【摘 要】
：
微纳米驱动精度和运动学特性对微纳米操作及加工装配等操作控制具有重要意义。本文针对微纳米驱动系统的运动状态检测问题，研究了基于序列图像的环境位移视觉检测方法。通过分析标准光栅的显微图像序列特点，提出了一种基于图像灰度分布特征的投影匹配方法。该方法对色彩纹理单一的微观图像序列进行处理，实现了微纳米操作系统平台的微位移检测，并给出了实验研究和算法效率分析。从实验结果可以看出，投影匹配法检测均方差为0.1
【机 构】
：
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室，沈阳 110016 中国科学院研究生院，北京 100039
论文部分内容阅读
微纳米驱动精度和运动学特性对微纳米操作及加工装配等操作控制具有重要意义。本文针对微纳米驱动系统的运动状态检测问题，研究了基于序列图像的环境位移视觉检测方法。通过分析标准光栅的显微图像序列特点，提出了一种基于图像灰度分布特征的投影匹配方法。该方法对色彩纹理单一的微观图像序列进行处理，实现了微纳米操作系统平台的微位移检测，并给出了实验研究和算法效率分析。从实验结果可以看出，投影匹配法检测均方差为0.1 3微米，可以满足微纳操作精度要求，算法复杂度为图像一维尺寸的平方阶函数，运行时间不超过50毫秒，为实时建立微位移与微驱动信号间的关系模型、系统漂移模型，以及分析微纳米操作系统的运动学特性等提供了可行技术途径。
其他文献
分析305工作面煤层赋存特点和地质构造,确定合理层位,将工作面顶、底板平缓调整到位,并加强对顶板的管理是通过向斜构造的关键。
通过对高频斩波串级调速在大功率风机上应用的原理,埠村煤矿二井主通风机采用了转子串水电阻降压启动系统。技术改造运行表明提高了通风机效率,节约了能源。
连续采煤机的切屑图反映截齿截割顺序和截槽形状及其相互关系,是衡量连续采煤机截割性能和工作质量的重要手段,文章通过对连续采煤机切屑图形成过程的分析,建立了切屑断面形状的数学模型,设计了切屑图可视化设计软件,模拟得到了不同工况下的切屑图,为判断截齿排列和参数确定合理与否提供了依据,为连续采煤机截割机构的计算机辅助设计创造了条件。
提出一种基于模糊约束满足的运动车辆分类方法。通过从交通监控视频中提取局部断面，构造车辆运动轨迹图像。从运动轨迹图像中提取车辆特征，并使用运动统计行记录车辆的运动变化信息。设计模糊约束满足问题算法，对提取的车辆特征信息进行分类。
在基于内容的音频信息检索技术研究中，人们更期望直接使用语音检索出相关的音频信息。因此，如何利用语音信息进行音频信息检索是一个研究热点。本文针对基于说话人的语音检索，引入反转隐马尔科夫模型，提出了一种基于反转隐马尔科夫模型的说话人识别方法，并通过实验说明了该方法的有效性。
有限状态自动机理论能够有效描述语言现象，近些年，自动机方法在自然语言处理领域得到了广泛的应用。本文给出了一种基于有限自动状态机的英语词法分析方法，该方法在词法分析方面具有较高的效率，能同时完成、生成和分析，弥补了普通的词法分析技术的单向性缺点。本文首先对自动机及其相关算法、形式中的正则文法、正则表达式进行了论述，分析自动机、正则文法和正则表达式之间的等价性，然后结合自动机理论对双层词法模型的原理进
基于树库和机器学习的语言处理方法是自然语言处理领域中的一个研究热点。本文旨在探索利用语言学手段来提高句法分析精度的可能性。本文采用MaltParser和自建的汉语依存树库进行了相关的汉语依存句法分析实验。通过对句法分析结果的分析，找出了影响句法分析精度的主要因素，并据此对树库中处理某些语言结构的方式进行了修改，然后再对得到的句法分析数据进行进一步的分析，以确定所用方法的有效性。结果表明，无标记依存
自Lee和Seung在Nature上发表了非负矩阵分解的具体算法以来，非负矩阵分解方法得到了很大的发展，并在科学研究工作中得到了广泛的应用。与主成分分析方法和独立成分分析方法不同，非负矩阵分解方法更加适合于局部特征的抽取。本文将这种方式应用到汉字字形的处理中，成功地从一些汉字样本中抽取出我们称为偏旁部首的基本结构。文章通过在目标函数中引入惩罚因子，提出了更加适合于汉字分解的3bNMF方法。
针对常用银行汉字字符集的识别，本文实现了三种基于不同的特征提取方法的神经网络脱机手写汉字识别系统，在分类网络的基础上，设计和实现了一种针对每个字符具有可信度判别功能的神经网络作为一种新型的多分类器集成方法。实验结果表明，该方法对于脱机手写汉字识别率的提高具有显著作用。
化石标本内部形态的研究是生物的系统演化研究中不可缺少的一部分。由于珍稀化石不允许对标本进行实体解剖，所以珍稀化石的形态学研究只能停留在标本的外表。CT技术及三维可视化技术的发展已使人们能够将珍贵标本的形态学研究深入到标本内部。本项研究以化石和现生大熊猫头骨为材料，获取了其头骨内部的三维影像，并虚拟提取解剖了脑内模，为大熊猫演化的研究提供了新的数据。