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LED照明閉環(huán)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

為了節(jié)能和智能控制燈光，構(gòu)建了一個(gè)以STC12C5410AD單片機(jī)為核心的LED照明閉環(huán)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)白光LED照明的閉環(huán)控制功能。該系統(tǒng)利用光敏電阻實(shí)時(shí)采集環(huán)境光線(xiàn)強(qiáng)度，自動(dòng)調(diào)節(jié)白光LED亮度；采用A/D轉(zhuǎn)換將光線(xiàn)強(qiáng)度的模擬量轉(zhuǎn)化為數(shù)字量；采用I/O口實(shí)現(xiàn)對(duì)LED的PWM功率控制；采用電流驅(qū)動(dòng)，電流步距可調(diào)的方式來(lái)調(diào)節(jié)白光LED。通過(guò)測(cè)試表明，該系統(tǒng)提高了照明環(huán)境的品質(zhì)，具有電路簡(jiǎn)單、可靠性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：2016/2/21

基于SVD的經(jīng)編賈卡織物圖像檢索

為了充分利用經(jīng)編賈卡織物圖像的廣泛資源，探索“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下紡織企業(yè)的信息化道路，探討了織物圖像智能檢索系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。根據(jù)現(xiàn)有方法特征維數(shù)過(guò)高的不足，提出了運(yùn)用奇異值分解的方法進(jìn)行織物圖像檢索，并使用相關(guān)系數(shù)作為織物圖像間相似度的測(cè)量。最后在MFC框架下，運(yùn)用OpenCV開(kāi)源視覺(jué)庫(kù)進(jìn)行了整體的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)于賈卡經(jīng)編織物檢索速度快，準(zhǔn)確度高，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：2016/2/20

基于改進(jìn)協(xié)方差矩陣的半色調(diào)圖像分類(lèi)研究

針對(duì)半色調(diào)圖像分類(lèi)中只存在0和1的特點(diǎn)，提出了一種基于改進(jìn)的協(xié)方差矩陣在半色調(diào)圖像中的分類(lèi)方法。根據(jù)協(xié)方差矩陣在實(shí)現(xiàn)半色調(diào)圖像分類(lèi)中個(gè)數(shù)少且并未體現(xiàn)其局部和全局信息的特性，對(duì)協(xié)方差矩陣的底層特征進(jìn)行改進(jìn)。利用樣本的局部特性和核密度估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)黎曼流形上的貝葉斯分類(lèi)策略。實(shí)驗(yàn)中研究協(xié)方差矩陣的底層特征與傳統(tǒng)協(xié)方差矩陣的特征提取方法并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)性能比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在半色調(diào)圖像分類(lèi)中，與傳統(tǒng)的協(xié)方差矩陣相比較，改進(jìn)的協(xié)方差矩陣提取出的特征在分類(lèi)中平均錯(cuò)誤分類(lèi)率更低

發(fā)表于：2016/2/20

改進(jìn)Retinex算法對(duì)特殊環(huán)境下的車(chē)牌圖像增強(qiáng)研究

針對(duì)特殊環(huán)境（霧天、傍晚）下車(chē)牌圖像由于光線(xiàn)暗淡而使得識(shí)別效果明顯下降的問(wèn)題，提出一種使用改進(jìn)的Retinex算法（五尺度Retinex算法）與冪函數(shù)和雙邊濾波相結(jié)合對(duì)特殊環(huán)境下的車(chē)牌圖像進(jìn)行增強(qiáng)的算法。首先用冪函數(shù)對(duì)霧天、傍晚環(huán)境下的車(chē)牌圖像進(jìn)行處理，再采用雙邊濾波處理，最后經(jīng)過(guò)五尺度Retinex算法處理。與傳統(tǒng)Retinex算法相比，所提出的算法取得了較好的對(duì)特殊環(huán)境下的車(chē)牌圖像增強(qiáng)的效果，改善了車(chē)牌圖像的視覺(jué)效果，并且處理時(shí)間較短，對(duì)現(xiàn)實(shí)生活具有可觀的實(shí)際意義。

發(fā)表于：2016/2/20

基于圖像一致性計(jì)算的目標(biāo)識(shí)別算法

視覺(jué)計(jì)算模型集合了人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)（HVS）的復(fù)雜特征，并模擬了視覺(jué)輸入的分層感知表達(dá)。自底向上機(jī)制是現(xiàn)代模型中最常見(jiàn)的特征，是指無(wú)意識(shí)的注意，所提出的一致計(jì)算方法模擬自底向上視覺(jué)注意，并通過(guò)一致區(qū)域的計(jì)算來(lái)達(dá)到目標(biāo)識(shí)別的目的。所提模型主要基于對(duì)HVS行為的目前的理解，使用對(duì)比敏感度函數(shù)、感知分解、視覺(jué)掩蔽形成一個(gè)神經(jīng)性視覺(jué)空間，并在此基礎(chǔ)上使用center-surround交互、感知編組和顯著圖的建立來(lái)得到最終的顯著圖。所提模型的性能通過(guò)使用自然圖像來(lái)進(jìn)行評(píng)估，并將其結(jié)果與參照的經(jīng)典的自底向上模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明該模型實(shí)效性高。

發(fā)表于：2016/2/20

基于Tri-training的圖像多特征融合目標(biāo)分類(lèi)

在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別過(guò)程中，對(duì)其特征的有效提取直接影響最后分類(lèi)的精度。針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題，提出了基于Tri-training算法對(duì)圖像進(jìn)行多特征融合分類(lèi)，通過(guò)利用Principal Component Analysis（PCA）主成分分析法，并結(jié)合目前比較實(shí)用的半監(jiān)督學(xué)習(xí)Tri-training算法對(duì)圖像顯著目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)，其中Tri-training算法是以Support Vector Machine（SVM）、Na?觙ve Bayes（NB）、Back Propagation（BP）為基分類(lèi)器，將圖像的多特征數(shù)據(jù)值作為圖像在Tri-training分類(lèi)器的輸入對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)表明，在進(jìn)行了有效的預(yù)處理之后，再對(duì)樣本進(jìn)行多特征融合在一定程度上明顯提高了分類(lèi)精度。

發(fā)表于：2016/2/20

基于雙目立體視覺(jué)的圖像增強(qiáng)

戶(hù)外視覺(jué)系統(tǒng)采集圖像時(shí)，容易受到低照度等因素的影響，導(dǎo)致捕獲的圖像退化，視見(jiàn)度降低。本文提出了一種基于雙目立體視覺(jué)的圖像增強(qiáng)算法。該算法首先通過(guò)立體匹配處理求解場(chǎng)景視差圖像，然后構(gòu)建廣義雙邊濾波估計(jì)圖像照度分量，根據(jù)Retinex原理求解圖像反射分量，實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠有效地改善圖像質(zhì)量，提高雙目視覺(jué)系統(tǒng)工作的魯棒性和可靠性。

發(fā)表于：2016/2/19

光纖照明系統(tǒng)在井下照明的應(yīng)用研究

簡(jiǎn)要分析了現(xiàn)有井下照明系統(tǒng)，提出了光纖照明應(yīng)用于井下的理論，給出了系統(tǒng)的總體構(gòu)成及部分原理，最后經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了本研究的可行性。

發(fā)表于：2016/2/19

基于小波變換和HVS的彩色圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

提出了一種基于小波變換和人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先分別測(cè)得4級(jí)小波分解后高低頻分量的SSIM值并用CSF曲線(xiàn)加權(quán)，然后對(duì)低頻分量進(jìn)行分塊DCT變換，測(cè)得每塊的中高頻分量的SSIM值作為乘性系數(shù)與前面所得結(jié)果相乘，最后對(duì)彩色圖像各個(gè)通道分別進(jìn)行加權(quán)相加。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法與人眼主觀感受值更加吻合。

發(fā)表于：2016/2/19

日媒郭臺(tái)銘否認(rèn)與軟銀聯(lián)合收購(gòu)夏普

北京時(shí)間2月19日上午消息，據(jù)《日本經(jīng)濟(jì)新聞》報(bào)道，鴻海董事長(zhǎng)郭臺(tái)銘18日下午再次訪日，拜訪了軟銀集團(tuán)社長(zhǎng)孫正義。在之后的采訪中，郭臺(tái)銘對(duì)于是否攜手軟銀聯(lián)合收購(gòu)夏普的問(wèn)題表示了否認(rèn)，表示目前沒(méi)有這種想法。

發(fā)表于：2016/2/19

大陸科學(xué)家研發(fā)顯示器薄如紙可彎曲

羊城晚報(bào)今天報(bào)導(dǎo)，廣東省政府16日召開(kāi)全省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展大會(huì)，表彰2015年度優(yōu)秀科技成果和科技工作者，中國(guó)工程院院士、廣州大學(xué)教授周福霖和中國(guó)科學(xué)院院士、華南理工大學(xué)教授曹鏞獲得突出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)。

發(fā)表于：2016/2/19

常見(jiàn)的八種LED燈具檢測(cè)技術(shù)

LED光源與傳統(tǒng)光源在物理尺寸及光通量、光譜、光強(qiáng)的空間分布等方面均存在很大差異，LED檢測(cè)不能照搬傳統(tǒng)光源的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)及方法。小編下面為您介紹常見(jiàn)LED燈具的檢測(cè)技術(shù)。

發(fā)表于：2016/2/19

大尺寸可彎曲發(fā)展加溫　觸控屏幕擴(kuò)張應(yīng)用版圖

根據(jù)賀利氏(Heraeus)預(yù)測(cè)，2016年傳統(tǒng)觸控螢?zāi)粚?huì)進(jìn)一步深入到日常生活的各個(gè)方面，例如，從汽車(chē)用品到建筑陶瓷等等。這種趨勢(shì)將會(huì)給成本控制帶來(lái)更大的壓力，同時(shí)也對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)提出了更高的要求，而后像一體化觸控螢?zāi)坏拇笮蜕a(chǎn)商將會(huì)實(shí)現(xiàn)飛速成長(zhǎng)。2016年，觸控領(lǐng)域或許不會(huì)出現(xiàn)具有變革性意義的技術(shù)創(chuàng)新，現(xiàn)有創(chuàng)新成果在該行業(yè)內(nèi)的全面推廣進(jìn)度將會(huì)稍微緩慢。

發(fā)表于：2016/2/19

液晶面板核心元件偏光片有望實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化

隨著國(guó)內(nèi)液晶面板產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，其上游原材料偏光片也在持續(xù)升溫。2月17日，玻璃基板行業(yè)龍頭東旭光電發(fā)布公告稱(chēng)，審議通過(guò)《關(guān)于對(duì)外投資設(shè)立控股子公司的議案》，同意公司與世界500強(qiáng)企業(yè)住友化學(xué)株式會(huì)社、韓國(guó)東友精細(xì)化學(xué)株式會(huì)社、拓米國(guó)際有限公司在北京達(dá)成協(xié)議，由東旭光電絕對(duì)控股，在江蘇省無(wú)錫市成立“旭友電子材料科技(無(wú)錫)有限公司(簡(jiǎn)稱(chēng)無(wú)錫旭友)”，開(kāi)展偏光片業(yè)務(wù)合作。國(guó)內(nèi)平板顯示材料領(lǐng)軍企業(yè)通過(guò)與世界500強(qiáng)企業(yè)攜手，積極推進(jìn)高端的偏光片原卷生產(chǎn)技術(shù)項(xiàng)目，讓國(guó)內(nèi)偏光片商機(jī)引發(fā)關(guān)注。

發(fā)表于：2016/2/19

輕薄手機(jī)看俏面板廠搶攻可撓性AMOLED

隨著三星旗艦機(jī)種Galaxy Edge系列、蘋(píng)果Apple Watch在市場(chǎng)上熱賣(mài)，以及三星顯示器在AMOLED面板上已經(jīng)取得領(lǐng)導(dǎo)地位，其余面板制造商為了縮小與三星的差距，今年將跳攻可撓式AMOLED面板產(chǎn)能，市調(diào)機(jī)構(gòu)IHS大膽預(yù)測(cè)，全球可撓式的產(chǎn)能比重將從今年的24％，提升至2018年的34％，產(chǎn)能比重增加10個(gè)百分點(diǎn)。

發(fā)表于：2016/2/19