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本發(fā)明提供基于豐度顯著性分析的高光譜圖像解混方法及系統(tǒng)，包括建立待處理的高光譜遙感圖像 的端元光譜庫(kù)；用基于稀疏回歸的混合像元分解方法對(duì)每個(gè)像元進(jìn)行初步混合像元分解并按照豐度值的 大小降序排列，對(duì)排序后的豐度序列進(jìn)行顯著性分析，得到顯著性豐度的臨界值，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的顯著 性豐度閾值進(jìn)行判斷組成該像元的稀疏表示端元子集；最后采用豐度約束的最小二乘法再次進(jìn)行混合像 元分解，將結(jié)果作為最終的混合像元分解結(jié)果。本發(fā)明可以得到更為稀疏和準(zhǔn)確的像元表示端元

一種人行橫道線自動(dòng)檢測(cè)分析方法及系統(tǒng)，包括輸入街景的影像，將影像分為訓(xùn)練組和測(cè)試組，利 用訓(xùn)練組訓(xùn)練用于檢測(cè)人行橫道線的分類(lèi)器；例如分類(lèi)器對(duì)測(cè)試組影像進(jìn)行人行橫道線的檢測(cè)識(shí)別，通 過(guò)后期處理排除錯(cuò)誤檢測(cè)；利用分類(lèi)器對(duì)訓(xùn)練組影像進(jìn)行人行橫道線的檢測(cè)識(shí)別，并通過(guò)后期處理排除 錯(cuò)誤檢測(cè)；根據(jù)步驟 4 所得各測(cè)試組影像的識(shí)別結(jié)果和步驟 5 所得各訓(xùn)練組影像的識(shí)別結(jié)果分別統(tǒng)計(jì)檢 測(cè)結(jié)果，包括對(duì)任一張測(cè)試組影像或訓(xùn)練組影像，依照橫坐標(biāo)值的不同，對(duì)每一個(gè)識(shí)別

本發(fā)明公開(kāi)了一種光學(xué)元件支撐參數(shù)的確定方法，該方法具體為：確定保證面形精度的最少支撐點(diǎn)數(shù)為最優(yōu)支撐點(diǎn)數(shù)，并計(jì)算支撐點(diǎn)的理想支撐力；依據(jù)理想支撐力定義多個(gè)不同支撐力波動(dòng)水平，計(jì)算不同支撐力水平下隨機(jī)支撐力引起的鏡片面形變化；統(tǒng)計(jì)并檢驗(yàn)鏡片面形畸變的隨機(jī)分布規(guī)律，建立不同支撐力水平與光學(xué)元件成像質(zhì)量的映射關(guān)系；根據(jù)質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，確定支撐力的波動(dòng)范圍。本發(fā)明基于蒙特卡洛方法，解析不均勻支撐力作用下鏡片面形畸變的隨機(jī)分布規(guī)律，分析不同隨機(jī)支撐力水平對(duì)光學(xué)元件成像質(zhì)量的影響，從而確定合理的支撐力波動(dòng)范圍，為光

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過(guò)程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證這四方面。以下是各方面具體對(duì)應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過(guò)程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類(lèi)零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)加工力、加工振動(dòng)、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)：在航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)方面，對(duì)復(fù)雜曲面加工過(guò)程混合建模與全流程加工精度預(yù)測(cè)等理論開(kāi)展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預(yù)測(cè)混合驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測(cè)。 3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類(lèi)零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過(guò)程、遺傳算法等理論開(kāi)展了理論研究工作，結(jié)合軸類(lèi)零件加工過(guò)程開(kāi)展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫(kù)1套，包含機(jī)床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測(cè)數(shù)據(jù)等四種類(lèi)型數(shù)據(jù)。開(kāi)發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車(chē)間），實(shí)現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實(shí)現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計(jì)與現(xiàn)場(chǎng)預(yù)先感知，加工過(guò)程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實(shí)現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實(shí)現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過(guò)程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實(shí)現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對(duì)應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問(wèn)題，開(kāi)展基于制造過(guò)程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)工藝與制造過(guò)程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)、軸類(lèi)零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機(jī)理，構(gòu)建了批量零件加工過(guò)程中誤差傳遞的理論模型，探究了機(jī)床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對(duì)于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)大長(zhǎng)徑比軸類(lèi)零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類(lèi)零件全流程加工過(guò)程中機(jī)床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個(gè)方面的具體要求。通過(guò)中國(guó)航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類(lèi)零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開(kāi)發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)行高度集成，開(kāi)發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)、全流程誤差建模與分析、加工過(guò)程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識(shí)與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識(shí)庫(kù)軟件通過(guò)第三方測(cè)評(píng)，測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測(cè)試報(bào)告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識(shí)庫(kù)軟件第三方測(cè)試報(bào)告》。 應(yīng)用驗(yàn)證方面，結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號(hào)航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類(lèi)零件（動(dòng)力渦輪傳動(dòng)軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車(chē)間，在驗(yàn)證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實(shí)時(shí)采集加工過(guò)程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫(kù)和產(chǎn)品數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)，獲取機(jī)床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場(chǎng)加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過(guò)南方公司現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應(yīng)用驗(yàn)證通過(guò)了中國(guó)航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報(bào)告。 【技術(shù)指標(biāo)】 1）采用機(jī)理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實(shí)現(xiàn)了切削過(guò)程的毫秒級(jí)預(yù)測(cè)，切削過(guò)程關(guān)鍵物理量的預(yù)測(cè)時(shí)間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機(jī)理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級(jí)）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測(cè)。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計(jì)方法，建立了現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實(shí)現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

本實(shí)用新型涉及一種可擴(kuò)展到較高泥沙濃度測(cè)量與試驗(yàn)分析的裝置，包括水槽試驗(yàn)系統(tǒng)、B 超成像 測(cè)量分析系統(tǒng)、超聲反射衰減系統(tǒng)；所述水槽試驗(yàn)系統(tǒng)包括沙粒、水流和水槽，所述沙粒和水流放置在 水槽內(nèi)；所述超成像測(cè)量分析系統(tǒng)包括 B 超探頭、信號(hào)線、B 超儀和計(jì)算機(jī)，B 超探頭通過(guò)信號(hào)線與 B 超儀相連接，B 超儀通過(guò)連接線與計(jì)算機(jī)連接；所述超聲反射衰減系統(tǒng)包括反射裝置和用于固定 B 超探 頭在反射裝置正上方的固定裝置，所述固定裝置設(shè)置在反射裝置上。本實(shí)用新型裝置具有較廣泛的適用 性，解決了水中泥沙濃度過(guò)高而導(dǎo)致含沙量無(wú)法通過(guò) B 超成像測(cè)量問(wèn)題。 

本發(fā)明提供了一種基于曲面擬合的電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性分析方法，本發(fā)明綜合考慮了電 力系統(tǒng)初始運(yùn)行方式及故障形式、故障位置對(duì)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率特性的改變和影響，并將節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率 響應(yīng)特性擬合為多變量的空間曲面形式，采用離線仿真方式提取有限的節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性仿真值擬 合狀態(tài)曲面；同時(shí)采用節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性仿真值對(duì)曲面進(jìn)行校核和修正，使得節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特 性在任意狀態(tài)下均為曲面上一個(gè)對(duì)應(yīng)的矢量點(diǎn)。本發(fā)明的計(jì)算快速性、簡(jiǎn)便性及準(zhǔn)確性均有了本質(zhì)性提 高，適用于頻率響應(yīng)快過(guò)程的電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性分析。 

1、雙光子超分辨熒光分析儀及試劑研發(fā)人才； 2、特定蛋白免疫分析儀及試劑研發(fā)人才； 3、化學(xué)發(fā)光分析儀及試劑研發(fā)人員。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹SC-G型自動(dòng)考種分析及千粒重儀系統(tǒng)（多功能種子分析儀）1、貨物名稱(chēng)：SC-G型自動(dòng)考種分析及千粒重儀系統(tǒng)2、主要用途：SC-G型自動(dòng)種子考種分析及千粒重儀系統(tǒng)是根據(jù)圖像識(shí)別原理來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析的。目標(biāo)照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類(lèi)農(nóng)作物實(shí)粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類(lèi)糧庫(kù)的蟲(chóng)口計(jì)數(shù)分析，以及出苗數(shù)、整齊度、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲(chóng)計(jì)數(shù)或蟲(chóng)卵計(jì)數(shù)（如：米象、蚜蟲(chóng)、蠶卵、魚(yú)籽等），以及被當(dāng)作種子凈度工作臺(tái)用于種子凈度檢驗(yàn)。內(nèi)置支持網(wǎng)上在線升級(jí)的模塊。3、主要技術(shù)指標(biāo)：★ 500萬(wàn)像素分辨率的彩色數(shù)碼拍攝儀，及超薄的背光光源板，具有相機(jī)畫(huà)面畸變、背光板均勻性的自動(dòng)矯正特性，有效減小尺寸測(cè)量誤差。拍照分析的種粒直徑1～20mm。稻種的實(shí)粒與秕谷需經(jīng)風(fēng)選，再分別計(jì)數(shù)分析。能大批量自動(dòng)分析成像后的種粒圖片。★ 全自動(dòng)數(shù)粒速度：1200～20000粒/分鐘，數(shù)粒誤差≤±0.1~0.4%，極少監(jiān)視修正即達(dá)100%正確。全自動(dòng)千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。適用于各類(lèi)農(nóng)作物實(shí)粒種子的自動(dòng)精確考種、各類(lèi)糧庫(kù)的蟲(chóng)口自動(dòng)計(jì)數(shù)，以及出苗數(shù)、整齊度、均勻度分析，顯示和輸出計(jì)數(shù)結(jié)果。★ 具有對(duì)被分析目標(biāo)顏色、形狀進(jìn)行自學(xué)習(xí)和再學(xué)習(xí)，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類(lèi)的特性，以及品種比對(duì)特性。能自動(dòng)測(cè)出各類(lèi)粘連種粒的每粒粒形參數(shù)（長(zhǎng)、寬、長(zhǎng)寬比、面積、等效直徑、周長(zhǎng)等），并排序輸出。分析過(guò)程為全程電腦控制，高效、準(zhǔn)確、簡(jiǎn)便易用，真正一鍵式操作，鼠標(biāo)一點(diǎn)，結(jié)果即現(xiàn)。具有被測(cè)樣本條碼、電子天平RS232重量數(shù)據(jù)的自動(dòng)輸入接口。輔助刪補(bǔ)：用鼠標(biāo)選擇增加/刪除，或直接用鼠標(biāo)在屏上手工計(jì)數(shù)，以確保100%正確目標(biāo)區(qū)的個(gè)性化計(jì)數(shù)：對(duì)工作區(qū)視野中任選范圍或矩形范圍內(nèi)的計(jì)數(shù)。分析數(shù)據(jù)導(dǎo)出：分析圖像結(jié)果可保存，自動(dòng)形成總報(bào)表，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長(zhǎng)度、面積等輸出的排列圖和測(cè)量圖。4 供貨基本配置：SC-G型自動(dòng)考種分析及千粒重儀系統(tǒng) 數(shù)量 備注SC-G型自動(dòng)考種分析及千粒重軟件系統(tǒng)及電子版簡(jiǎn)明手冊(cè) 1張 光盤(pán)，3年免費(fèi)升級(jí)軟件鎖 1個(gè) 1年保換、2年保修SC-G型自動(dòng)考種分析及千粒重系統(tǒng)軟件質(zhì)量三包卡 1張 光盤(pán)電子文檔中USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬(wàn)像素） 1臺(tái) 非人為損壞，質(zhì)保1年超薄的背光光源板（A4工作臺(tái)板） 1個(gè) 非人為損壞，質(zhì)保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺(tái) 生產(chǎn)廠家質(zhì)保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質(zhì)保1年種粒成像盤(pán)、種粒收納小盤(pán) 各1個(gè) 注：本技術(shù)標(biāo)書(shū)中打★款項(xiàng)必須響應(yīng)，否則為重大偏離5. 推薦電腦配置（需另配，由投標(biāo)的經(jīng)銷(xiāo)商在當(dāng)?shù)卣夜?yīng)商）品牌一體機(jī)電腦（酷睿雙核CPU / 4G內(nèi)存/1G顯存/ 500G硬盤(pán) / 19.5”彩顯/無(wú)線網(wǎng)卡，5個(gè)以上USB2.0口，Windows 10完整專(zhuān)業(yè)版或完整旗艦版）

任何具有溫度的物體表面都會(huì)產(chǎn)生紅外線，利用紅外線感應(yīng)裝置和計(jì)算機(jī)信息處理與成象技術(shù)，可以將物體表面的溫度場(chǎng)以可視畫(huà)面形式顯示出來(lái)——紅外圖象。采用現(xiàn)代的圖象分析與處理技術(shù)，結(jié)合被檢測(cè)設(shè)備的結(jié)果參數(shù)和現(xiàn)場(chǎng)可方便采集的一些其它數(shù)據(jù)，如電信號(hào)、壓力、流量等參數(shù)，利用先進(jìn)的模糊聚類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等理論可以對(duì)熱設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行有效的在線檢測(cè)、故障分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)。 設(shè)備運(yùn)行狀況的在線評(píng)估與故障分析和診斷一直是生產(chǎn)實(shí)際中有待解決的問(wèn)題。本項(xiàng)目的主要特點(diǎn)是：紅外圖象可以實(shí)現(xiàn)非接觸的、在線（或離線）檢測(cè)，也可以做離線普查。基于紅外圖象的熱設(shè)備運(yùn)行狀況、故障分析與診斷系統(tǒng)除紅外圖象以外的其它信息可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況適當(dāng)提供，并不強(qiáng)行要求。當(dāng)然信息越多越準(zhǔn)則判斷的結(jié)果越客觀，因此具有智能性。目前已有針對(duì)催化裂化、加熱爐、常用電器設(shè)備等多套專(zhuān)用的設(shè)備運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)和故障診斷系統(tǒng)通過(guò)鑒定，并在多處投入實(shí)際使用，受到普遍好評(píng)。