基于TSV技术的μPNT微尺度立体堆叠方法

    公开(公告)号:CN105241455B

    公开(公告)日:2017-12-29

    申请号:CN201510723294.5

    申请日:2015-10-29

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及微型定位‑导航‑授时系统(μPNT)的微装配技术,具体是一种基于TSV技术的μPNT微尺度立体堆叠方法。本发明解决了现有采用SOG技术的微型定位‑导航‑授时系统微装配方法加工难度过大、成品率过低、体积过大、适用范围受限、装配精度过低的问题。基于TSV技术的μPNT微尺度立体堆叠方法,该方法是采用如下步骤实现的:a.选取一个玻璃层,并在玻璃层的上表面溅射金属引线层;b.选取一个硅层,并将硅层的下表面与玻璃层的上表面键合在一起;c.重复进行步骤a‑b,由此得到若干个SOG;d.在各个SOG的硅层上刻蚀形成上下贯通的TSV。本发明适用于微型定位‑导航‑授时系统的微装配。

    基于虚拟哥氏力的微机械陀螺仪自标定方法

    公开(公告)号:CN107063307A

    公开(公告)日:2017-08-18

    申请号:CN201710265744.X

    申请日:2017-04-21

    Applicant: 中北大学

    CPC classification number: G01C25/005

    Abstract: 本发明涉及微机械陀螺仪的标定方法,具体是一种基于虚拟哥氏力的微机械陀螺仪自标定方法。本发明解决了现有微机械陀螺仪标定方法标定过程繁琐、标定结果精度低、应用范围受限的问题。基于虚拟哥氏力的微机械陀螺仪自标定方法,该方法是采用如下步骤实现的:1)获取哥氏信号幅值;2)施加高精度虚拟哥氏力信号;3)更新由输入角速率产生的哥氏力信号和由虚拟哥氏力产生的信号;4)标定微机械陀螺仪的参数。本发明适用于微机械陀螺仪的标定。

    一种适应高过载环境的MEMS器件保护机构

    公开(公告)号:CN105366627B

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201510824511.X

    申请日:2015-11-24

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及MEMS器件的过载保护技术,具体是一种适应高过载环境的MEMS器件保护机构。本发明解决了现有MEMS器件的过载保护方法降低了MEMS器件的测试精度、容易导致MEMS器件发生损坏的问题。一种适应高过载环境的MEMS器件保护机构,包括质量块、缓冲凸块部分、连接横梁部分、锚块部分、缓冲垫部分、弹簧部分;所述缓冲凸块部分包括两个前缓冲凸块、两个后缓冲凸块、左缓冲凸块、右缓冲凸块;所述连接横梁部分包括前连接横梁、后连接横梁;所述锚块部分包括两个前锚块、两个后锚块、左锚块、右锚块;所述缓冲垫部分包括两个前缓冲垫、两个后缓冲垫、左缓冲垫、右缓冲垫。本发明适用于MEMS器件的过载保护。

    一种小型化旋转式微惯性测量装置

    公开(公告)号:CN106500694A

    公开(公告)日:2017-03-15

    申请号:CN201611178544.2

    申请日:2016-12-19

    Applicant: 中北大学

    CPC classification number: G01C21/18

    Abstract: 本发明涉及旋转调制惯导系统,具体是一种小型化旋转式微惯性测量装置。本发明解决了现有旋转调制惯导系统结构复杂、可靠性低、导航精度差的问题。一种小型化旋转式微惯性测量装置,包括外筒、圆形顶盖、圆形底盖、轴向陀螺仪、轴承、内筒、圆形固定盘、光电编码器、IMU、多路数据采集板、联轴器、直流无刷伺服电机、电机控制板;其中,外筒的上端和下端均设有敞口;圆形顶盖封盖于外筒的上端敞口,且圆形顶盖的中央贯通开设有半圆形通孔;圆形底盖封盖于外筒的下端敞口,且圆形底盖的上表面中央开设有矩形卡槽;轴向陀螺仪安装固定于外筒的内腔;轴承的数目为两个;内筒的上端设有敞口、下端设有端壁。本发明适用于航海与航空领域。

    一种主动半捷联惯性测量系统转子振动噪声分析抑制方法

    公开(公告)号:CN106500551A

    公开(公告)日:2017-03-15

    申请号:CN201611179414.0

    申请日:2016-12-19

    Applicant: 中北大学

    CPC classification number: F42B35/00

    Abstract: 本发明涉及主动半捷联惯性测量系统,具体是一种主动半捷联惯性测量系统转子振动噪声分析抑制方法。本发明解决了主动半捷联惯性测量系统因转子振动噪声导致测量精度降低的问题。一种主动半捷联惯性测量系统转子振动噪声分析抑制方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:分别采集到系统的Y轴加速度计输出的比力数据、Z轴加速度计输出的比力数据、光电编码器输出的相对转角数据;步骤S2:对光电编码器输出的相对转角数据进行微分;步骤S3:对电机转速数据进行分段;步骤S4:对比力数据进行分段;步骤S5:对各个比力数据片段进行低通滤波;步骤S6:对各个比力数据片段进行拼接。本发明适用于主动半捷联惯性测量系统。

    一种面向闭环检测的微陀螺批量动态测试方法

    公开(公告)号:CN105180969A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510725131.0

    申请日:2015-10-29

    Applicant: 中北大学

    CPC classification number: G01C25/00

    Abstract: 本发明涉及硅微机械陀螺仪的动态标定技术,具体是一种面向闭环检测的微陀螺批量动态测试方法。本发明解决了现有硅微机械陀螺仪动态标定方法标定结果不准确、标定过程费时费力、标定效率低下的问题。一种面向闭环检测的微陀螺批量动态测试方法,该方法是采用如下步骤实现的:1)各个硅微机械陀螺仪均采用单独的驱动闭环回路;2)各个硅微机械陀螺仪共同配备一个外接信号源;各个硅微机械陀螺仪均配备单独的闭环式哥氏力等效信号发生装置;3)各个硅微机械陀螺仪均采用单独的检测闭环回路;4)各个硅微机械陀螺仪均配备单独的采集设备。本发明适用于硅微机械陀螺仪的动态标定。

    一种基于类脑声光信息融合的复杂场景目标识别方法

    公开(公告)号:CN118503824A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410578984.5

    申请日:2024-05-10

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于类脑声光信息融合的复杂场景目标识别方法,采用了人工智能领域的深度学习卷积神经网络结构,并且融合技术上采用了特征级融合,能够更好的同时利用丰富的视觉信息与听觉信息,以此来解决缺少单一模态的视觉信息或者缺少单一模态的听觉信息时能够有效的进行互补问题,并且根据融合后的丰富的多模态信息提高目标识别的准确率的问题。本发明可用于无人侦察平台,能够有效的解决人力物力的浪费和解决人力不能侦察的目标等场合,将有利于复杂场景下的目标识别。

    一种基于三明治衬底结构的高性能亚波长光栅偏振器

    公开(公告)号:CN115185031B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202210671056.4

    申请日:2022-06-13

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于三明治衬底结构的高性能亚波长光栅偏振器,从下至上依次包括衬底层、第一金属光栅层、衬底层、第二金属光栅层、衬底层及第三金属光栅层,所述衬底层为三明治衬底结构,第二金属光栅层相比第一金属光栅层存在横向偏移,第三金属光栅层相比第二金属光栅层存在横向偏移。本发明结构对称整齐,入射角容忍度良好且光栅性能稳定;三明治结构的衬底通过抑制TE波的透射,从根本上显著提高偏振器的消光比,使其拥有良好的偏振性能。

    一种基于CNN的强度图像与偏振图像融合增强方法

    公开(公告)号:CN116740515A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310572366.5

    申请日:2023-05-19

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的强度图像与偏振图像融合增强方法,该方法是基于卷积神经网络(CNN)的无监督端到端网络框架,由多尺度加权结构相似度(MWSSIM)和多尺度加权融合质量指数组成的混合损失函数来评价模型构建并训练卷积神经网络模型,首先将强度图像和偏振度图像分别输入编码器模块提取图像特征,得到的特征图像输入融合模块进行特征融合,输出的融合特征图最后进入解码器重构出最终的融合图像。本发明可有效解决偏振图像融合过程中丢失部分重要信息的问题,得到的融合图像相比传统融合图像具有更好的质量,为更好应用于目标检测、目标跟踪等领域打下良好基础。

    一种基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法

    公开(公告)号:CN114152259B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202111454631.7

    申请日:2021-12-01

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于海马、内嗅皮层的类脑视觉无人机导航方法,通过对速度细胞、头方向细胞、网格细胞、位置细胞建立相关模型,输出良好的导航信息。速度细胞获取速度信息,头方向细胞获取方位信息,位置细胞能够感知特定的位置场景,并将场景的位置信息反馈给网格细胞,网格细胞整合速度和方位信息进行空间编码,在路径整合计算过程中充当路径积分器的作用,并接受来自位置细胞的位置信息进行积分重置,调整路径信息。本发明可以输出精确的导航信息,提高无人机导航系统的智能化程度;误差不随时间积累,可以满足无人机长航时的需求;信号来自周围的环境信息,能够充分利用周围的环境信息,进行无人机自主导航定位,具有较高的精度和准确度。

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