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实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20%,误检率降低了3%. 相似文献
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图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节,而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节,但对频率分辨率敏感。针对这个问题,提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法,应用于平扫计算机断层扫描(CT)图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先,通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量;其次,基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜;最后,使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明,该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时,有效地保留了低频平滑的纹理细节:增强后的肝细胞癌区域与原区域相比,信息熵平均增加36.56%,平均梯度平均增加321.56%,平均绝对差值平均为9.287;增强后的肝血管瘤区域与原区域相比,信息熵平均增加48.77%,平均梯度平均增加511.26%,平均绝对差值平均为14.097。 相似文献
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选取含质量分数为5.22‰碳纳米管(CNT)为代表,通过分子动力学(MD)研究了温度对纳米蜂窝镍(NNHC)和CNT增强纳米蜂窝镍(CRNNHC)在径向拉伸、径向压缩、轴向拉伸和轴向压缩下力学性能的影响。结果表明,NNHC和CRNNHC的弹性模量(E)和最终应力(σu)对温度较为敏感,都随温度升高呈近似线性下降。相比于NNHC,不同温度下CNT的添加对CRNNHC径向力学性能的增强效果并不明显,而对其轴向力学性能则起到了良好的增强作用。CRNNHC轴向拉伸与压缩时的弹性模量提升幅值分别为6.4%~10%与9%~12%,最终应力提升幅值分别为1.5%~5.3%与10%~14%。研究表明,不同温度下CRNNHC沿轴向变形的力学性能普遍要优于沿径向变形的力学性能,也预示着轴向变形时CNT被破坏前吸收的能量相对较多。 相似文献
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为了平衡体素模型的体素数量与精细度,提出一种实体模型体素加密细化算法。该算法对低分辨率均一体素模型的表面体素进行切分,标记与三角面不相交的体素,并运用边界状态传递判定标记体素的内外位置。通过编码不同八叉树的节点,并进行跨八叉树快速邻居节点搜寻,实现多级加密细分。实验结果表明,该算法可以以低分辨率模型为基础,精确地获得体素单元少的高分辨率模型。 相似文献
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作为畜禽屠宰的副产物,动物骨因其丰富的蛋白质和广阔的深加工利用的发展前景而成为当今环境、农业和能源等领域的研究热点.受自身骨骼结构和综合利用技术的制约,骨骼的深加工利用率不足2%,造成了严重的资源浪费与环境污染.蛋白水解作为蛋白质资源深加工领域最有效的技术手段,可实现大宗蛋白质资源的高效回收利用;而蛋白水解物优异的溶解性、可降解性、生物相容性和独特的生物功能活性使其具有开发高值材料的潜力.随着石化资源的短缺和人们健康环保意识的增强,人们对环保型可再生型新材料的需求逐渐迫切,而畜禽骨蛋白质材料的开发利用紧密结合国家新型战略产业——生物制造业,将促进农副产品加工业的持续健康发展.针对畜禽骨蛋白质材料化开发利用的发展历程及当前的研究热点,本文阐述了絮凝剂、粘结剂、可降解塑料、表面活性剂、医用材料等近年来研究较广的畜禽骨蛋白质材料化利用途径,并总结了各种利用途径的应用效果和局限性;同时,总结分析了现今利用蛋白水解物开发新型材料的相关理论及研究成果,为开发畜禽骨蛋白质材料提供了理论支持;最后,基于目前生物基材料的发展趋势及畜禽骨深加工技术的难点问题,客观展望了畜禽骨蛋白质材料的制备及应用发展方向. 相似文献