通过对低碳Mo-Cu-Nb-B系微合金钢进行连续冷却和等温实验,发现低碳Mo-Cu-Nb-B系微合金钢在过冷奥氏体亚稳定区等温,能发生针状铁素体转变.非再结晶区变形奥氏体连续冷却时虽然能得到各类低碳贝氏体组织,但各类组织特别是针状铁素体的份额却不能有效控制.通过分阶段冷却,可以控制得到针状铁素体和板条贝氏复相组织.利用针状组织分割原奥氏体晶粒能细化组织,达到优化高强度低碳微合金钢的力学性能目的

研究了一种微合金钢中夹杂物与模拟焊接热影响区微观组织以及低温冲击韧性的关系.结果发现:实验钢夹杂物以类球状Ti2O3-Al2O3-MnS型复合夹杂为主,分布较为均匀且尺寸小于3μm;在相变冷却时间较短(T8/5=40s)时,试样微观组织以针状铁素体和沿晶铁素体为主,板条贝氏体束较少,原奥氏体晶粒尺寸在50μm左右,低温冲击性能优良;随着相变冷却时间的延长(T8/5=60,80s),原奥氏体晶粒尺寸也随之增大,相变温度的提高和相变区域的变宽使得位于原奥氏体晶界附近的夹杂物对晶界处多边形铁素体的诱导促进作用更加明显,沿晶铁素体长大剧烈,一定程度上消耗了晶内针状铁素体对组织的分割细化作用,使得低温冲击韧性有所降低

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求，提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先，采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化；然后，利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理；最后，构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明，通过对故障训练样本有意义地分割重组，用较少的最小二乘支持向量机分类器，得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置

《工程科学学报》：骨架图引导的级联视网膜血管分割网络

为研究堆浸体系矿石粒径分布对孔隙结构的影响，对不同级配矿岩散体构成的浸柱开展显微CT扫描测试，得到浸柱内部结构图像。通过阈值分割算法对孔隙结构进行提取，建立浸柱三维孔隙模型，对浸柱体孔隙率和面孔隙率的空间分布特征进行研究。利用最大球算法构建浸柱孔隙网络模型，进而分析矿石粒径分布对孔喉半径、喉道长度、孔喉体积、形状因子和配位数等参数的影响规律。结果表明：矿石颗粒级配性越好，矿堆孔隙率越低；矿石粒径越均匀，矿堆不同区域孔隙率差异越小；矿石粒径分布对孔隙尺寸和连通性影响较为显著，对孔喉形状因子影响较小。随着细颗粒矿石的减少，大孔隙增多，孔喉半径、喉道长度和孔喉体积相应增大；随着矿石粒径均匀性的增加，堆浸体系中孤立孔隙所占比例减少，高配位数孔隙所占比例增大，即矿堆内的孔隙空间具有更好的连通性

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础

管道滑坡危险性评价是长输油气管道沿线滑坡灾害预防和治理中规划决策的重要依据.该评价组织由定量和定性两类指标构成,评价系统具有随机性和模糊性的特点.针对常用的定性和半定量评价法在处理系统的随机性和模糊性上存在顾此失彼和人为主观性强的问题,引入能同时有效反映事物随机性和模糊性的云理论,运用黄金分割率法构建5级标度的管道滑坡危险性状态标尺云和指标重要性权重云,提出定量指标的不确定性推理过程和定性指标专家群语言云转化的浮动云偏好集结算法,构建了油气管道滑坡危险性的综合评价模型并进行了工程例证分析.4处待评样本的综合评价结果与半定量法结果基本一致,并与实际相符.该模型软化了指标边界的硬划分,简化了指标数据的预处理;实现了评价的定量与定性融合和集成决策;提高了结果的精确性、合理性和可视化