随着材料科学、结构力学的飞速发展，碳纤维增强复合材料(CFRP)越来越多地应用于航空产品中。
CFRP在生产过程中易于产生分层缺陷，难以利用传统检测方法进行检测。
红外热波成像检测技术能够对脱粘型缺陷进行准确定位及尺寸测量，然而对于深度测量方面还处于初级研究阶段。
利用脉冲红外热成像检测技术对CFRP中不同大小及深度分层缺陷进行检测，通过对不同时刻检测表面的温度时间曲线进行比较与处理测量缺陷大小，通过对对数时间曲线进行二次微分方法测量缺陷深度。
同时，将测量结果与实际缺陷尺寸及深度进行比较，分析此种方法对缺陷大小及深度的检测精度。
检测结果表明，脉冲红外热成像方法对宽深比大于3的缺陷，大小检测精度均低于10%，对缺陷深度的检测精度随深度增加及尺寸减小而降低。
CFRP在生产过程中易于产生分层缺陷，难以利用传统检测方法进行检测。
红外热波成像检测技术能够对脱粘型缺陷进行准确定位及尺寸测量，然而对于深度测量方面还处于初级研究阶段。
利用脉冲红外热成像检测技术对CFRP中不同大小及深度分层缺陷进行检测，通过对不同时刻检测表面的温度时间曲线进行比较与处理测量缺陷大小，通过对对数时间曲线进行二次微分方法测量缺陷深度。
同时，将测量结果与实际缺陷尺寸及深度进行比较，分析此种方法对缺陷大小及深度的检测精度。
检测结果表明，脉冲红外热成像方法对宽深比大于3的缺陷，大小检测精度均低于10%，对缺陷深度的检测精度随深度增加及尺寸减小而降低。
2024/1/15 13:48:39
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为克服传统对数图像处理模型在边缘检测中存在的边缘定位不准确、检测精度差等缺点，对其进行了改进，并采用实拍复杂背景条件下红外机场跑道进行了边缘检测试验，结果表明，改进后算法的目标边缘检测精度明显提高，定位准确，有利于图像的后续处理。
2023/10/23 10:22:04
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在应用可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术进行气体检测时，气体检测精度受系统各功能模块性能的影响，针对这个问题研究了系统中光电探测器的输出电流噪声谱密度和响应度两种特性。
推导出了探测器输出电流表达式，得出了输出电流噪声谱密度特性与激光器相对强度噪声(RIN)有关的结论，并通过实验验证了TDLAS系统中激光器RIN的存在。
通过仿真，研究了RIN对探测器输出电流的影响，给出了不同条件时的电流噪声谱密度曲线。
为避免环境温度的变化影响光电探测器响应度，采用一种实时校正方法，给出了其原理及校正公式。
以氨气为检测对象，运用该方法对氨气浓度曲线进行校正。
推导出了探测器输出电流表达式，得出了输出电流噪声谱密度特性与激光器相对强度噪声(RIN)有关的结论，并通过实验验证了TDLAS系统中激光器RIN的存在。
通过仿真，研究了RIN对探测器输出电流的影响，给出了不同条件时的电流噪声谱密度曲线。
为避免环境温度的变化影响光电探测器响应度，采用一种实时校正方法，给出了其原理及校正公式。
以氨气为检测对象，运用该方法对氨气浓度曲线进行校正。
2023/10/7 0:27:29
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快速傅里叶变换是应用最广泛的一种谐波检测方法，但直接利用快速傅里叶变换进行谐波检测存在较大的误差，影响谐波分析结果的准确性。
通过加汉宁窗及插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。
简述了电力系统谐波检测非同步采样加汉宁窗插值算法的原理，并采用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声。
MATLAB仿真结果表明，加汉宁窗插值算法具有检测精度好，实现简单的优点。
通过加汉宁窗及插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。
简述了电力系统谐波检测非同步采样加汉宁窗插值算法的原理，并采用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声。
MATLAB仿真结果表明，加汉宁窗插值算法具有检测精度好，实现简单的优点。
2023/9/16 7:19:57
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随着超声检测技术的不断发展，超声检测过程的模拟成为研究热点。
超声波声场关系到缺陷的定位定量以及检测精度和灵敏度，了解声场结构及分布特征对于提高检测可靠性、准确性以及提高检测效率至关重要，所以超声波声场模拟在整个超声检测技术的模拟中具有重要地位。
圆形活塞换能器、矩形活塞换能器是超声无损检测中常用的声源，而线列阵组合平面阵和矩形阵组合平面阵是相控阵换能器研究的基础，因而其声场的模拟在超声场模拟的研究中具有重要意义。
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超声波声场关系到缺陷的定位定量以及检测精度和灵敏度，了解声场结构及分布特征对于提高检测可靠性、准确性以及提高检测效率至关重要，所以超声波声场模拟在整个超声检测技术的模拟中具有重要地位。
圆形活塞换能器、矩形活塞换能器是超声无损检测中常用的声源，而线列阵组合平面阵和矩形阵组合平面阵是相控阵换能器研究的基础，因而其声场的模拟在超声场模拟的研究中具有重要意义。
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2023/8/10 22:28:18
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指针在C程序中应用广泛，指针引用错误多发且危害严重。
目前代表性的检测工具由于使用方便性、检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因，并不能满足实用需求。
本文提出一种新型的错误检测方法，该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎，通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测。
在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator。
以空指针引用错误检测为实例研究，使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例，与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比，Propagator的平均检测时间仅为12秒，误报率平均仅为13%，远低于对比工具，没有发现漏报已知错误。
上述结果表明，Propagator既提高了检测精度又保证了可伸缩性，具有很好的实用前景。
目前代表性的检测工具由于使用方便性、检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因，并不能满足实用需求。
本文提出一种新型的错误检测方法，该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎，通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测。
在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator。
以空指针引用错误检测为实例研究，使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例，与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比，Propagator的平均检测时间仅为12秒，误报率平均仅为13%，远低于对比工具，没有发现漏报已知错误。
上述结果表明，Propagator既提高了检测精度又保证了可伸缩性，具有很好的实用前景。
2023/7/15 18:51:08
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这是一篇很好的关于织物疵点检测的文章.对目前织物疵点检测主要采用人工检测，检测精度、速度、检出率都较低等问题，研究了一种基于机器视觉的织物疵点检测系统．该系统采用模块化硬件设计．并为之设计了完整的系统软件．经实验验证，该系统具备理想的检测能力，能满足实时在线检测的要求，可以有效检测出生产线上的疵点．
2023/7/10 17:20:55
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基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。
2023/4/14 21:08:27
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第十五届智能车竞赛中的信标组别使用了新的声音信标[1]作为车模导引信号。
如何在新版信标还没有正式出品之前就开始车模信号接收和处理模块的调试是很多同学关心的问题。
在之前，同学们通过音箱播放信标Chirp音频[2]文件来模拟信标发出的声音，调试相应的麦克风阵列。
这种方式比较简单，但还是缺少信标中的调频无线发送的同步音频信号，这使得信标的检测精度降低，响应速度缓慢了。
下面引见一种使用一款八管脚（SOP8封装）单片机STC8G1K08来制作简化版的信标信号板，用于车模的调试。
如何在新版信标还没有正式出品之前就开始车模信号接收和处理模块的调试是很多同学关心的问题。
在之前，同学们通过音箱播放信标Chirp音频[2]文件来模拟信标发出的声音，调试相应的麦克风阵列。
这种方式比较简单，但还是缺少信标中的调频无线发送的同步音频信号，这使得信标的检测精度降低，响应速度缓慢了。
下面引见一种使用一款八管脚（SOP8封装）单片机STC8G1K08来制作简化版的信标信号板，用于车模的调试。
2023/1/12 5:35:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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