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基于几何特征相似度评价的跨尺度显微图像配准 被引量:1
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作者 武毅男 方勇纯 +3 位作者 樊志 王超 刘存桓 胡子琦 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1913-1922,共10页
原子力显微镜能够在光学显微镜的协助下,克服自身成像范围的限制获得更大的成像视野,同时保证纳米级的成像精度.该方法需要实现原子力显微镜成像结果在光学视野中的精确定位,而解决该问题的关键是进行两种显微图像之间的准确配准.因此,... 原子力显微镜能够在光学显微镜的协助下,克服自身成像范围的限制获得更大的成像视野,同时保证纳米级的成像精度.该方法需要实现原子力显微镜成像结果在光学视野中的精确定位,而解决该问题的关键是进行两种显微图像之间的准确配准.因此,本文提出了一种基于几何特征相似度评估的跨尺度图像配准算法,为进一步在原子力/光学显微镜共焦系统中实现精确定位和成像提供了基础.具体而言,本文首先利用原子力显微镜的探针在样品表面进行压印,刻画出固定尺寸的几何图案,用以标定原子力显微镜和光学显微镜成像尺度之间的比例,为图像配准提供先验知识.随后,本文设计了一种先进的图像处理算法,分别提取原子力/光学显微镜图像中几何图案的特征,并将其存储为内角向量和边长向量.最后,基于成像尺度比例和几何特征,提出了一种新型的几何特征相似度评价函数,通过对内角特征相似度和边长特征相似度进行加权融合,实现高精度的跨尺度显微图像配准.实验部分针对四种不同几何图案进行图像配准,并对实验结果进行详细分析,验证了本文方法的良好性能. 展开更多
关键词 原子力显微镜 光学显微镜 几何特征 相似度评价 图像配准
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基于Preisach模型的深度学习网络迟滞建模 被引量:17
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作者 武毅男 方勇纯 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期723-731,共9页
针对传统压电扫描器迟滞模型泛化能力较弱的问题,提出了一种基于Preisach模型的深度学习网络来建立迟滞模型,提高了模型的学习能力和泛化能力.具体而言,首先利用深度学习在深度特征提取方面的优势,建立包含卷积层、池化层、展开层以及... 针对传统压电扫描器迟滞模型泛化能力较弱的问题,提出了一种基于Preisach模型的深度学习网络来建立迟滞模型,提高了模型的学习能力和泛化能力.具体而言,首先利用深度学习在深度特征提取方面的优势,建立包含卷积层、池化层、展开层以及深度特征层的深度学习层来提取输入电压信号的特征信息;其次,利用傅里叶变换层计算得到输入信号的频率,并将频率输入到非线性层,构造并输出了与输入信号频率相关的非线性项,该非线性项作为权值函数与Preisach模型的迟滞单元输出相乘,并将乘积叠加得到了频率相关的模型输出向量;最后,将深度学习层输出的特征向量与Preisach模型输出向量点乘,即可得到深度学习网络的最终输出位移.同时利用电容位移传感器采集的16组输入输出信号对深度学习网络进行训练,得到了网络中的权值参数,并利用其他8组输入输出数据对深度网络进行测试,训练和测试结果表明,本文所提出的基于Preisach模型的深度学习网络在得到高精度迟滞模型的同时,提高了模型的泛化能力. 展开更多
关键词 压电扫描器 迟滞非线性 PREISACH模型 深度学习
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循环神经网络前馈补偿的压电驱动器跟踪控制 被引量:4
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作者 邹守睿 武毅男 方勇纯 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期567-574,共8页
压电驱动器固有的迟滞特性,以及其他动态特性严重地影响其跟踪性能。循环神经网络能够准确拟合非线性系统,并且具有记忆存储能力,本文设计了一种循环神经网络对压电驱动器的迟滞特性进行建模,进而得到能够准确模拟输出位移和输入电压之... 压电驱动器固有的迟滞特性,以及其他动态特性严重地影响其跟踪性能。循环神经网络能够准确拟合非线性系统,并且具有记忆存储能力,本文设计了一种循环神经网络对压电驱动器的迟滞特性进行建模,进而得到能够准确模拟输出位移和输入电压之间关系的逆模型,并据此对压电驱动器进行前馈补偿。此外,考虑到建模误差以及其他扰动对驱动器跟踪精度的影响,本文设计了一种单神经元自适应比例-积分-微分控制器,对压电驱动器进行跟踪控制,从而实现对期望信号的准确跟踪。实验结果验证了所建立模型的精度以及控制器的跟踪性能。 展开更多
关键词 压电驱动器 迟滞 非线性 循环神经网络 逆模型 前馈控制 神经元 自适应控制
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基于原子力显微镜动力学模型的新型接触式扫描成像策略(英文)
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作者 刘存桓 方勇纯 +2 位作者 樊志 王超 武毅男 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1920-1928,共9页
面向高速高精度原子力显微镜(AFM)的扫描成像策略是当今微纳米控制领域的热点问题.本文设计了一种新型的原子力显微镜接触式扫描算法,该算法充分挖掘了AFM压电陶瓷运动平台和微悬臂的动力学特性,通过对微悬臂偏转角进行跟踪控制以达到AF... 面向高速高精度原子力显微镜(AFM)的扫描成像策略是当今微纳米控制领域的热点问题.本文设计了一种新型的原子力显微镜接触式扫描算法,该算法充分挖掘了AFM压电陶瓷运动平台和微悬臂的动力学特性,通过对微悬臂偏转角进行跟踪控制以达到AFM高速高精度成像的目的.在动力学建模方面,本文提出了一种新颖的基于AFM压电陶瓷运动平台动态方程及微悬臂动态特性的复合动力学模型,该模型所构建的动力学系统可以通过压电陶瓷的输入电压对微悬臂偏转角进行精确控制.在此基础上,本文设计了一种新型的图像融合算法,利用AFM正反向扫描得到的两幅图像进行融合匹配,能够较好地消除AFM控制周期暂态特性所带来的图像畸变,提高AFM扫描成像准确度.本文所提出扫描成像策略的有效性在AFM实验平台上进行了验证,实验结果表明此成像策略能够在较高扫描频率下得到较为理想的成像效果.最后通过对比实验将这种方法与传统接触式扫描算法的成像效果进行了比较,结果表明对比传统方法本文所提出的AFM成像策略可以更好地保证成像速度和精确度. 展开更多
关键词 原子力显微镜 接触式扫描 动力学建模 压电陶瓷 非线性控制
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