农药一般鉴别方法

检查外包装，根据国家有关规定，农药的外包装箱应采用带防湿层的瓦楞纸板。外包装容器要有标签，在标签上标明品名、类别、规格、毛重、净重、生产日期、批号、储运指标标志、毒性标志、生产厂名。在最下方还应用一条与底边平行的颜色标志条，标明农药的类别。     

基于色调区域分割的扫描仪颜色转换

扫描仪的颜色响应数值RGB与对应CIE视觉色度值间的转换用于颜色的正确捕获。实验建立了从RGB到CIEXYZ的转换关系。基于扫描仪响应数值RGB与颜色三刺激值CIEXYZ的形成机理,设计了将颜色空间分割为红、黄、绿、蓝、青、品红共6个色调区域,分别进行关系建立的方法。在两台扫描仪上的实验表明,对IT8.7/2标准色标,采用2阶10项的多项式拟合关系,颜色转换的CIEL*a*b*平均色差可达到1.0左右,最大色差小于4;对检验色标具有同样的转换精度,表明了该方法较强的泛化能力。实验同时表明,采用该方法,RGB到CIEXYZ的转换精度高于到CIEL*a*b*的转换。     

浅析聚乙烯装置后部造粒对粒料颜色的影响

分析了气相法生产线性低密度聚乙烯(LLDPE)装置粒料颜色变黄的原因，从工艺条件、造粒设备、添加剂等几方面提出了改进措施。     

木质素色团在高得率化学处理及无害漂白中的颜色效果

本文定量研究了木质素色团在Na2SO3处理及H2O2漂白中的颜色效果。研究发现，邻醌和邻酚金属资合物既是Na2SO3处理水质素深色化效果的主要来源，又是影响H2O2漂白木质素浅色化效果的决定因素；共轭羰基对木质素颜色不构成主要影响；Na2SO3处理对木质素引入了相当量的未知颜色源，使木质素发色行为变得更为复杂。     

谈谈颜料颜色的测定

颜料是涂料制造过程中必不可少的原料,它能使涂层具有一定的遮盖力,增加色彩和保护作用,还能增强涂膜的强度、耐久性、耐候性和耐磨性。因此,对颜料颜色的检验致关重要。其测试方法有: (1)仪器测量 仪器测色是将每个颜色用数字体现出来,由色度坐标值可以表示颜色在色度图中的位置,通过查表查图的方法,可准确快速的得出结论,做到颜色的质量控制,为进行配色提供最佳     

基于YUV颜色空间码本模型的水下运动目标检测

水下是1个复杂的动态场景,会受到光照、水波和倒影等影响,同时考虑到水下视频智能监控的实时性的要求,由此该文提出了1种快速有效的运动目标检测算法——基于YUV颜色空间的码本模型。经典的码本模型算法已经能够快速有效的提取出运动目标,但由于该算法在RGB颜色空间下根据颜色扭曲度和亮度范围对每个像素建立码本,计算复杂,运算时间较长,对水波、气泡的抑制较弱,同时无法对阴影进行有效的清除。该文提出的算法根据阴影只改变亮度,对色度影响较小的特点,以及YUV颜色空间的亮度和色度的分离特性,在YUV颜色空间下改进颜色扭曲度和亮度范围的评价方法,然后对视频图像序列建立码本模型。实验表明通过对码本模型算法的改进,对于水下场景,该文算法能够更加完整的提取出运动目标,对阴影、气泡、水波都有较好的抑制,同时算法的实时性也有了很大的提高。     

基于计算机图像获取不同产区复烤片烟颜色的探索

对于工业企业而言,了解复烤片烟的颜色有利于指导烟叶储存养护等技术工作的开展。为了解决在复烤片烟环节颜色区分的局限,使烟叶颜色外观质量分析评价更为科学、准确,通过计算机图像获取技术,采用CIE1976L~*a~*b~*均匀色空间系统,并对数据进行PCA分析。结果表明:与传统物理或化学判断方法比较,该方法能有效地对河南、吉林、四川3个产区的正面、背面、混合面进行颜色区分,是一种可靠的复烤片烟质量评价辅助手段。     

基于任务复制的多关键路径任务调度算法

高效的任务调度算法使多核处理器的资源分配和并行计算能力更加高效。通过研究关键路径对任务调度算法的重要性后提出TDMCP算法。对DAG上关键任务的确定采用一种多关键路径选取的方法,使得关键路径上信息在任务调度的每一步都是实时更新的;保证调度的每一步优先执行紧迫性高的任务;对首任务采用任务复制技术,使得后续任务的调度更加的高效,从整体上提高任务调度效率。和两个经典任务调度算法进行实验性能的比较,比较结果表明TDMCP算法在任务调度时间和算法执行效率方面都要优于两种经典算法。     

基于全局不变矩和分块主颜色的图像检索算法

为充分发挥全局不变矩对图像形状信息着重考虑的优势,规避颜色直方图未曾考虑图像的空间位置以及常见分块策略忽略分块间的相互联系等弊端,提出一种改进的全局不变矩和分块主颜色相结合的图像检索算法。计算图像的全局不变矩,提取图像各分块主颜色,将两者进行归一化处理后进行线性加权求和,计算综合相似度。实验结果表明,该算法具有较高的检索精度,能够提高检索性能。     

局部颜色特征与工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别

针对铜浮选过程中矿源变化频繁而造成的浮选工况难以识别、生产过程不稳定等问题,在分析铜浮选流程特点的基础上,提出了一种局部颜色特征与关键工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别方法.首先采用多元图像处理方法提取泡沫图像局部颜色特征,然后采用混合滤波、时间配准算法将其与关键工艺参数进行数据融合,最后用融合后的混合特征进行模糊聚类,得到隶属度矩阵和聚类中心.工业数据仿真结果验证了本文所提方法的有效性.