横向磁通电机是近些年来出现的一种新型结构的电机，由于其转矩密度和功率密度大的优点受到了广泛的关注，但我国对该种电机的研究尚处于起步阶段。 本课题是国家863计划项目——“新型稀土永磁电机设计与集成技术(课题编号：2002AA324020)”中有关横向磁通永磁同步电动机的部分。本课题的目标就是要充分发挥横向磁通电机功率密度和转矩密度大的优点，克服其功率因数低的缺点，对横向磁通永磁同步电动机的磁场进行计算、分析，找出功率因数偏低的原因，并提出相应的改进方法和建议。在此基础上进行样机的研制，对理论成果进行验证，并力争样机在性能和工艺指标上有所突破，部分指标达到国际领先水平。 本文介绍了横向磁通永磁电机的特点及运行原理，并按照不同的分类方式介绍了横向磁通电机的各种结构。三维磁场的有限元计算十分复杂、计算量大，因此传统电机均采用简化的二维磁场进行计算。但是横向磁通电机由于结构特殊，无法采用简化的二维磁场的计算方法进行分析。因此本文利用ANSYS软件建立了样机模型，对样机进行了三维电磁场分析。在电磁场计算的基础上，进行了电机空载反电势，空载漏磁系数，电磁转矩等相关参数的计算，讨论了横向磁通永磁同步电动机的结构变化对参数的影响。本文特别针对横向磁通永磁电机功率因数较低这一问题进行了分析，找出了功率因数偏低的原因，提出了相应的改善方法和建议，对横向磁通电机的理论研究和设计应用分析方法进行了探讨。本文利用电磁场计算的结果，完成了电机运行特性仿真，克服了采用传统磁路等效的方法带来的误差。最后，通过与样机测试结果的对照研究，验证和完善分析方法，并为进一步获得性能更加优异的样机奠定了基础。
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条码技术是随通信技术，计算机技术的发展应运而生的自动识别技术的一种。根据二进制编码规则对应形成的由对光反映率不同的条、空组成的图形，经光电扫描识读器扫描，将采集的信息经处理器进行处理，从而达到自动识别的目的。条码技术自出现以来，得到了人们的普遍关注，发展十分迅速，已广泛用于交通运输、商业、医疗卫生、制造业、仓储业、邮电业等领域，极大的提高了数据采集和信息处理的速度，提高了工作效率，并为管理的科学化、信息化和现代化作出了贡献。目前常用的是一维条码，但一维条码最大的弱点就是表征的信息量是有限的，需要依赖外部数据库支持，离开这个数据库条码本身就没有意义了。二维条码克服了这一弱点，它是在一维条码基础上形成的高密度、高信息量的条码，可以将大量信息在小区域内编码，它本身就是一个完整的数据文件，是实现证件、卡片等信息存储、携带并可以通过机器自动识读的理想方法。 本课题采用流行的嵌入式技术，采用S3C44BOX作为二维条码PDF417识别器的数据采集终端，该终端内嵌μC/OS-Ⅱ操作系统，将应用分解成多任务，简化了应用系统软件设计；使控制系统的实时性得到了保证，提高了系统的可靠性和稳定性；同时也增强了系统的可扩展性和产品开发的可延续性。 本课题的主要任务是PDF417(Portable Data File)二维条码图像的识别。先由扫描仪或照相机获取二维条码的原始图像，再由PC(Personal Computer)计算机中的图象处理程序对图象数据进行处理，然后在条码中定位单个码字符号的图像，利用算法识别出单个码字符号。本文在条码图像的预处理方面进行了算法改进，取得了较好的成果，能够有效的去掉干扰噪声和图像定位。通过实验结果表明：本课题研究的二维条码识别系统是比较令人满意的。
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嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
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