摘要:用电侧谐波源对用电电能质量的影响日益增大，在大规模智能用电网下谐波源辨识与定位问题对提高电能质量有重要作用。智能用电网络采用智能电表组成的分布式智能用电信息测量网络实现对大规模用电网络测量。谐波故障源定位可通过分布式网络化测量方法提高在线辨识精度。提出了基于相关信息树的分布式用电谐波源递归定位方法，提高了定位精度。对用电网络进行建模分析，在公共连接点的辨识采用独立分量分析方法提取故障源的信号，通过分布式测量节点的相关信息树确定多通道信号间的网络拓扑结构。搭建了面向智能用电的分布式测量网络平台，验证了提出的谐波源定位方法。实验结果表明提出的方法可实现全网络下的谐波源定位，并具有较好的实时性。

摘要:随着随钻测井技术的高速发展，多维立体化地层数据的实时传输变得尤为重要。针对目前传统传输方式的低速率、高成本及非实时性，提出了一种基于非连续正交频分复用调制的声波传输方式。首先，利用传输矩阵法对钻柱信道的幅频特性进行仿真，并在此基础上提出了信道估计算法以获取子信道的频率响应；然后，采用双加速度传感器阵列接收相移声波信号，通过接收信号的相关性可以有效的抑制上行传输中地面强噪声的干扰；最后设计了一套通信测试装置，对实验钻柱信道下系统传输性能进行验证。仿真及实测结果表明，该方案可以具有较高的传输速率和可靠性。

摘要:在电力电缆故障精确定位中声磁同步法由于具有精度高与抗干扰能力强的优点而得到广泛的应用，但放电声音信号的有效检测是其难点。由于小波包变换在检测正常信号中是否含有瞬态异常现象方面具有独特的优势，自适应滤波器具有对信号和噪声的先验知识需求少的特性以及遗传算法具有不依赖于具体问题的优点，提出了一种基于小波包变换分解信号、自适应滤波估计噪声与遗传算法寻优重构相结合的声音信号增强算法。实验研究表明，该算法精确性高、鲁棒性强，尤其适用于电缆故障点放电声不明显时声音信号提取的情况，从而解决了电缆故障精确定位中对背景噪声要求高、识别范围小的问题。

摘要:非高斯的冲击噪声在现实世界广泛存在，严重影响了基于l2范数优化准则的自适应滤波算法的性能。在各类自适应滤波算法中仿射投影符号算法（APSA）结合了仿射投影算法（APA）良好的收敛特性和符号算法对非高斯冲击噪声干扰的抑制能力，因而其在非高斯冲击噪声条件下具有良好的性能。但是该算法的步长选择是固定的，且未考虑系统稀疏特性，因而在参数选择和收敛速度方面有一定的局限性。将变步长的方法和比例矩阵的思想融合到一起，引入步长函数，提出了一种稳健的仿射投影符号自适应滤波算法—变步长的改进比例仿射投影符号算法（VSSIPAPSA）。该算法不仅可以缓解收敛速度与稳态失调之间的矛盾，同时也可以增加其对系统的不同稀疏特性和噪声特性的适应性。理论分析和仿真实验结果验证了其稳健性和有效性。

摘要:机械系统存在的外部环境干扰、变工况条件以及无法直接测量等因素，导致获取的数据常常不满足传统机器学习的两个前提：训练与测试数据分布相同以及目标诊断数据量充足，从而影响诊断模型的泛化能力。针对上述问题，提出一种基于辅助数据的增强型最小二乘支持向量机（LSSVM）迁移学习策略，用于数据量不足时的轴承故障诊断。其中利用递归定量分析（RQA）提取非线性特征并与传统时域特征相结合以提高诊断精度。诊断分类器通过改进传统LSSVM模型，在原目标函数和约束条件中分别增加辅助集的惩罚函数和约束条件，最终得到加入辅助集的函数估计，从而将该算法推广至迁移学习。此外，类内类间距离指标用于描述特征区分性，并提出4种辅助数据集的使用方法，从而构建迁移学习为框架的诊断模型。球形轴承的振动信号试验结果表明，相比传统机器学习，在目标振动数据较少条件下所提模型在轴承故障诊断时性能提升显著。

摘要:配电线路故障类型的准确识别可为线路运维人员提供方向性的指导。基于对故障波形时频特征的分析，提出了一种配电线路故障类型识别方法，通过对不同类型故障波形建立模型与理论分析，从时域、频域和电弧3个方面提出可以表征不同故障类型波形特点的特征参量；并提出依据故障波形数据提取特征参量的计算公式，将多参量融合作为依据建立识别逻辑，通过对输入波形数据特征量的检测归类，实现对不同原因引起的配网线路故障类型的自动识别。最终利用美国电力研究协会（EPRI）提供的136组现场故障波形数据对算法进行了闭环控制与验证，结果显示识别成功率达到90%，证实了利用故障波形时频特性实现配电线路故障类型识别的可行性。

摘要:为了提高复杂图像中椭圆/类椭圆的检测效率及精度,提出了一种基于特征弦约束的随机Hough变换（RHT）思想的椭圆检测改进方法,借助特征弦的几何约束及特征弦端点的法向约束,大幅度降低RHT的无效采样和累积次数。通过对边缘图像中像素点的有效分布进行分析,建立用于存储特征弦的端点信息的二维数组累加器,在边界点提取之前利用椭圆幂剔除虚假椭圆中心的干扰,不仅能够提高空间采样点的可靠性,同时降低无效采样点的累积概率。实验表明,该算法具有更高的运行速度和检测精度,同时对于形变较大,轮廓缺失严重及噪声具有较强的抵抗能力。

摘要:针对光栅读数头输出信号存在正交误差的问题，提出基于坐标旋转数字式计算机算法(CORDIC)的正交误差实时补偿方法。针对CORDIC算法在正余弦信号角度解算时存在误差较大区间以及在正余弦信号峰值区间角度解算灵敏度低的问题，引入向量模式双迭代方法抑制CORDIC算法因迭代收敛过快而带来的角度解算误差,并结合局部查表法消除信号峰值区间的角度解算误差。正交误差补偿过程包括相位解算、相位补偿和信号重构3个环节。以解算出的角度值为对象进行整周期误差角度的实时补偿，采用CORDIC算法旋转模式根据补偿后的角度值重构余弦信号，实现对莫尔信号正交误差的实时补偿。以FPGA为平台实现该补偿方法并验证其相位差检测和补偿效果，实验表明信号在正交误差［1°, 10°］时，相位检测误差在±0.04°以内；信号在不同频率不同相位差时，补偿后其相位最大误差在±1°以内，平均误差在±0.1°以内，均方差在0.5°以内，证明该方法可有效实现对莫尔信号正交误差的实时补偿。

摘要:动平衡机在测量大质偏类工件时，由于不平衡量较大，振动信号往往会超出测量系统的线性范围而造成测量误差偏大。为了提高动平衡测量精度，提出了一种采用电磁力产生的同频振动抵消大部分初始振动，从而减小簧板振动量，保证系统线性度的动平衡测量方法。讨论了该方法的基本工作原理，建立了电磁力装置的磁路模型；采用有限元建模对电磁力的可控性进行了研究，并分析了气隙、温度等因素对电磁力的影响；最后介绍了测量控制系统和控制策略。动平衡测量实验表明，该测量方法能够有效地提高大不平衡量工件的动平衡测量精度。

摘要:高精度雷达散射截面（RCS）测量对背景环境具有较高要求，当背景环境存在较强干扰时，通过背景矢量对消难以消除杂波影响。提出基于成像提取的高精度RCS测量方法，从背景杂波中分离和提取出目标的散射信号，从而提高了测量的精度。首先推导了像与RCS的数学关系，然后利用转台模式下的测量回波进行成像处理，得到目标区域的二维像；从成像区域中提取目标的二维像，通过波谱变换和定标获得目标的RCS。仿真结果表明，该方法对于具有干扰情况下的RCS测量，可以改善3~5 dB的测试精度，并且能够对弱散射目标进行测量。实验结果表明了成像提取方法的有效性和准确性。

摘要:针对现有磁场式直线时栅位移传感器行波磁场产生过程中，齿槽的存在影响行波磁场的匀速性，提出基于平面线圈线阵的直线时栅位移传感器。无齿槽的结构形式提高了行波磁场的匀速性，可实现大极距下的高精度测量。传感器将施加正交信号的两相励磁线圈相间排列形成平面线圈线阵，产生的行波磁场通过磁场拾取线圈感应出电行波信号，处理后得到位移量。通过电磁场分析软件对传感器进行建模仿真，根据仿真结果得到测量误差；通过理论分析对测量误差进行分析溯源，并根据分析结果对传感器结构进行优化。基于分析和优化结果研制出传感器样机，并进行了精度实验。实验表明，传感器在240 mm内测量精度为±1 μm，实现了精密测量。

摘要:针对目前绝对直线场式时栅无法满足全闭环数控系统要求的增量式直线位移反馈的问题，采用测量基准转换方式从时间域的角度处理绝对直线场式时栅的空间位移信息，运用时间序列算法分析绝对式时栅采样数据序列的内在相关性，建立自适应递推算法。通过时间触发采样将时栅传感器过去的测量数据作为样本集，递推时栅下一个采样时刻的位移，在下一个采样周期内将直线时栅的绝对位移代表的增量式时间脉冲通过脉宽调制的方式连续发出，实现绝对式直线时栅到增量式直线时栅位移传感器的转换设计。实验表明在76.604 mm的范围内增量式直线时栅位移传感器达到±2 μm的测量精度。此研究可将原绝对式直线时栅位移传感器运用于全闭环增量式直线运动数控系统，具有重要现实意义。

摘要:针对智能肌电假手力控制的需要，提出一种基于表面肌电信号(sEMG)和广义回归神经网络(GRNN)的手部输出力估计方法。首先在介绍实验平台的基础上详细描述了肌电信号的采集和特征提取方法以及广义回归神经网络的构建；然后，通过在手臂8个不同部位粘贴肌电传感器来检测手部动作过程中的肌电信号；同时为了全面测量人手在三维空间中的输出力，采用三维力传感器对手部的输出力进行测量；在同步获得手臂上的多通道肌电信号(X)和手部三维力推拉信号(F)后，对采集得到肌电信号进行了特征提取得到特征矩阵XF；将XF和F用于构建GRNN网络，并用均方差和残差绝对值均值对手部输出力的估计结果进行评估。为验证该方法的有效性，进行了实验验证，结果表明，该方法能够很好地利用sEMG对手部的输出力进行估计。

摘要:介绍了一种无源多输出低频振动传感器，可同时测量加速度和速度。利用无源伺服反馈控制技术，传感器呈现速度摆特性，但该速度摆不是通常意义上大阻尼状态的速度摆，对摆体特性进行了详细的数学分析，仅使用一种换能方式即实现了加速度和速度两组物理量的测量，证明了速度输出是速度摆速度计，加速度输出是速度摆加速度计。对传感器特性，尤其是加速度输出特性进行了较为详细的分析。最后，对传感器进行了测试，得到该传感器的加速度输出和速度输出在0.1~100 Hz有较好的频率响应特性，可以满足低频工程振动测量的需求，且实现了一只传感器同时测量加速度和速度两种物理参量。

摘要:针对作业型遥控水下机器人(ROV)在轨迹跟踪过程中存在模型非线性、强耦合、模型参数不确定和外界干扰不确定等问题，提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的滤波自适应反步控制策略。使用NDO观测模型的不确定性和外界干扰，通过指令滤波器避免了直接对虚拟控制量解析求导的过程，利用自适应律补偿观测器观测残量。通过Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差系统的渐进稳定。仿真实验表明，设计的控制器能够实现精确的轨迹跟踪，具有较好的鲁棒特性。

摘要:为解决航空相机摆扫成像过程中存在的像旋问题，采用四通道双向控制系统对像旋进行补偿。在系统中，基于鲁棒内环补偿器结构进行了内环补偿器设计。首先利用H∞混合灵敏度优化方法求解鲁棒内环补偿器中的鲁棒控制器，再结合参考模型确定系统的滤波器，进而得到系统化设计的内环补偿器。保证系统鲁棒稳定性的同时尽可能提高干扰抑制性能，进而在两者间折衷提高双向控制像旋补偿精度。实验结果显示,本方法能够有效抑制等效干扰的影响，提高消旋补偿的精度。动态扫描下位置补偿误差的最大值和均方根分别为(1.81×10-3)°、(5.224 74×10-4)°，与传统设计相比，补偿误差分别减小了41.99%、41.73%，提高了四通道双向控制系统的像旋补偿精度。

摘要:压电陶瓷执行器的迟滞特性会降低星间激光通信精瞄系统的定位精度，对信标光的捕获以及链路的稳定性造成影响。针对这一问题，通过分析压电陶瓷执行器迟滞特性产生机理，提出一种基于PLAY迟滞算子的改进（PrandtlIshlinskii, PI）数学模型及其辨识方法，并利用该模型对压电陶瓷执行器迟滞特性进行前馈线性化逆补偿。并通过实验来验证数学模型和线性化的有效性，实验结果表明，通过对系统输入不同频率下等幅和减幅正弦控制信号来验证前馈逆补偿性能时，改进的模型最大拟合误差均在1%之内，通过前馈模型逆补偿的控制方法可使压电陶瓷驱动的线性度误差由5%减小到1%以内，并且改进PI模型在计算复杂度上由O(n)简化为O(1)。

摘要:压电非线性迟滞导致压电变形镜的开环控制精度及闭环工作带宽降低，限制了其在自适应光学系统中的应用。为克服迟滞影响，提出采用PI迟滞模型描述单压电变形镜的迟滞非线性特性，实现单压电变形镜的高精度开环控制。首先建立PI迟滞数学模型，利用最小二乘法辨识PI迟滞模型的权值，计算出PI逆模型的权值和阈值，从而获得消除迟滞后的变形镜控制电压；接着搭建了基于哈特曼波前传感器的自适应光学测试平台，采用单压电变形镜的环形致动器进行离焦面形的开环控制实验。实验结果表明，经过迟滞消除后变形镜的电压变形迟滞由9.3%降低到1.2%，离焦面形的开环重构精度提高70%以上，证明该迟滞模型可有效应用于单压电变形镜的开环控制。

摘要:K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法。针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足，以及蚁群算法搜索空间庞大的问题，提出了一种新的贝叶斯结构学习算法MWSTACOK2算法。该算法通过计算互信息建立最大支撑树（MWST），得到最大父节点数；然后利用蚁群算法(ACO)搜索最大支撑树，获得节点顺序；最后结合K2算法得到最优的贝叶斯网络结构。仿真实验结果表明，该方法不仅解决了K2算法依赖先验知识的问题，而且减少了蚁群算法的搜索空间，简化了搜索机制，得到较好的贝叶斯结构。最后将该算法应用到冀东水泥回转窑的实际数据中，构建水泥回转窑的贝叶斯网络结构，提高了故障诊断的准确率。

摘要:金属磁记忆（MMM）法可以对铁磁性金属构件微观损伤区域进行早期预判和评估，但是磁记忆信号很容易受到外界强磁场的干扰，给检测结果带来偏差。为研究磁场强度对磁记忆信号的影响规律，采用Kp微扰算法，在K空间，通过有效玻尔磁子数p建立多元超原胞磁力学模型，计算在外界磁场作用下，磁力学定量变化关系。研究结果表明，在外界磁场作用下，电子轨道运动增强，晶格结构发生畸变，原子磁矩增大。当磁场较小时，磁记忆信号随外界磁场强度增大而线性增大；当磁场强度达到临界值时，原子磁矩近似等于独立原子的磁矩，磁记忆信号趋于定值；当磁场强度大于临界值以后，应力集中区的磁记忆信号将被磁场覆盖。磁记忆检测实验结果与理论分析结果具有很好的一致性。

摘要:压力输水管道因内部压力及外部使用环境腐蚀等因素经常造成爆管泄漏等问题，根据管道泄漏时会引起泄漏点周围管壁振动这一特点，利用基于相位敏感光时域反射仪技术的分布式光纤振动传感技术(DOFVS)提出了一种新型压力输水管道光纤在线泄漏监测方法，此方法利用普通单模通信光纤拾取泄漏点引起的管道振动信号并进行实时检测和定位。在室内测试环境下，该系统能够检测出DN90 cm×EN2 cm普通钢制压力输水管道在0.4 Mpa压力下，泄漏孔径为4 mm的泄漏；在室外测试环境下，该系统能够检测出DN200 cm×EN2 cm普通钢制压力输水管道在0.27 Mpa压力下，泄漏量大于11 L/s泄漏孔的泄漏。此外，采用多尺度小波分解去噪方法，对监测信号中的环境噪声信号进行滤除，并取得了良好的去噪效果。

摘要:石油管道泄漏是受腐蚀、磨损、焊缝缺陷、振动、冲刷以及人为破坏等多种因素影响的连续动态过程，单纯基于压力信号的检测和基于高斯分布假设的信号分析方法不能适应其多变量、强耦合、动态特性。为此，综合考虑与管道泄漏有关的操作参数和环境参数，针对管道监测参数呈现时序自相关性、泄漏检测精度不高的问题，提出一种基于动态核独立分量分析（DKICA）的石油管道泄漏检测方法。首先引入动态特性确定算法（DOD）计算模型最佳参数阶次，解决动态过程导致的监测参数呈现时序自相关性问题；再采用核独立分量分析(KICA)在核主元空间提取独立元；最后通过考察独立元的T2、SPE联合指标判断泄漏发生。通过对某一输送场站采集的数据进行实验验证，结果表明采用联合指标D2的正常样本误检率和泄漏样本漏检率都远低于单独采用T2或SPE统计量；而引入动态特性的2阶DKICA对于正常样本的误检率和泄漏样本的漏检率都低于未引入动态特性的KICA方法。可见，所提出的基于动态核独立分量联合指标的石油管道泄漏检测方法是一种高效且可行的方法。

摘要:针对间歇过程复杂非线性的特点，提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理，然后采用KECA提取间歇过程数据的主成分矩阵。研究表明，经过KECA投影后的主成分数据具有良好的角结构，因此利用主成分矩阵构造基于角结构的统计量，并且采用核密度估计算法计算其控制限。与传统的统计量相比，无需假设过程变量服从高斯分布。最后通过青霉素发酵的仿真平台和大肠杆菌实际生产过程验证，实验结果表明，相比于传统MKPCA方法，能够有效利用主成分的结构信息，明显降低了故障的误报率、漏报率。

摘要:针对现有混沌振子难以检测频率未知微弱信号这一难点，提出利用Duffing振子输出值的方差峰值结合遗传算法检测淹没在强噪声背景中频率未知微弱信号的一种新方法。从分析混沌系统结构参数的阈值入手，讨论了周期策动力的频率、初始相位和噪声对系统运行状态的影响；研究系统输出值方差与系统状态的对应关系，探讨待测信号频率以及与周期策动力之间相位差对状态变量方差和状态转换时间的影响。由此，提出采用具有相位偏移的Duffing振子阵列覆盖全相位，并结合遗传算法，优化求解不同频率输入信号下系统输出值方差的极值，以此得到待测信号频率的方法。该方法解决了现有混沌振子类检测方法必须已知信号频率的限制。实验结果证明了本方法能准确、快速地检测待测信号频率。新方法的状态判定简便、检测精度高、更为灵活、适应性强，为微弱信号的检测提供了新的手段。

摘要:回复电压法（RVM）是一种研究电力变压器绝缘老化状态的检测方法，基于大量回复电压测试数据,提出运用模糊粗糙集理论评估变压器油纸绝缘状态，并构建变压器油纸绝缘状态评估系统。首先，基于回复电压特征量建立变压器油纸绝缘状态评估指标；其次，采用模糊C均值聚类算法获得变压器测试数据对于特征量模糊划分的隶属度函数；然后，根据可辨识矩阵对油纸绝缘状态评估表的模糊属性进行约简，并提取油纸绝缘状态评估规则；最后，在历史数据库的基础上构建油纸绝缘状态评估系统。通过实例演绎论证提出的评估系统能有效、准确地评估电力变压器绝缘状态，为变压器油纸绝缘状态评估提供了新思路，且在工程应用中具有实际价值。

摘要:对于调频连续波无合作目标测距来说，回波接收系统是其光学系统中重要的组成部分，其接收特性也影响着系统的测距精度。为对其进行设计与分析，利用光学设计软件对以卡塞格林望远镜与多模光纤为主体的接收系统进行了建模，通过像差与光接收效率的分析与优化确定系统选用的卡塞格林望远镜的参数。建立待测物后向散射的高斯散射模型，并搭建完整的接收光路进行实验，定量分析了不同情况下系统的接收功率，并研究了接收效率、聚焦位置等与待测物的距离和表面散射之间的规律。研究结果表明，对于相同的加工方式的样块，系统接收功率与粗糙度、待测物距离成负相关规律，系统聚焦距离与粗糙度、待测物距离呈正相关规律。

摘要:针对多参数流式细胞数据传统人工分群过程复杂、自动化程度不高等问题，提出了一种基于核熵成分分析(KECA)的自动分群方法。选取对瑞利(Renyi)熵具有最大贡献的特征向量作为投影方向，对数据进行特征提取；设计了一种基于余弦相似度和Kmeans算法的分类器，并采用一种基于向量夹角的最佳聚类数确定方法，最终获得细胞的分类标签。对实验获得的淋巴细胞免疫表型分析数据进行处理，结果表明，该方法能够实现细胞的快速、自动分群，整体分群准确率能够达到97%以上，操作简单便捷，提高了细胞分析的效率。

摘要:应用几何阴影法从航海雷达图像中反演有效波高时，阴影分割的准确性直接影响估测波高的精度。针对这一问题，对Rune G提出的阴影算法（为便于表述，简称为Rune算法）进行了改进，基于差分边缘检测的思想提出了一种准确划分图像阴影的自适应方法，方法同时继承了Rune算法的优点，估计有效波高时无需外部提供参考。通过与Rune方法比较，所提出的方法分割的局部阴影更为合理。利用福建平潭试验基地获得的图像数据对该算法进行了验证，结果表明改进后的估测法获得的波高的精度有所提高。

摘要:针对现有亚像素边缘定位算法存在精度不高、计算复杂的问题，提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法。根据单边阶跃状边缘特征，构建边缘法截线的高斯积分模型，在确定边缘过渡带的基础上，将拟合曲面区域内的像素点信息转化为边缘曲线的活动坐标，并对转化后的像素点坐标与灰度值按照高斯积分模型进行拟合，准确定位图像的亚像素边缘。采用所述视觉测量系统，用量块直线边缘进行实验，并与传统高斯曲面拟合亚像素边缘定位算法比较，证明基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法具有较高的定位精度，一等量块的直线度误差在1 μm以内，计算速度提高一倍。采用该算法确定亚像素边缘时，可通过修正高斯积分模型的均值，有效补偿光源强度造成的误差。本算法可以应用于齿轮等高精度机械零件的测量。

摘要:针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题，提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰，该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度，提出SCFFCM算法，该算法用于给出一个较好的初始分割；接着由初始分割计算MRF模型的约束场，再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值，进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场，并基于最大概率准则得到分割结果；最后，采用形态学去除分割结果中的孤立噪点，并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明，所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。

摘要:角膜老年环是一种在角膜边缘形成的白色环状改变，主要由于人体脂类代谢异常而产生。通过图像分析的方法对角膜老年环进行检测可以方便、及时帮助人们发现身体脂类代谢异常状况。自然睁开状态下获取的彩色图像，角膜老年环经常被眼睑随机遮挡，而且被光斑、血管等因素的干扰。为了提高算法鲁棒性，减少由于眼睑的随机遮挡造成的定位失误，提出了一种基于多尺度颜色替换的角膜老年环分割方法。首先对图像进行量化；其次，在不同尺度模板下对图像按照本文定义的颜色替换策略进行处理，并最终实现目标分割。实验结果表明，在采集的1 968幅图像中该方法能够达到97.0%的分割正确率，所用算法具有较高的鲁棒性。

摘要:金属表面缺陷的种类多、环境复杂度高，现有的金属表面缺陷分割算法有效性低、适用范围窄，为此提出一种金属表面缺陷自适应分割算法。该算法首先从8个方向对金属表面的灰度图像进行转换，根据多幅图像灰度波动状况，自适应地改变邻域灰度差分割算法中的阈值与步长对相应的图像进行分割，最后利用PCA算法将多幅图像压缩至单幅图像。实验结果表明，与现有的分割算法相比，该算法不仅适用于多种类型的金属表面缺陷部分的分割，而且分割准确度高。

摘要:运动恢复结构（SFM）是指通过分析二维图像序列恢复三维结构信息的过程，在计算机视觉的多种应用中起着重要的作用。特征跟踪是大规模SFM的核心组成部分，但现有的多视图特征跟踪算法在鲁棒性和效率上还存在不足，为解决这一问题，提出了一种快速和鲁棒的特征跟踪(FRFT)算法。首先，采用AGAST进行特征点检测，并使用图像矩为AGAST特征定义主方向，为构造旋转不变的描述子奠定基础；其次，在差分高斯金字塔空间内，根据中心点与邻域像素之间的差值构造特征描述子，避免光照和尺度变化对特征匹配的影响；再次，为了提高特征匹配效率，对特征集合进行聚类，采用 KDTree加速特征匹配，提高算法的时间效率；最后，采用4种方式对FRFT算法进行验证，并与现有经典算法进行比较。实验结果表明，FRFT算法在鲁棒性和时间效率方面均优于现有经典算法。