数字出版平台
网站访问量
本期导读
《中国测试》创刊于1975年，由中国测试技术研究院主管，于国内外公开发行，(国际标准刊号:ISSN1674-5124，国内统一刊号:CN 51-1714/TB)，由中国工程院高洁院士担任总编，杨杰斌研究员担任主编，谭久彬等12位院士及全国重点高校、科研机构100+专家担任高级顾问及编委。《中国测试》致力于追踪新成果、交流新技术、传播新方法，旨在推动测试技术创新融合发展，加快构建国家先进测量体系，在全方位展示测试技术学术特色和水平基础上，打造一流专业期刊和知识共享平台，期刊栏目设置主要涵盖:前沿综述、测试方法、仪器设备、技术应用，学科专业覆盖全、学术交流范围广，是测试方法和技术成果展示和传播的桥梁。
视觉和激光SLAM发展综述与展望
程亮;罗洲;何赟泽;陈永灿;同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping, SLAM）技术在无人化装备上有着广泛的应用，可实现室内或室外自主的定位建图任务。该文首先对视觉和激光SLAM基本框架进行介绍，详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测以及地图构建这四个模块的作用以及所采用的算法；在这之后梳理归纳视觉/激光SLAM发展历程中的经典算法并分析其优缺点以及在此之后优秀的改进方案；此外，列举当前SLAM技术在生活中的典型应用场景，展示在自动驾驶、无人化装备等领域的重要作用；最后讨论SLAM系统当前的发展趋势和研究进展，以及在未来应用中需要考虑的挑战和问题，包括多类型传感器融合、与深度学习技术的融合以及跨学科合作的关键作用。通过对SLAM技术的全面分析和讨论，为进一步推动SLAM技术的发展和应用提供深刻的理论指导和实践参考。
碳纤维对纳米偏高岭土再生混凝土力学性能及微观结构试验研究
阎杰;罗岩;于旭涛;王丽君;翁维素;为研究碳纤维(CF)对纳米偏高岭土再生混凝土(NRAC)力学性能的影响，以纳米偏高岭土(NMK)掺量、CF掺量、再生粗骨料(RA)取代率、CF长度作为影响因素进行正交试验，研究CF对NRAC抗压强度、抗拉强度以及拉压比的影响，结合压汞法及扫描电镜法对再生混凝土(RAC)孔隙结构及微观形貌进行分析，得出其改善机理。结果表明：RA取代率和NMK掺量对抗压强度影响效果显著，CF掺量对抗拉及拉压比影响效果显著；在优先考虑RAC抗压强度、抗拉强度以及拉压比的情况下，最优配比分别为：A3B4C1D2、A1B3C1D3、A1B3C4D3;CF的掺入增加RAC的孔隙率，但由于NMK的存在，孔隙率只呈现少量增加。此外CF的分隔及阻裂效应细化RAC的孔隙结构；CF通过桥接，起到承载作用的同时，使得裂缝扩展路径更为复杂，不易产生贯穿裂缝。并且NMK的填充及火山灰效应可增强纤维-砂浆界面过渡区的粘结强度，进一步发挥CF的增强作用，由此提高RAC的强度及延性。
基于一维卷积神经网络的家庭用户特征识别方法
许继和;朱亮;晏依;周佳楠;温和;智能电能表提供用户的用电量数据，可以反应用户的用电特征，从而为家庭用户特征识别提供基础。为实现家庭用户特征识别，该文研究基于智能电能表用电数据的家庭用户特征识别分析方法，设计一种适合于智能电能表用电时间序列数据的一维卷积神经网络模型，以智能电能表采集的用户用电数据（一维数据序列）为输入，在网络的前两个卷积层之后去掉池化层以实现早期特征的保存，实现对家庭用户特征的准确分类。为证明本文提出方法的有效性，该文在公开数据集上进行实验，实验表明，该文的方法在多个家庭用户特征分类上获得55%～78%的准确率。
基于改进Swin Transformer的人脸活体检测
王旭光;卜辰宇;时泽宇;随着人脸识别技术的发展，人脸活体检测作为人脸识别系统的安全保障变得更加重要。但当前主流的人脸活体检测模型仅针对特定的检测场景及欺诈攻击方式，面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力较差。为此，该文提出一种改进的Swin Transformer模型，即CDCSwin-T(central difference convolution Swin Transformer)模型。该模型以Swin Transformer为主干，利用其滑动窗口注意力机制提取人脸全局信息，同时引入中心差分卷积（central difference convolution,CDC）模块提取人脸局部信息，加强主干模型捕获真假人脸差异的能力，从而增强其面对未知攻击的鲁棒性；另外在主干模型中引入瓶颈注意力模块，引导模型关注人脸关键信息，加速模型训练；最终将主干模型不同阶段的多尺度信息进行自适应融合，进一步提升该文模型的泛化能力。CDCSwin-T模型在OULU-NPU数据集4个协议上的平均分类错误率（ACER）分别为0.2%, 1.1%,(1.1±0.6)%,(2.8±1.4)%，在CASIA-MFSD和REPLAYATTACK数据集跨库测试上的半错误率（HTER）分别为14.1%,22.9%，均优于当前的主流模型，表明其面对未知攻击的鲁棒性和泛化能力均有所提升。
基于磁场梯度和能量法的钢丝绳断丝检测方法
江胜华;李潇庆;陈斌;李歆尧;钢丝绳断丝严重影响机械设备的运行安全，现有的自身漏磁检测技术具有不需要励磁的优点，但存在环境干扰磁场的影响。提出基于磁场梯度和能量法的钢丝绳断丝检测方法，并研发断丝检测的弱磁试验系统。试验结果表明，在钢丝绳断丝处，磁场梯度BTxz和BTyz曲线出现波谷和波峰的拐点，BTzz曲线出现波峰峰值。在断丝3根，6根，9根，12根，17根，22根，25根和30根时，通过磁场梯度曲线突变判断的断丝位置与实际断丝位置相比，最大误差为5.36%，最小误差为2.26%，平均误差为3.57%，误差的标准差为1.22%。通过磁场梯度评估的断丝位置与实际断丝位置一致。随着断丝根数增加，磁场梯度曲线的波谷深度、波峰高度、波谷及波峰的宽度增加。钢丝绳断丝位置的磁场梯度的能量随断丝数增加而增加，证明基于磁场梯度和能量的检测方法可行有效。
改进YOLOv7复杂场景下的车牌检测方法
梁秀满;张静涛;刘振东;目前车牌检测技术快速发展，但在复杂场景下有效检测出车牌数据仍是研究的难点。针对这一问题提出基于改进YOLOv7(you only look once v7)的复杂场景下车牌检测方法。首先，提出一种轻量化自注意力主干特征提取网络，对YOLOv7的主干网络进行替换。此外，用全维动态卷积替换特征融合网络中的普通卷积，同时嵌入CA(coordinate attention)注意力模块，增强模型特征融合能力。在此基础上对原算法中损失函数进行替换，采用更加优秀的损失函数SIoU(SCYLLA intersection over union)，提高检测效率。实验采用CCPD(Chinese city parking dataset)数据集，筛选出部分具有挑战性的复杂场景中的车牌图片。实验结果表明：改进后的YOLOv7算法检测速度有大幅提升，帧率从原有的81.9帧/s提升至120帧/s。同时准确率（m AP）达到95.1%，提升2.9百分点，权重模型大小为36.1 MB。可以做到对复杂场景下的车牌进行实时检测，满足轻量化要求，提升了检测速度和精度。
考虑随机漂移-扩散的非线性维纳过程可靠性分析
肖蒙;沈敖;徐志彪;单苏苏;信明江;退化过程中的个体差异是退化建模中的难点之一，也是导致预测不确定性的主要来源。常见的随机漂移模型考虑退化速率的变异性，而将扩散参数视为常数，忽略退化波动中实际存在的个体差异，难以充分描述退化过程中的异质性，进而影响设备的可靠性评估。针对该问题，提出一种基于随机漂移-扩散维纳过程可靠性分析方法，能同时考虑退化速率和退化波动中的异质性，并能根据实际退化数据中的信息选择合适的分布，提升建模通用性和灵活性。针对所提模型的复杂度增加，提出一种基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法的模型参数贝叶斯估计算法，能一次性估计出模型参数。通过数据仿真实验验证所提算法的准确性，利用涡扇发动机数据和激光数据比较实验，验证所提模型的有效性。