【正文】 新型傳感器技術(shù)的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)的發(fā)展起到了很好的推動(dòng)作用，新型傳感器技術(shù)是現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)的一個(gè)重要組成部分。測(cè)控總線是測(cè)控系統(tǒng)的重要組成部分，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，各種總線標(biāo)準(zhǔn)不斷推出和發(fā)展。現(xiàn)代測(cè)控系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)是采用標(biāo)準(zhǔn)總線計(jì)算機(jī)平臺(tái)、功能強(qiáng)大的軟件及應(yīng)用總線技術(shù)的模塊化儀器設(shè)備的有機(jī)結(jié)合。這將極大地增強(qiáng)自動(dòng)測(cè)試設(shè)備的功能與性能。在現(xiàn)代測(cè)控系統(tǒng)中，測(cè)控總線技術(shù)越來(lái)越受到重視。虛擬儀器系統(tǒng)是測(cè)控技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物，它從根本上更新了儀器的概念，并在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出傳統(tǒng)儀器難以望其項(xiàng)背的優(yōu)勢(shì)，可以說(shuō)虛擬儀器技術(shù)是現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)的關(guān)鍵組成部分。虛擬儀器利用計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)采集卡等相應(yīng)硬件和專用軟件構(gòu)成，既有傳統(tǒng)儀器的特征，又有一般儀器所不具備的特殊功能，在現(xiàn)代測(cè)控應(yīng)用中有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著測(cè)控任務(wù)變得日趨復(fù)雜以及大范圍測(cè)控要求的日益增多，進(jìn)行遠(yuǎn)程測(cè)控、組建網(wǎng)絡(luò)化的測(cè)控系統(tǒng)就顯得非常必要。采用遠(yuǎn)程測(cè)控技術(shù)，不僅可以降低測(cè)控系統(tǒng)的成本、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離測(cè)控和資源共享，而且還能實(shí)現(xiàn)測(cè)控設(shè)備的遠(yuǎn)距離診斷與維護(hù)，大大提高測(cè)控的效率。不僅如此,測(cè)控技術(shù)在國(guó)防、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域業(yè)余哦著廣泛應(yīng)用。隨著測(cè)控技術(shù)在國(guó)防、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用的深度和廣度的不斷擴(kuò)大，它將為提高生產(chǎn)效率、改進(jìn)技術(shù)水平做出巨大的貢獻(xiàn)。中國(guó)工業(yè)以前很長(zhǎng)一段時(shí)間里在國(guó)際市場(chǎng)中沒(méi)有地位，一個(gè)很重要的原因是大路貨太多，質(zhì)量太差，沒(méi)有高質(zhì)量的產(chǎn)品，無(wú)法與其他工業(yè)強(qiáng)國(guó)競(jìng)爭(zhēng)，而這又與我國(guó)測(cè)控專業(yè)人才缺乏有關(guān)。中國(guó)的企業(yè)要想提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，在國(guó)際市場(chǎng)這個(gè)大舞臺(tái)上站穩(wěn)腳跟,產(chǎn)品質(zhì)量是關(guān)鍵。因此，測(cè)控專業(yè)的人才變得越來(lái)越重要。正是由于測(cè)控技術(shù)在當(dāng)今科技發(fā)展中的重要地位以及如今國(guó)內(nèi)測(cè)控專業(yè)的人才的相對(duì)匱乏，因此，測(cè)控技術(shù)與儀器專業(yè)未來(lái)的就業(yè)前景是十分樂(lè)觀的，就業(yè)的領(lǐng)域也是十分廣泛。本科畢業(yè)生可以在中外合資、獨(dú)資企業(yè)、科研院所等部門從事檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置領(lǐng)域的理論研究與技術(shù)開發(fā)，從事自動(dòng)化監(jiān)測(cè)、控制或生產(chǎn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)、運(yùn)行管理等工作；也可以從事機(jī)電、測(cè)控、儀器儀表、通信、家電等行業(yè)的商貿(mào)工作,在高等院校從事與本專業(yè)相關(guān)的教學(xué)研究工作；還可以考取碩士研究生，在國(guó)內(nèi)外高等院校繼續(xù)深造,追求更高的目標(biāo)。測(cè)控技術(shù)與儀器學(xué)科的培養(yǎng)目標(biāo)是培養(yǎng)具備精密儀器設(shè)計(jì)制造以及測(cè)量與控制方面基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用能力，能在國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門從事測(cè)量與控制領(lǐng)域內(nèi)有關(guān)技術(shù)、儀器與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)制造、科技開發(fā)、應(yīng)用研究、運(yùn)行管理等方面的高級(jí)工程技術(shù)人才。其學(xué)習(xí)內(nèi)容主要學(xué)習(xí)精密儀器的光學(xué)、機(jī)械與電子學(xué)基礎(chǔ)理論，測(cè)量與控制理論和有關(guān)測(cè)控儀器的設(shè)計(jì)方法，受到現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)和儀器應(yīng)用的訓(xùn)練，具有本專業(yè)測(cè)控技術(shù)及儀器系統(tǒng)的應(yīng)用及設(shè)計(jì)開發(fā)能力。因此，為了將來(lái)能夠更好的適應(yīng)社會(huì)，為社會(huì)的發(fā)展和國(guó)家的繁榮昌盛做出更大更有價(jià)值的貢獻(xiàn)，在大學(xué)本科的這四年寶貴時(shí)間里面，我應(yīng)該努力著實(shí)充實(shí)和完善自我，爭(zhēng)取在畢業(yè)時(shí)能夠真正具有以下幾方面的知識(shí)和能力：具有較扎實(shí)的自然科學(xué)基礎(chǔ)，較好的人文、藝術(shù)和社會(huì)科學(xué)基礎(chǔ)及正確運(yùn)用本國(guó)語(yǔ)言、文字的表達(dá)能力；較系統(tǒng)地掌握本專業(yè)領(lǐng)域?qū)拸V的技術(shù)理論基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括機(jī)械學(xué)、電子學(xué)、光學(xué)、測(cè)量與控制、市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)及企業(yè)管理等基礎(chǔ)知識(shí)；掌握光、機(jī)、電、計(jì)算機(jī)相結(jié)合的當(dāng)代測(cè)控技術(shù)和實(shí)驗(yàn)研究能力，具有本專業(yè)測(cè)控技術(shù)、儀器與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)能力；熟練掌握計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)以及具有較強(qiáng)的外語(yǔ)應(yīng)用能力；具有獨(dú)立認(rèn)識(shí)問(wèn)題并解決問(wèn)題的能力,具備較強(qiáng)的自學(xué)能力、創(chuàng)新意識(shí)和較高的綜合素質(zhì)。通過(guò)寶貴的幾節(jié)學(xué)科概論課，我對(duì)自己現(xiàn)讀的專業(yè)有了更加感性的認(rèn)識(shí)，也這個(gè)學(xué)科有了更加濃厚的興趣。我想，我已經(jīng)默默明確了自己奮斗的目標(biāo)，相信在它的激勵(lì)和鼓舞下，我會(huì)一步一個(gè)腳印地不斷向前邁進(jìn)。U200013404 測(cè)控0003 劉俊杰 第五篇：測(cè)控技術(shù)及儀器專業(yè)概論課程報(bào)告20111010測(cè)控技術(shù)與儀器概論課程報(bào)告我所了解的測(cè)控技術(shù)與儀器專業(yè)楊燕學(xué)號(hào)2009210380（清華大學(xué) 精密儀器與機(jī)械學(xué)系，北京 100084）摘要：本文介紹了遺傳算法的基本原理，描述了它的實(shí)現(xiàn)步驟和基本性質(zhì)；重點(diǎn)綜述了遺傳算法在數(shù)字圖像處理中的主要應(yīng)用。關(guān)鍵詞：遺傳算法；圖像處理；圖像增強(qiáng)；圖像恢復(fù)；圖像分割；圖像匹配引言遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)是模擬自然界生物進(jìn)化機(jī)制的一種算法，即遵循適者生存、優(yōu)勝劣汰的法則，也就是尋優(yōu)過(guò)程中有用的保留，無(wú)用的則去除。在科學(xué)和生產(chǎn)實(shí)踐圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，在圖像處理過(guò)程中，如掃描、特征提取、圖像分割等不可避免地會(huì)存在一些誤差，從而影響圖像的效果。如何使。遺傳算法的基本原理、實(shí)現(xiàn)步驟和基本性質(zhì)[35]在自然進(jìn)化中，每一物種越來(lái)越適應(yīng)環(huán)境；物種的個(gè)體的基本特征被其后代所繼承，但后代又不完全同于自己的父代；個(gè)體的性質(zhì)是由染色體決定的，染色體是由基因有序排列組。目前已有一些不同形式的GA，一般把Holland 1975年提出的GA稱為標(biāo)準(zhǔn)GA(也稱簡(jiǎn)單遺傳算法，Simple GA，簡(jiǎn)稱SGA)，其主要步驟如下:。GA簡(jiǎn)單，魯棒性好，具有自組織性、自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性和本質(zhì)并行的突出特點(diǎn)。和其他優(yōu)化搜索算法相比，GA具有以下獨(dú)特的性質(zhì):(1)GA是對(duì)參數(shù)編碼進(jìn)行操作，而非對(duì)參數(shù)本身，減少約束條件的限制，如連續(xù)性、可導(dǎo)性、單峰性等。(2)GA是多點(diǎn)搜索，減少了陷于局部?jī)?yōu)解的風(fēng)險(xiǎn)。遺傳算法在圖像處理中的應(yīng)用 基于遺傳算法的圖像增強(qiáng)以改善圖像的視覺(jué)效果或便于對(duì)圖像進(jìn)行其他處理[6]。圖像增強(qiáng)技術(shù)主要有頻域法、空域法。頻域法是把原圖像進(jìn)行某種變換(如傅里葉變換，小波變換)，在變換域中進(jìn)行處理以達(dá)到增強(qiáng)的目的，空域法直接對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，主要包括直接灰度變換、直方圖均衡、平滑濾波等。內(nèi)部的疏密程度和沿著所有區(qū)域邊界的強(qiáng)度；然后應(yīng)用GA去搜索一個(gè)可用的區(qū)域分割，這個(gè)分割能夠使分裂和融合過(guò)程所生成的區(qū)域的質(zhì)量達(dá)到最佳。 基于遺傳算法的圖像匹配在匹配精度性方面也取得了較好的效果，而且算法較穩(wěn)定。結(jié)論綜上所述，GA作為一種具有自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性、魯棒性好且并行效率高的隨機(jī)化技術(shù)，非常適合在圖像處理這樣的巨量空間內(nèi)搜索最優(yōu)值。它已經(jīng)在圖像處理領(lǐng)域發(fā)揮了巨大。測(cè)控技術(shù)與儀器概論課程報(bào)告但是，隨著理論研究的深入，可以肯定，GA以其特有的算法特點(diǎn)使其在圖像處理問(wèn)題中的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣；同時(shí)，廣泛的數(shù)學(xué)方法和強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)模擬工具的出現(xiàn)，必將使GA研究取得長(zhǎng)足的進(jìn)展，使GA在圖像處理中的作用更趨完善。參考文獻(xiàn)（References）[1] Holland J in natural amp。 artificial systems[ M ].Ann : MichiganPress ,1975.[2] Rechenberg solution path of an experimental problem[ R ].Royal Aircraft Establishment , 1122 ,Franborough, 1965.[3] 黃洪鐘, 趙正佳, 姚新勝, 、實(shí)現(xiàn)及其在機(jī)械工程中的應(yīng)用研究與展望[J].機(jī)械設(shè)計(jì), 2000,(03).[4] 李華昌, 謝淑蘭, [J].礦冶, 2005,(01).[5] 田瑩, [J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2007,(03).