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公开(公告)号：CN1851532A
公开(公告)日：2006-10-25
申请号：CN200610012536.0
申请日：2006-03-27
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及三基色激光光纤混色系统及混色控制方法，包括三基色激光光源、光纤、特点是还有三个声光或电光调制器及驱动源、自聚焦透镜、光纤合光器、及计算机控制处理系统；具有结构简单、牢固、工作可靠、易于实现激光功率控制和空间匹配等优点。使用三基色激光、光纤混色系统可组合成的激光扫描显示系统，可以实现动画、图形以及文字的扫描显示功能，显示面积大、色彩鲜艳、亮度高、内容丰富流畅以及声光一体化等。
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公开(公告)号：CN107909112A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711202003.3
申请日：2017-11-27
Applicant: 中北大学
CPC classification number: G06K9/6289 , G06K9/38 , G06K9/4604 , G06K9/629 , G06K2009/4666
Abstract: 本发明公开了一种红外光强与偏振图像多类变元组合的融合方法，包括以下步骤：S1：对采集图像特征进行类型分类；S2：将采集的图像的融合过程分成四类变元组；S3：建立四类变元组和三类图像特征的一一映射关系；S4：将建立变元组与图像特征之间的多个独立的一一映射关系，利用决策树方法建立以图像特征为起点，以变元组内变元为子结点的多集值映射关系；S5：利用边缘、纹理、亮度特征提取方法对图像进行特征提取并计算其特征幅值，并计算两类图像特征之间的差异特征幅值的绝对值；S6：将S5所得到的差异特征顺序关系输入到S4所得到的公式(2)中，可以得到四类变元组每个变元组内变元的选择情况。
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公开(公告)号：CN110084771B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910178779.9
申请日：2019-03-11
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明一种基于集值映射的双模态红外图像分块多算法优化融合方法，该方法根据双模态红外图像的图像特点和成像机理构建用于描述两类图像互补信息的差异特征集；其次，对待融合图像进行几何分块并根据差异特征集的元素提取各块的差异特征，经归一化后利用条件取大规则确定各块的显著差异特征；而后，选取性能优越的融合算法构建融合算法集，通过构建更通用的融合有效度公式和更合理数理统计的方法建立起差异特征与融合算法间的映射关系；进一步利用建立的映射为各块配置最佳融合算法并进行分块融合；最终，将各融合图块进行拼接处理形成一幅完整的融合图像。本发明提高了差异特征驱动融合的针对性，克服了基于先验知识选择算法的不可预见性局限。
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公开(公告)号：CN107909112B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711202003.3
申请日：2017-11-27
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种红外光强与偏振图像多类变元组合的融合方法，包括以下步骤：S1：对采集图像特征进行类型分类；S2：将采集的图像的融合过程分成四类变元组；S3：建立四类变元组和三类图像特征的一一映射关系；S4：将建立变元组与图像特征之间的多个独立的一一映射关系，利用决策树方法建立以图像特征为起点，以变元组内变元为子结点的多集值映射关系；S5：利用边缘、纹理、亮度特征提取方法对图像进行特征提取并计算其特征幅值，并计算两类图像特征之间的差异特征幅值的绝对值；S6：将S5所得到的差异特征顺序关系输入到S4所得到的公式(2)中，可以得到四类变元组每个变元组内变元的选择情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105372066A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510995445.2
申请日：2015-12-28
Applicant: 中北大学
IPC: G01M13/02
CPC classification number: G01M13/027
Abstract: 本发明涉及一种曲轴整体扭转疲劳试验机，其包括基座、电磁激振器、试验支架、曲柄臂夹具体、配重块、加速度传感器、信号控制与处理系统等，所述试验支架固定在基座中央，整个曲轴通过两端的主轴颈与轴承过盈配合，轴承通过轴承座支撑，轴承座固定在试验支架上。在曲轴的每个曲柄臂上分别固定曲柄臂夹具体，在每个曲柄臂夹具体上固定配重块，电磁激振器设置在前端曲柄臂夹具体的下端，加速度传感器固定在后端曲柄臂夹具体的上端，激振器和加速度传感器通过导线与信号控制与处理系统相连。本发明结构简单、操作方便，精确性高，误差小，适用于不同型号的曲轴扭转疲劳试验。
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公开(公告)号：CN110084771A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910178779.9
申请日：2019-03-11
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明一种基于集值映射的双模态红外图像分块多算法优化融合方法，该方法根据双模态红外图像的图像特点和成像机理构建用于描述两类图像互补信息的差异特征集；其次，对待融合图像进行几何分块并根据差异特征集的元素提取各块的差异特征，经归一化后利用条件取大规则确定各块的显著差异特征；而后，选取性能优越的融合算法构建融合算法集，通过构建更通用的融合有效度公式和更合理数理统计的方法建立起差异特征与融合算法间的映射关系；进一步利用建立的映射为各块配置最佳融合算法并进行分块融合；最终，将各融合图块进行拼接处理形成一幅完整的融合图像。本发明提高了差异特征驱动融合的针对性，克服了基于先验知识选择算法的不可预见性局限。
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公开(公告)号：CN105372066B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201510995445.2
申请日：2015-12-28
Applicant: 中北大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明涉及一种曲轴整体扭转疲劳试验方法，所用装置包括基座、电磁激振器、试验支架、曲柄臂夹具体、配重块、加速度传感器、信号控制与处理系统，试验支架固定在基座中央，整个曲轴通过两端的主轴颈与轴承过盈配合，轴承通过轴承座支撑，轴承座固定在试验支架上。在曲轴的每个曲柄臂上分别固定曲柄臂夹具体，在每个曲柄臂夹具体上固定配重块，电磁激振器设置在前端曲柄臂夹具体的下端，加速度传感器固定在后端曲柄臂夹具体的上端，激振器和加速度传感器通过导线与信号控制与处理系统相连。本发明结构简单、操作方便，精确性高，误差小，适用于不同型号的曲轴扭转疲劳试验。
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公开(公告)号：CN105372067B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201510995471.5
申请日：2015-12-28
Applicant: 中北大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明涉及一种曲轴扭转疲劳试验装置，其包括基座、电磁激振器、龙门架、摆臂、连接套筒、配重块、加速度传感器、控制箱等，试验曲轴通过连接套筒与两边的摆臂相连，两个摆臂通过软弹簧绳与放置在龙门架上的吊板相连接，这样整个曲轴系统就被悬挂起来；在每个摆臂的两边都装有配重块，电磁激振器设置在左边摆臂的一个侧面的下端，加速度传感器固定在右边摆臂的另一个侧面的下端，电磁激振器和加速度传感器通过导线与控制箱（信号控制与处理系统）相连。本发明结构简单、操作方便，精确性高，误差小，适用于不同型号的曲轴扭转疲劳试验。
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公开(公告)号：CN105372067A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510995471.5
申请日：2015-12-28
Applicant: 中北大学
IPC: G01M13/02
CPC classification number: G01M13/027
Abstract: 本发明涉及一种曲轴扭转疲劳试验装置，其包括基座、电磁激振器、龙门架、摆臂、连接套筒、配重块、加速度传感器、控制箱等，试验曲轴通过连接套筒与两边的摆臂相连，两个摆臂通过软弹簧绳与放置在龙门架上的吊板相连接，这样整个曲轴系统就被悬挂起来；在每个摆臂的两边都装有配重块，电磁激振器设置在左边摆臂的一个侧面的下端，加速度传感器固定在右边摆臂的另一个侧面的下端，电磁激振器和加速度传感器通过导线与控制箱（信号控制与处理系统）相连。本发明结构简单、操作方便，精确性高，误差小，适用于不同型号的曲轴扭转疲劳试验。
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