基于计算机图形学的化工污水流量检测方法

化工企业的污水治理存在的主要问题是由于化工污水的含油特性导致传统方法不能有效检测流量等信息。提出了一种非接触、低成本、高稳定性的污水流量检测方法,研究内容包括污水流量在计算机图形学中的表达、污水流量检测模型和水体目标识别算法3个部分：构造双坐标系建立污水流量与摄像机图像在计算机图形学中的数学表达并证明污水流量检测可行性;构建污水流量与水域面积之间的数学模型,利用自然光下水体目标和墙壁等其他目标纹理特征差异性,实现自然图像污水水体目标识别;利用构建的数学模型和水体的识别结果计算出实际的污水流量。基于该方法开发了鲁棒的污水流量检测系统,并在真实场景中进行了实验,结果表明：在不同的天气状况下拍摄的图像,系统依然可以保证95%以上的流量检测精确度;非接触式的检测模式,减少了设备与化工污水之间的接触,增加了设备的使用寿命;文中实验硬件配置下,系统单幅图像的识别平均时间低于100 ms。     

杂质气体对二氧化碳在废弃气藏咸水层埋存的影响

废弃气藏是埋存二氧化碳的理想场所,但气藏中的杂质气体会影响二氧化碳在水中的溶解过程。针对此问题,建立了考虑逸度-活度的热力学模型,准确捕捉杂质气体-二氧化碳-咸水混合体系的热力学特征。在此基础上,采用基于算子的线性化数值方法,高效准确求解质量守恒方程,研究不同混合物对二氧化碳在咸水中扩散-对流的影响。以荷兰西佩尔尼斯气藏为例,分析并评价了废弃气藏二氧化碳埋存的可行性及潜力。研究结果表明,二氧化碳在咸水中的溶解度随压力的升高而增加,随温度及矿化度的升高而降低,相同压力下,25 ℃下的溶解度约为90 ℃下的2倍。不同杂质气体对二氧化碳溶解能力的影响不同,甲烷对二氧化碳溶解度降低程度最大,降低幅度约为12%。二维模拟结果表明,杂质气体会降低二氧化碳羽流指进的速度,延长对流触发的时间,5%的甲烷-二氧化碳混合体系对流触发时间是纯二氧化碳的2.5倍,但杂质气体对总的溶解量影响不大。西佩尔尼斯气藏模拟结果表明,废弃气藏开展二氧化碳埋存潜力巨大;短时间内,二氧化碳主要以游离气及束缚气形式存在,溶解气量较少。关井30 a后,游离气占74.2%,残余气占19.1%,溶解气仅占6.7%。     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

基于Canny边缘检测算子和去除小物体算法的熔池图像处理

采用基于Canny边缘检测算子和形态学去除小物体算法提出了一种新的熔池图像处理算法．首先对熔池的图像所具有的一些特性进行分析，然后对图像分别做中值滤波，二值化，边缘检测，和去除小物体处理。实验结果表明，该方法能够比较有效地得出熔池图像的边缘。     

基于OpenCV的焊缝图像边缘检测方法

焊缝边缘是焊缝图像的最主要特征,选用适当的边缘检测算子得到准确的焊缝信息是焊缝图像的关键步骤.选用Canny算子,提出了一种基于OpenCV的焊缝图像边缘检测方法.将开放源代码的OpenCV作为开发焊缝图像边缘检测程序的基础函数库,开发焊缝图像边缘检测程序,从而解决了焊缝图像边缘检测程序开发周期长、效率低的缺点.     

LSO改进CGA解决多目标作业车间调度问题

针对传统方法在处理作业车间调度问题时很难将库存容量考虑在内的问题,提出了基于局部搜索算子(LSO)改进交叉遗传算法(CGA)的多目标作业车间调度模型。为了提高所提模型的效率,首先设计一种基于关键路径的交叉遗传算子;然后,设计一种新的局部搜索算子来提高遗传算法的局部搜索能力;最后,基于这两种算子,设计混合遗传算法框架,在考虑调度总完成时间的同时将库存容量作为目标进行优化。所提算法的有效性在FT10、LA01、LA06、LA11、LA21和LA36等基准问题测试中得到验证。仿真结果表明,与较为先进的非劣分层遗传算法(NSGA-II)相比,使用所提算法获得了更好的非支配解,从而更好地解决了多目标作业车间调度问题。     

一种面向路径的测试用例自动生成方法

由于标准遗传算法一般使用固定的交叉和变异概率,并且容易出现局部收敛、早熟等现象,降低了遗传算法的全局搜索效率。针对这种情况,提出一种改进遗传算法。在使用实数编码的前提下,对适应度函数进行优化改进,避免过早收敛,对变异和交叉算法进行优化,使得交叉和变异概率能够自适应调整,增加种族的多样性,确保算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进之后的遗传算法可以达到很高的路径覆盖率,搜索效率比标准遗传算法高。     

一种基于纹理算子的图像阴影自动检测方法

阴影在自然图像中是普遍存在的,阴影的自动检测一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。提出一种基于纹理算子的图像阴影检测方法。该方法首先对阴影图像进行分割得到图像的不同区域,然后求出每个区域的纹理算子并根据纹理算子的相似性进行聚类,对得到的聚类结果再根据明亮值差异进行合并得到粗糙的阴影检测结果,最后运用闭合式准则进一步改善阴影检测效果。实验结果表明,该方法无需人工交互就可以有效地实现图像阴影的自动检测。     

基于连通度算子的系统漏洞风险评估

为对安全漏洞的风险进行量化评估,提出一种基于连通度算子的漏洞风险评估方法。通过构建的漏洞攻击图对漏洞的利用关系进行定量分析,并提出两种连通度算子,对漏洞间的连通度进行计算,实现对漏洞自身风险和传播风险的量化分析;在此基础上提出风险评估算法VREA-CO,对系统漏洞的全局风险进行评估,评估结果能够帮助管理者确定关键漏洞,提高安全管理的效率。实例分析结果表明,该方法是可行有效的。