63、全息条形码扫描仪:应用、性能与设计

全息条形码扫描仪:应用、性能与设计

1. 全息光盘的工作原理

全息光盘在条形码扫描中有着独特的工作方式。光盘的每个扇区或小面都是一种特殊的全息光学元件(HOE),相当于棱镜和透镜的组合。当激光束照射到小面上时,小面会使激光束发生衍射或弯曲,并将其聚焦到空间中的某一点。小面的焦距和偏转角是在全息制作过程中确定的,并且每个小面可能都有所不同。

随着光盘的旋转,被偏转和聚焦的激光束开始扫描。当激光束扫过条形码时,部分漫反射光会返回到产生扫描光束的小面。此时,小面就像一个集光透镜与棱镜的组合,收集部分反射光并将其导向光电探测器。

2. 全息条形码扫描的新颖特性

与传统条形码扫描仪相比,全息扫描引入了一些传统设计难以实现的概念,这些特性为条形码扫描带来了显著的设计和性能优势。
- 多个光学系统集成 :传统条形码扫描仪需要多个独立的元件来完成聚焦、偏转和光收集等功能,而全息扫描仪将这些功能集成在全息光盘中。例如,一个16扇区的全息光盘就包含16个独特的光学系统,每个系统都有自己的焦距、扫描角度和光收集孔径。光盘旋转一圈,就相当于用16个不同的扫描仪进行扫描。
- 产生多种扫描特性 :由于每个小面的焦距、偏转角和面积都可能不同,光盘完整旋转一圈会产生多条具有不同偏转角、焦距和光收集系统的扫描线,从而使全息扫描仪具备一些新颖的操作特性。

3. 传统光学条形码扫描仪的景深

3.1 景深的定义

在条形码扫描中,景深是指以扫描仪焦点为中心,沿着激光束方向,能够成功扫描条形码的距离范围。激光束的光斑尺寸分布由束腰直径和

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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