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設(shè)計應用

基于改进中值滤波的手机玻璃瑕疵图像增强方法

基于改进中值滤波的手机玻璃瑕疵图像增强方法[其他][其他]

手机盖板玻璃瑕疵检测主要分为图像获取、图像预处理、图像分割和瑕疵分类这几个步骤。由于高质量图像获取难度大，接下来的图像预处理就会显得尤其重要。传统的滤波方法在处理图像噪声时，都或多或少对图片产生一定的模糊，损失部分有效信息，通常噪声的存在会使得附近邻域内的极值上下差距较大，所以滤波变成不可或缺的步骤。改进传统的中值滤波，通过判断目标像素点是否需要进行滤波处理的办法，增强图像的同时，使得有用瑕疵信息的损失降低。在滤波处理后用直方图均衡化对图像进一步处理，起到图像增强的效果。相比于传统的中值滤波，该方法不仅会保留瑕疵边缘信息，同时图像增强后的效果也更好。

發(fā)表于：2022/7/1 下午3:22:00

基于AIDC链路的多模式串口切换系统的设计与实现

基于AIDC链路的多模式串口切换系统的设计与实现[其他][其他]

目前，民航管制单位在与相邻管制单位进行AIDC移交时，如果采用的是X.25专线方式，则需要在本地2套自动化系统之间共享一条物理链路。当自动化系统主备状态切换时，往往需要人工方式切换线缆连接，切换时间较长且增加了故障风险。提出了一种串口切换设备的设计方案，使2套自动化系统的X.25处理设备能够以切换的方式共享一条专线链路，并且支持3种切换模式。目前切换器样机已在北京区管测试平台上进行了功能测试，在主备自动化系统AIDC链路切换场景下能够实现物理链路的快速切换。

發(fā)表于：2022/7/1 下午3:18:00

基于YOLO的手机外观缺陷视觉检测算法

基于YOLO的手机外观缺陷视觉检测算法[其他][其他]

针对在小规模手机屏幕缺陷数据检测效率不高的问题，提出了一个基于YOLO v3的手机外观缺陷视觉检测算法，即YOLO-q-v3算法。YOLO-q-v3算法通过改进DarkNet-53网络结构，减少原网络的层数和相应的模型参数，有效地提高算法的检测效率。将YOLO v3算法和本文提出的YOLO-q-v3算法对同一数据集进行对比实验，实验结果表明，YOLO-q-v3算法能够正确识别手机屏幕裂痕，YOLO-q-v3在检测速率上比YOLO v3算法提高了24%。

發(fā)表于：2022/7/1 下午3:15:00

面向城市数字孪生的多尺度三维建模方法研究

面向城市数字孪生的多尺度三维建模方法研究[其他][其他]

城市三维模型作为城市物理实体的立体可视化表达，是连接物理空间与数字空间的桥梁，也是实现城市数字孪生的关键基础。对当前城市数字化三维重建技术及应用进行研究，从不同尺度的三维建模方法出发，对“天空地室元”多尺度全要素建模方法进行总结，并分析数字孪生城市三维重建面临的挑战和趋势。

發(fā)表于：2022/7/1 下午3:11:00

卫星通信链路上/下行及单/双通道计算方法研究

卫星通信链路上/下行及单/双通道计算方法研究[其他][航空航天]

针对卫星X波段通信系统链路设计需求，详细研究了传输过程中的各项损耗、干扰及系统指标和特性，提出了卫星通信系统的上、下行及单、双通道情况下的多种链路计算方法，并通过实际示例验证该计算模型的可行性。该计算方法模型可用于卫星通信系统的参数选择、信号质量链路能力的预测，对卫星通信系统的设计具有指导意义。

發(fā)表于：2022/7/1 下午3:07:00

基于轻量级密集神经网络的车载自组网入侵检测方法

基于轻量级密集神经网络的车载自组网入侵检测方法[通信与网络][汽车电子]

在车载自组网中，攻击者可以通过伪造、篡改消息等方式发布虚假交通信息，导致交通拥堵甚至是严重的交通事故，而传统的入侵检测方法不能满足车载自组网的应用需求。为了解决现阶段车载网中入侵检测方法性能低且存储与时间成本高的问题，提出了一种基于密集神经网络的入侵检测方法L-DenseNet(Light Dense Neural Network)，通过降低模型复杂性，提升算法训练速度和部署适应性，使其更适用于车载自组网中的入侵检测。在VeReMi数据集上进行对比实验，结果表明，该方法在识别各类攻击的精确率和召回率的综合表现最好，且具有较少的时间成本和存储开销。

發(fā)表于：2022/7/1 下午3:03:00

基于自校验孪生神经网络的故障区段定位方法

基于自校验孪生神经网络的故障区段定位方法[通信与网络][通信网络]

针对中压配电网区段定位方法所存在的由系统中性点接地方式、故障点距离和过渡电阻大小等环境因素，以及电流互感器极性未知或智能电表错误安装等人为因素所导致的定位不准确问题，提出一种平稳小波极性校验下基于孪生神经网络的故障区段定位方法。首先，分析了零序电流暂态特征，指出了传统线性相关法存在的定位缺陷；其次，使用平稳小波变换解决信号同步和设备反接的问题；最后引入孪生神经网络对故障点上下游信号进行相似性匹配，经训练该模型可以准确定位故障区段。通过仿真验证，该方法具有较强的抗干扰能力，对于定位盲区也有较高的识别率。

發(fā)表于：2022/7/1 下午2:59:00

基于表面扫描法的SiP器件近场电磁辐射测试方法

基于表面扫描法的SiP器件近场电磁辐射测试方法[其他][其他]

在近场电磁辐射测试研究中，还没有一套完整的面向单个元器件的测试方法。针对此问题，基于表面扫描法对SiP器件的近场电磁辐射测试方法进行研究。第一，利用X光研究SiP器件内部结构并进行干扰源分析；第二，完成硬件、软件层搭建使器件进入工作状态；第三，搭建近场测试系统，对工作中的器件实施近场测试。在案例研究中，所用SiP器件内部封装外围器件和作为主要干扰源的处理器。近场测试结果显示，PCB上辐射主要集中在SiP器件周围，器件近场辐射集中在处理器芯片处。案例研究的结果说明这种测试方法可以有效测量SiP器件的近场电磁辐射，并对器件内干扰源进行分析。

發(fā)表于：2022/7/1 下午2:55:00

大摆幅输出的高速线性行波驱动器

大摆幅输出的高速线性行波驱动器[其他][其他]

基于0.13 μm SiGe BiCMOS工艺设计了高速线性行波马赫-曾德尔调制器(Mach-Zehnder Modulators，MZM)驱动器。驱动器主要由三个部分组成，分别是输入级、输出级和直流消除(Direct Current Offset Compensation，DCOC)。输入级在差分对的发射极引入可变电容和可变电阻来实现增益可调的功能，在输出节点采用了并联电感峰化技术来提高带宽；输出级中采用了击穿电压倍增技术来获得大摆幅输出电压，以及采用了并联电感峰化技术来提高带宽；DCOC通过在行波MZM驱动器的输出和输入之间建立反馈以消除直流失调，并且采用了一阶低通滤波器以保证环路稳定。仿真结果显示，驱动器的增益可以在较大的范围内可调，DCOC环路的相位裕度高达82°，最高工作速率为100 Gb/s，输出Vpp约为4 V，可以很好地驱动行波MZM。

發(fā)表于：2022/7/1 下午2:50:00

C-R型多通道10 bit SAR-ADC设计

C-R型多通道10 bit SAR-ADC设计[模拟设计][其他]

采用0.13 μm工艺，设计并实现了一款单端CR型分级的10 bit SAR-ADC。在设计中，CR型分级的采用显著降低了芯片面积，高5位的温度计码控制有效消除时钟溃通等误差，自举开关的设计提高了采样精度，前置放大器的高精度静态比较器有效降低失调、提升了转换精度。设计的ADC内核尺寸为580 μm×290 μm，后仿真结果显示，在采样率1 MS/s下，输入正弦信号200 kHz时，ENOB可达9.5位，EO=1 LSB。

發(fā)表于：2022/7/1 下午2:46:00

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