇注过程中，保护浇注后期移除长水口后浇注过程中的钢水下渣检测为研究对象。在调研了国内外下渣检测技术与下渣检测设备的应用情况后，提出了一套将嵌入式技术与红外热像检测技术相结合的钢水下渣检测系统的解决方案，并搭建了系统的原型：硬件系统平台以红外热像探测器为系统的传感器，以ARM7嵌入式微处理器与DSP数字信号处理器为系统运算处理核心；软件系统平台包含基于在ARM7上移植的μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统构建的嵌入式应用程序，以及基于DSP各类支持库的嵌入式应用程序。该下渣检测系统设计方案具有非接触式检测、低成本、系统自成一体、直观显示钢水注液状态、量化钢渣含量等特点，能够协助现场工作人员检测和判断下渣，有效减少连铸过程中钢包到中间包的下渣量。 本文首先，介绍了课题研究的背景，明确了研究对象，分析了连铸过程中的钢水下渣问题，调研了现有的连铸过程中钢包到中间包的钢水下
上传时间： 2013-05-25
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《紫外成像检测技术》该论文提出一种新型的紫外成像检测系统. 此系统利用紫外增强技术和紫外滤光技术观察和检测紫外光信号. 详细介绍了系统的关键技术:紫外镜头、紫外“日盲”滤光技术、紫外增强技术和光谱转换技术,给出了紫外成像检测系统的研制实例,以及用该系统得到的实验结果. 此系统在公安、电力、森林火灾等领域有远大的应用前景.
上传时间： 2015-10-19
上传用户：wys0120
利用几何成像原理建立起CCD 双目立体视觉测量系统的数学模型,从提高系统测 量精度出发,在理论上重点对系统结构参数、图像识别误差与系统测量精度的关系进行了深入的分析和探讨,并通过实验对结论进行了验证。研究内容对实际建立该测量系统具有很强的指导作用。
上传时间： 2017-07-02
上传用户：watch100
基于红外热成像原理的轮机故障诊断技术这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
标签： 红外热成像
上传时间： 2021-12-03
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基于红外热像检测技术的CAN总线监控系统这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
上传时间： 2021-12-03
上传用户：zhanglei193
论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
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声成像——照像机、显微镜、相控阵和全息系统_10683541
上传时间： 2022-03-19
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