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高动态范围条纹结构光在机检测技术及应用进展
被引量：
1
1
作者
刘泽隆
李茂月
+1 位作者
卢新元
张明垒
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期1-18,共18页
条纹结构光技术是近年来发展迅速的非接触式测量方法,为机械加工在机检测提供了新的解决方案。由于加工环境光线复杂且金属零件本身具有高反光的特性,造成结构光在机检测的精度降低。将高动态范围(High Dynamic Range,HDR)技术应用于结...
条纹结构光技术是近年来发展迅速的非接触式测量方法,为机械加工在机检测提供了新的解决方案。由于加工环境光线复杂且金属零件本身具有高反光的特性,造成结构光在机检测的精度降低。将高动态范围(High Dynamic Range,HDR)技术应用于结构光检测中,可抑制高反光的影响,实现金属零件在复杂场景的测量。本文首先介绍了结构光测量原理,总结出HDR结构光在机检测面临的难点;其次,对HDR结构光技术进行了全面综述,以机械加工在机检测为背景,对基于硬件设备的HDR技术和基于条纹算法的HDR技术分别进行了归纳分析;然后,根据在机检测的条件需求,对各类技术进行总结,并比较不同方法的优缺点和在机检测的适用性;最后,结合近年来先进制造技术和精密测量的研究热点,对潜在应用进行分析,提出技术展望。
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关键词
三维测量
结构光
条纹投影
高动态范围
在机检测
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职称材料
基于EEG去趋势波动分析和极限学习机的癫痫发作自动检测与分类识别
被引量：
4
2
作者
刘小峰
张翔
王雪
《纳米技术与精密工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期397-403,共7页
癫痫是一种常发的中枢神经失调疾病.基于脑电(EEG)的癫痫发作自动检测与准确识别在临床诊断和治疗上具有重要意义.本文首先采用经验模态分解(EMD)将被试者脑电信号分解成多个固有模态函数(IMF),然后计算低尺度IMF的去趋势波动指数、均...
癫痫是一种常发的中枢神经失调疾病.基于脑电(EEG)的癫痫发作自动检测与准确识别在临床诊断和治疗上具有重要意义.本文首先采用经验模态分解(EMD)将被试者脑电信号分解成多个固有模态函数(IMF),然后计算低尺度IMF的去趋势波动指数、均值和标准差并组成特征向量,再由极限学习机(ELM)进行自动分类.经使用波恩大学和波士顿儿童医院的脑电数据集(含健康志愿者与癫痫患者)检测验证,结果表明本文所提出的自动检测与快速识别方法仅需较少训练样本即可达到较高的癫痫发作准确识别率(≥95%),具有较好临床应用价值.
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关键词
脑电
去趋势波动指数
癫痫发作
极限学习机
自动检测
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职称材料
题名
高动态范围条纹结构光在机检测技术及应用进展
被引量：
1
1
作者
刘泽隆
李茂月
卢新元
张明垒
机构
哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室
出处
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期1-18,共18页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51975169)
黑龙江省自然科学基金资助项目(No.LH2022E085)。
文摘
条纹结构光技术是近年来发展迅速的非接触式测量方法,为机械加工在机检测提供了新的解决方案。由于加工环境光线复杂且金属零件本身具有高反光的特性,造成结构光在机检测的精度降低。将高动态范围(High Dynamic Range,HDR)技术应用于结构光检测中,可抑制高反光的影响,实现金属零件在复杂场景的测量。本文首先介绍了结构光测量原理,总结出HDR结构光在机检测面临的难点;其次,对HDR结构光技术进行了全面综述,以机械加工在机检测为背景,对基于硬件设备的HDR技术和基于条纹算法的HDR技术分别进行了归纳分析;然后,根据在机检测的条件需求,对各类技术进行总结,并比较不同方法的优缺点和在机检测的适用性;最后,结合近年来先进制造技术和精密测量的研究热点,对潜在应用进行分析,提出技术展望。
关键词
三维测量
结构光
条纹投影
高动态范围
在机检测
Keywords
three-dimensional
measurement
structured
light
fringe
projection
high
dynamic
range
on-
ma
-
chine
detection
分类号
TH741 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于EEG去趋势波动分析和极限学习机的癫痫发作自动检测与分类识别
被引量：
4
2
作者
刘小峰
张翔
王雪
机构
河海大学物联网工程学院
常州市特种机器人与智能技术重点实验室
中国民生银行南昌分行
出处
《纳米技术与精密工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期397-403,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60905060)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20141157)
+1 种基金
中央高校科研业务费资助项目(2011B11114
2012B07314)
文摘
癫痫是一种常发的中枢神经失调疾病.基于脑电(EEG)的癫痫发作自动检测与准确识别在临床诊断和治疗上具有重要意义.本文首先采用经验模态分解(EMD)将被试者脑电信号分解成多个固有模态函数(IMF),然后计算低尺度IMF的去趋势波动指数、均值和标准差并组成特征向量,再由极限学习机(ELM)进行自动分类.经使用波恩大学和波士顿儿童医院的脑电数据集(含健康志愿者与癫痫患者)检测验证,结果表明本文所提出的自动检测与快速识别方法仅需较少训练样本即可达到较高的癫痫发作准确识别率(≥95%),具有较好临床应用价值.
关键词
脑电
去趋势波动指数
癫痫发作
极限学习机
自动检测
Keywords
electroencephalogram
detrended
fluctuation
index
epileptic
seizures
extreme
learning
ma
-
chine
auto
ma
tic
detection
分类号
R742.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高动态范围条纹结构光在机检测技术及应用进展
刘泽隆
李茂月
卢新元
张明垒
《中国光学（中英文）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于EEG去趋势波动分析和极限学习机的癫痫发作自动检测与分类识别
刘小峰
张翔
王雪
《纳米技术与精密工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
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