马尔可夫随机场在纸病检测中的应用研究

纸病检测是造纸生产过程中重要的环节,现有的纸病检测系统一般采用阈值算法或边缘检测算法对图像进行分割。为解决阈值分割和边缘检测分割方式中存在的误分以及过度分割问题,本研究提出了基于马尔可夫（MarKov）随机场的纸病图像分割方法。通过MarKov随机场理论对纸病图像纹理进行分析得到纹理特征参数,利用纹理特征参数以及最大差值对正常背景和纸病区域进行分割。结果表明,相比于其他分割算法,基于MarKov随机场的纸病图像分割方法可有效提取出纸病图像的纹理细节和轮廓特征,提高分割的准确度。     

基于模糊逻辑的纸病检测动态阈值数学方案规则与实现

为验证并提高动态阈值数学算法在纸病检测工作中的通用性,基于模糊逻辑通过实验法获取了不同时段待检测纸张图像灰度数据;对检测纸张图像灰度变化规律进行了总结,使用Visual Studio 2018进行编程并验证。研究结果表明:基于模糊逻辑的纸病检测动态阈值数学方案,能够很好地适应纸病检测流程中的实际光线变化,能够显著提升待检测纸张纸病检测系统的鲁棒性,从而保证该数学算法方案在纸病检测工作中的通用性。     

基于粒子群优化算法与形态学的纸病图像检测方法

针对传统边缘检测算子对纸病图像检测的不足,提出了一种基于粒子群优化算法和数学形态学的边缘检测方法。首先通过粒子群优化算法得到图像最优分割阈值,将图像二值化,然后利用数学形态学中的腐蚀运算对纸病图像进行边缘检测。仿真结果表明,相比传统算法,该方法的检测结果更真实地反映了纸病图像的形态特征,且边缘定位准确,取得了较为理想的检测效果。     

基于阈值分割及分形特征的纸病图像识别算法研究

针对脏点、孔洞、褶子和裂口等常见的典型纸病识别问题,在分析纸病图像灰度特征及分形特征基础上,提出了一种基于图像双阈值分割盒维数特征的纸病识别算法,该算法采用灰度阈值分割提取纸病区域及二值数字图像分形盒维数计算结果,确定纸病类型.实验结果表明,该算法识别率较高,且简单迅速.     

基于FPGA和CCD相机的纸病检测系统的设计与实现

针对高速纸机纸病检测时,图像数据处理量大和实时性的要求,文中采用FPGA(Field Programmable Gate Array)和线阵CCD(Charge-coupled Device)相机技术,介绍了一种高速纸病检测系统的设计。利用FPGA并行性和高速运算能力的特点,控制线阵CCD实现高速下图像采集和进行纸病图像预处理,抓取出纸病图像并上传到上位机,然后利用灰度阈值分割和二值图像分型盒维数的方法确定纸病类型。结果表明,该设计有效提高了纸病检测速度,降低了成本。     

基于Hough变换的纸病检测分析

褶子是纸病的一种,通常采用对纸病图像进行预处理、阈值分割等常规方法来检测褶子,但常规方法对不连续的褶子检测效果不是很明显,本研究提出了一种基于Hough变换的褶子检测方法.     

基于数学形态学算法的纸病检测及IDL应用

本文介绍了采用数学形态学算法从纸样图像中提取纸病的方法。运用第四代计算机语言IDL（Interactive Data Language）完成了数学形态学的膨胀、腐蚀及梯度运算,并实现了纸样图像中纸病边缘的检测．结合阈值分割方法得到纸病检测和分割结果     

改进的阈值选取方法在纸病图像分割中的应用

全局阈值分割法对含有对比度不同的纸病图像分割效果差,把图像先分块再求阈值,可以分割出每块区域的目标。针对上述分割结果的不足,提出了一种改进的阈值选取方法,该方法是用改进的迭代法对分割的子块求阈值,最后与每块区域的平均灰度值作比较,找出整幅图像的最优阈值。以含有灰度不一污点的纸病图像为处理对象,实验结果表明改进的方法可以分割出低对比度纸病。     

改进Hough变换在纸病检测系统中的应用

通过对褶皱纸病的分析研究,提出一种基于改进Hough变换的检测方法.利用边缘检测对纸病信息进行去噪和简单提取,采取Hough变换的方法将纸张从图像灰度空间转换到参数空间,从变换后的参数空间中提取纸病图像中的褶皱特征并进行识别.实验结果表明,此方法识别率高、计算速度快、检测效果好.     

基于频闪成像的纸病检测系统光源优化技术

近年来,基于机器视觉的纸病检测技术可以在纸张的生产过程中完成对纸张质量的监测和纸病信息反馈,所以一直是国内外相关领域的研究热点。但是随着纸机车速的加快和纸张幅宽的加大,尺寸小的纸病很难被检测出来,而且采集到的纸张图像质量差。针对在采集纸张图像过程中出现的横向波纹现象。通过香农采样定理的逆向分析,总结出横向波纹产生的原因;结合频闪成像技术,利用速度传感器、A/D转换电路和LED频闪电路设计了一种适用于纸机车速、相机扫描频率和LED光源频闪同步控制系统,借助纸病检测装置,通过采集纸机不同车速下的纸张图像,进行控制系统有效性的验证。结果表明该控制系统可以有效地提高纸张的成像质量,为纸病检测和识别奠定良好的基础。     

冬虫夏草多糖合成两阶段培养的设计与优化

研究了不同培养方法对北冬虫夏草生长和多糖合成的影响,结果表明,两阶段发酵方法(摇动培养加静止培养)对于虫草多糖的合成效果最好,添加CTAB有利于多糖的生产,通过响应面优化的方法获得两阶段发酵培养的最佳工艺,并建立了适合虫草两阶段发酵合成多糖的模型。中心组合实验结果表明,在虫草摇动培养115h,然后静止培养120h的条件下,虫草多糖的最大产量达到3.02g/L,其产量分别是摇动培养和静止培养的1.5倍和2倍,实验结果表明此两阶段发酵培养方法对于冬虫夏草合成多糖具有潜在的工业应用价值。     

Organic food choices and Protection Motivation Theory: Addressing the psychological sources of heterogeneity

Addressing generic preference heterogeneity for foods has been shown to improve statistical model fit, but it is relatively poor in terms of insights as to the sources of heterogeneity. The study presents various results from latent class analysis of stated choice data of food choice using carrots as a prototype. We evaluate the coherence of the underlying preference structure using as criteria the psychological constructs used in Protection Motivation Theory (PMT) (Rogers, 1975) elicted by means of attitudinal responses. We estimate latent classes based on such responses using both simultaneous and two-stage procedures. The latter performs a segmentation more in line with expectations derived from PMT, in terms of both the number of classes and their preference structures. While simultaneous estimation improves the statistical fit it yields class structures that appear less reasonable.     

杏仁蛋白的两级泡沫分离工艺优化

为了研究泡沫分离法提取杏仁蛋白的最佳工艺,在进料pH、进料浓度、鼓泡气速和鼓泡时间对杏仁蛋白分离效果影响的基础上,利用田口实验设计法建立了杏仁蛋白的两级泡沫分离工艺。结果表明,泡沫分离最佳工艺条件为:pH4.0、进料浓度6 g/L、气速400 mL/min,鼓泡时间10 min。在该工艺条件下,一级泡沫分离所得杏仁蛋白的质量分数为75.23%,蛋白回收率为79.48%;二级泡沫分离所得杏仁蛋白的质量分数为84.71%,蛋白回收率为71.19%。实验结果表明,两级泡沫分离法可以作为分离杏仁蛋白的一种新方法。     

双级粉碎在酒厂曲块粉碎中的应用

通过对酒厂现有曲块粉碎设备分析,提出了双级粉碎新工艺,并应用于新型酒厂曲块粉碎中,取得了较好效果。     

利用F聚类分析实现逆向工程中点云数据的分割

提出了一种点云数据分割方法，即在模糊数学中F聚类分析的理论基础上，利用数据点的三维坐标、法矢量和曲率构成八维特征向量，将具有类似几何特征的点集聚为一类，从而实现点云数据分割，为逆向工程中产品造型提供了一种新思路。实验证明了此方法的可行性，且方法比较简单，易于实现。     

服饰刺绣图案的自动提取与色块分割

为避免人工视觉方法完成刺绣图案花纹提取过程中存在的耗时费力、主观性强等缺陷,结合传统服饰织物,采用图像分析方法实现刺绣图案的自动提取,并进行色值分析。首先采用数码相机实现刺绣织物类图案的采集;接着利用平滑滤波滤除图像中的噪声信号,并将图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间;然后利用K-Means聚类分析方法对a,b分量进行聚类分析;最后根据聚类分析结果获得准确的图案及色彩信息。研究结果表明:图像处理方法可以实现刺绣图案的自动分割,这种自动化图案分割对一般刺绣图案的自动提取均能使用,这为服饰图案的审美研究提供了全新的样本整理途径。     

基于最小风险贝叶斯决策的织物图像分割

为了实现利用机器视觉技术进行织物图像检测,对织物图像的分割进行了研究。依据最小风险贝叶斯决策理论,提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的图像分割方法。首先建立图像分割的最小风险贝叶斯决策模型,对灰度级类条件概率密度估计出其符合正态分布的数学期望和方差以及损失函数,再依据最小风险贝叶斯决策理论对图像中的每一像素点进行目标图像和非目标图像的类别判断,从而实现目标图像的提取。实验结果表明,该方法在图像分割中是一种实用和成功的方法。     

Development and application of “The Two Image” method for accurate object recognition and color analysis

Segmentation (separation of object from background) is a key operation in image analysis and machine vision methods. When objects contain colors similar to the background, segmentation becomes difficult. The “two image” method overcomes this difficulty by defining the object from the silhouette obtained from a backlighted image (image I), and performs color analysis using a front lighted image (image II) using segmentation from image I. Segmentation of a silhouette is much easier than a color image. Since there is no need to have different colors for the object and the background, the color-biasing of semi-transparent objects is eliminated. Salmon pieces, squid tubes and peeled raw shrimp were given as examples of application of this method, with special emphasis on the analysis of semi-transparent objects (shrimp).     

原棉疵点及杂质的检测方法研究与应用

采用数字图像处理技术对原棉疵点杂质进行检测与识别。利用自适应阈值分割的方法对目标图像进行分割及轮廓提取,并根据目标图像的相关特征值,提出了离心率与面积周长之比相结合的人工智能分析方法对原棉疵点杂质进行识别分类,取得了很好的效果。     

截面数据精确分段方法研究

针对截面数据分段精度不够,从而导致截面曲线重构精度差的问题,提出一种截面数据精确分段方法。这里重点研究相邻特征为直线特征和自由特征在满足G1连续时数据的精确分段。首先根据数据平滑的原理及其作用,对被平滑的数据分别采用不同的领域窗口方法确定出分段点所在的数据点区间;然后以自由曲线的逼近误差作为判断条件,在该区间内进一步迭代搜索精确的分段点。提出的截面数据分割方法不仅能够在现有数据中寻找分段点,而且可以超越现有数据点并在其之间寻找更精确的分段点。实例表明,该方法大大提高了截面数据的分段精度,进而使重构的截面曲线更加符合初始设计意图。