一种结合噪声信息识别的改进掩模去噪方法研究

图像去噪是对图像进行进一步处理的基础,结合椒盐噪声信息与传统选择式掩模法提出了一种新的有效方法.该方法根据椒盐噪声的特点,采用噪声检测方法检测出可能是噪声的像素,对这些像素采用加权的选择式掩模法进行处理,而对非疑似噪声像素不做任何处理;在去除图像噪声的同时,可保持图像的细节和清晰度;对去除椒盐噪声效果较好,并且容易实现.给出了不同噪声量的情况下试验的对比图以及不同情况下的峰值信噪比的统计表.实验证明,该方法能得到很好的去噪效果.     

浅析基于灰色关联分析的水利工程评标方法

引入灰色系统理论中的灰色关联分析法,通过建立灰色关联分析综合评标模型对投标方案进行优选,提高了优选的精确性和客观性,并通过实例说明应用灰色关联分析综合评标模型来解决投标决策问题是可行的。     

滚齿加工中最大齿根圆角半径的简化计算

为快速验证所设计齿轮加工工艺性,本文提出了一种简化设计滚齿刀轴向剖面尺寸及一种简化计算滚齿刀所能加工齿轮最大齿根圆角的新方法。通过实践验证,本方法具有准确、实用和高效的优点,对齿轮优化设计具有一定指导意义。     

N,N-二乙基-N-十六烷基胺的合成及其对铝硅矿物浮选性能的影响

以十六胺、甲酸和乙醛为原料,合成了阳离子捕收剂N,N-二乙基-N-十六烷基胺(DEN16),通过单矿物和人工混合矿浮选实验以及红外光谱和Zeta电位测试,考察了其对一水硬铝石、高岭石和伊利石的浮选行为以及矿物与药剂的作用机理.浮选结果表明:在pH=5～5.5,DEN16用量为2×10-4mol/L时,高岭石、伊利石的回收率均高于82%,而一水硬铝石仅为60%;人工混合矿浮选精矿的铝硅比均高于20,说明在pH8时,以DEN16为捕收剂可以实现铝硅酸盐与一水硬铝石的分离.红外光谱和Zeta电位研究结果表明,DEN16与3种矿物的作用皆为静电吸附,且与高岭石和伊利石的作用强于一水硬铝石.     

羽状水平井欠平衡钻井环空流动特性研究

羽状水平井欠平衡钻井技术是近几年来国内外煤层气开发中普遍采用的一项减少储层伤害、提高低渗储层煤层气采收率的新技术.针对该技术的技术特征,建立了物理模型和数学模型,结合现场井例分析了井筒环空内各流动特性参数的变化规律.结果表明:井底压力随泥浆排量的增加单调递增,同一泥浆排量条件下,环空注气量越大,井底压力值越低;羽状井自注气点至井口的井筒环空内,水平段由于静液压力占主导,空隙率、混相流体流速增长幅度较小,混相流体密度少许降低,压降损失也较少;竖直井筒环空内空隙率及混相流体流速自井底沿井筒向上初始缓慢增大,当环空压力降低到一定程度后,由于气液滑脱效应,而急剧增大,环空内混相流体密度变化规律与之相反,环空压力自井底沿井筒向上呈线性减小.     

神府煤萃取物组成结构的特征分析

采用苯、甲醇、丙酮、等体积的CS2与丙酮的混合溶剂和四氢呋喃依次萃取神府煤,得到其萃取物E1E5,并采用钌离子催化氧化法氧化各级萃取物,所得氧化产物经重氮甲烷酯化后再进行GC/MS分析,以产物组成结构的差异来推测各级萃取物组成结构的差异。结果表明,神府煤萃取物所得酯化产物的主要成分是烷酸甲酯和烷二酸二甲酯,推测其萃取物中含有大量的烷基芳烃和α,ω-二芳基烷烃;且随着溶剂极性的增强,其萃取物氧化后的酯化产物中,烷酸甲酯和烷二酸二甲酯的碳链长度呈一定的递增趋势,推测神府煤中长链烷基芳烃和α,ω-二芳基烷烃易溶于极性较强的溶剂;在氧化产物中还检测出19种甾烷酸甲酯、萜烷酸甲酯和霍烷酸甲酯,表明神府煤萃取物中含有与芳环相连的甾烷基、萜烷基和霍烷基结构。     

基于PLC的小型柔性生产线PPI网络设计

针对小型柔性生产线中PLC之间需要进行实时数据通信这一问题,设计基于S7-200PLC的PPI网络通信系统.介绍PPI网络的特点和设计步骤,重点阐述通信读写数据的规划、通信子程的生成及调用、主站和从站的通信子程序设计等关键技术.     

一种基于菱形蜂窝构型的夹层板及其基本性能

指出现有六边形蜂窝纸板结构所存在的缺陷,提出一种新型的准菱形蜂窝夹芯结构。通过分析和计算,确定了这种菱形蜂窝纸芯的成型方法和基本尺寸参数。定性分析和实验结果表明:较之六边形蜂窝纸板,菱形蜂窝纸板的缓冲性能和折叠性更好,适合用作缓冲包装材料和制成折叠蜂窝纸箱。     

基于虚拟仪器技术的飞机驾驶杆检测系统的设计与实现

飞机驾驶杆用于传递飞行员操纵指令,传统测试方法难以检测到按钮开关输出不稳定的故障.为保障战机飞行安全,提高驾驶杆修理质量,提出一种基于虚拟仪器技术的自动检测方法,研制以工业控制计算机为资源核心且可对驾驶杆进行自动电学和力学测试的装置.在对系统功能进行概述的基础上,给出该系统架构框图,完成基于直线电机的夹持/施力装置、高压矩阵模块等关键性设计,提升了系统测试速度和精度,降低了研制成本;并基于虚拟仪器技术,开发了一套自动测试软件,给出软件测试流程框图,并开展相关功能验证.测试结果表明方法有效,且提升了驾驶杆的故障检出率.     

结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别

针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。