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公开(公告)号：CN112379354A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011277992.4
申请日：2020-11-16
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01S7/497
摘要： 一种MEMS扫描激光雷达系统的时间误差自标定方法。本发明为解决现有基于ToF法的MEMS扫描激光雷达中存在时间误差导致的成像畸变及测距误差问题。本发明首先运行待标定MEMS扫描激光雷达，扫描任意非平面非空场景，采集扫描数据，并标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差；然后运行已标定同步时间误差后的MEMS扫描激光雷达，扫描相应平面并采集N帧扫描数据；标定每一帧数据中的延迟时间误差，对每一帧数据获取的时间误差求平均值，该平均值即为系统延迟时间误差。可利用任意非平面目标来标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差，可以利用任意平面来标定出射脉冲和接收回波信号之间的系统延迟时间误差。用于扫描激光雷达系统的时间误差的标定。
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公开(公告)号：CN109277381B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201811416955.X
申请日：2018-11-26
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： B08B9/051
摘要： 一种对称式机械高速清管器及其使用方法，涉及一种清管器及其使用方法。本发明解决现有管道内高附着力固体类锈渍清除不彻底，耗时长的问题。对称式机械高速清管器包括首端清扫盘、尾端清扫盘、首端清扫动力装置、尾端清扫动力装置、首端支架、中段支架、尾端支架、轴向运动动力装置、螺纹刻度调节杆及运动轮装置。使用方法：一、计算螺纹刻度调节杆的调节距离；二、调整清管刷的工作半径及螺纹刻度调节杆刻度；三、对称式机械高速清管器进入清洗管；四、开启电机；五、反向运动；六、清管器出管。本发明用于一种对称式机械高速清管器及其使用方法。
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公开(公告)号：CN111899201B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010826749.7
申请日：2020-08-17
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于条件重增强网络的低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有低照度图像增强方法中存在的无法同时处理低对比度、低亮度、噪声和颜色退化的问题。本发明提出的增强方法中包含一个条件重增强网络，该网络的输入为低照度图像及其最大值通道图像和其期望最大值通道图像，输出为最终增强图像。期望最大值通道图像在训练阶段通过对监督图像的最大值通道图像添加模糊和噪声或对低照度图像最大值通道图像做色调映射得到，在测试阶段为经过任意图像增强方法处理后的低照度图像的最大值通道图像。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度，同时去除噪声并减少颜色失真现象。本发明可以用于低照度图像的增强。
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公开(公告)号：CN112308803B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202011345050.5
申请日：2020-11-25
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强及去噪方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有基于深度学习的自监督低照度图像增强方法难以抑制噪声及无法直接调节增强图像对比度的问题。本发明包含一个自监督低照度图像增强网络和用于噪声抑制的正则项，该网络可以和现有的任意对比度调节方法如Gamma变换结合，实现网络自监督的训练，噪声抑制正则项可以用于网络训练时的损失函数以使得网络具有噪声抑制能力。本发明可在增强低照度图像对比度和亮度的同时，保留颜色和细节信息，并显著抑制噪声。本发明可以用于低照度图像的增强及去噪。
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公开(公告)号：CN112379354B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202011277992.4
申请日：2020-11-16
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01S7/497
摘要： 一种MEMS扫描激光雷达系统的时间误差自标定方法。本发明为解决现有基于ToF法的MEMS扫描激光雷达中存在时间误差导致的成像畸变及测距误差问题。本发明首先运行待标定MEMS扫描激光雷达，扫描任意非平面非空场景，采集扫描数据，并标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差；然后运行已标定同步时间误差后的MEMS扫描激光雷达，扫描相应平面并采集N帧扫描数据；标定每一帧数据中的延迟时间误差，对每一帧数据获取的时间误差求平均值，该平均值即为系统延迟时间误差。可利用任意非平面目标来标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差，可以利用任意平面来标定出射脉冲和接收回波信号之间的系统延迟时间误差。用于扫描激光雷达系统的时间误差的标定。
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公开(公告)号：CN113031003A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110333307.3
申请日：2021-03-29
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01S17/894 , G01S7/481 , G01S7/4865
摘要： 基于MEMS微镜的全景光学系统、全景扫描系统及成像系统，属于光学成像技术领域。为了解决现有的扫描型激光雷达中MEMS微镜的扫描角度小问题。基于MEMS微镜的全景光学系统，包括一个圆柱体状的折反式全景棱镜，圆柱体中心设置有通孔，且圆柱体内设有圆锥形空间，圆锥形空间的高度小于圆柱体的高度，圆锥形空间与通孔相连通，圆锥形空间与圆柱体轴线重合，且圆锥形空间的最大扩口面为圆柱体未设有圆锥形空间时的一个端面；圆锥形空间沿轴线的切面的底角为36.5°。基于MEMS微镜的全景光学系统还包括一个斜圆台形补偿棱镜；斜圆台形补偿棱镜呈斜圆台形状，其三个侧面为平面，一个侧面为曲面。主要用于扫描型激光雷达中MEMS微镜的扫描和成像。
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公开(公告)号：CN112308803A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011345050.5
申请日：2020-11-25
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强及去噪方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有基于深度学习的自监督低照度图像增强方法难以抑制噪声及无法直接调节增强图像对比度的问题。本发明包含一个自监督低照度图像增强网络和用于噪声抑制的正则项，该网络可以和现有的任意对比度调节方法如Gamma变换结合，实现网络自监督的训练，噪声抑制正则项可以用于网络训练时的损失函数以使得网络具有噪声抑制能力。本发明可在增强低照度图像对比度和亮度的同时，保留颜色和细节信息，并显著抑制噪声。本发明可以用于低照度图像的增强及去噪。
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公开(公告)号：CN113031003B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110333307.3
申请日：2021-03-29
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01S17/894 , G01S7/481 , G01S7/4865
摘要： 基于MEMS微镜的全景光学系统、全景扫描系统及成像系统，属于光学成像技术领域。为了解决现有的扫描型激光雷达中MEMS微镜的扫描角度小问题。基于MEMS微镜的全景光学系统，包括一个圆柱体状的折反式全景棱镜，圆柱体中心设置有通孔，且圆柱体内设有圆锥形空间，圆锥形空间的高度小于圆柱体的高度，圆锥形空间与通孔相连通，圆锥形空间与圆柱体轴线重合，且圆锥形空间的最大扩口面为圆柱体未设有圆锥形空间时的一个端面；圆锥形空间沿轴线的切面的底角为36.5°。基于MEMS微镜的全景光学系统还包括一个斜圆台形补偿棱镜；斜圆台形补偿棱镜呈斜圆台形状，其三个侧面为平面，一个侧面为曲面。主要用于扫描型激光雷达中MEMS微镜的扫描和成像。
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公开(公告)号：CN111899201A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010826749.7
申请日：2020-08-17
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于条件重增强网络的低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有低照度图像增强方法中存在的无法同时处理低对比度、低亮度、噪声和颜色退化的问题。本发明提出的增强方法中包含一个条件重增强网络，该网络的输入为低照度图像及其最大值通道图像和其期望最大值通道图像，输出为最终增强图像。期望最大值通道图像在训练阶段通过对监督图像的最大值通道图像添加模糊和噪声或对低照度图像最大值通道图像做色调映射得到，在测试阶段为经过任意图像增强方法处理后的低照度图像的最大值通道图像。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度，同时去除噪声并减少颜色失真现象。本发明可以用于低照度图像的增强。
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公开(公告)号：CN109277381A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811416955.X
申请日：2018-11-26
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： B08B9/051
摘要： 一种对称式机械高速清管器及其使用方法，涉及一种清管器及其使用方法。本发明解决现有管道内高附着力固体类锈渍清除不彻底，耗时长的问题。对称式机械高速清管器包括首端清扫盘、尾端清扫盘、首端清扫动力装置、尾端清扫动力装置、首端支架、中段支架、尾端支架、轴向运动动力装置、螺纹刻度调节杆及运动轮装置。使用方法：一、计算螺纹刻度调节杆的调节距离；二、调整清管刷的工作半径及螺纹刻度调节杆刻度；三、对称式机械高速清管器进入清洗管；四、开启电机；五、反向运动；六、清管器出管。本发明用于一种对称式机械高速清管器及其使用方法。
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