对鸡头米中提取栲胶的研究

在芡实栲胶提取中初步研究结果表明：在使用65％的乙醇的水溶液，粒度为0．3cm方块，浸提温度选择在55℃，浸出时间选择在2h，乙醇水溶液中的水应使用蒸馏水，加入适量的表面活性剂。浸提液的酸碱性为中性等条件下可得到栲胶9％～13％。     

基于并查集和边缘检测模板的非理想虹膜定位

非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题, 这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内、外边界定位的准确率. 针对这个问题, 本文提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内、外边界定位. 内边界定位是首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位, 然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位; 外边界定位是先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置, 然后再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位. 实验结果表明, 对于非理想虹膜图像, 本文方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法.     

梭式窑火焰数字图像的边缘检测初探

本文介绍了几种典型的边缘检测算法,对它们各自的特点进行了比较。对梭式窑内的一幅原始图像,可用边缘检测算法提取火焰图像的边缘。     

榫边扣合管状密闭输送带的制作及其质量优化

对用于制药、精细化工、建材业等输送松散及粉、粒物料不污染环境的榫边扣合管状密闭输送带的结构特点、技术要求、制造工艺和优化制品质量的技术措施及效果进行了实验探讨。     

墙地砖边缘检测中的小波去噪

在墙地砖的边缘检测过程中,噪声的引入是不可避免的,有效地消除噪声而不影响检测结果是检测过程中需要解决的关键问题。本文采用了小波去噪方法—对图像进行去噪后再进行边缘检测的方法,其检测结果较好地满足了检测要求。     

高效液相色谱法测定烟叶提取物中茄尼醇的含量

采用高效液相色谱法测定烟叶提取物中茄尼醇含量的方法。条件为:HypersilC18色谱柱,流动相为异丙醇∶乙腈=60∶40(V/V),流速1.0mL/min,紫外检测波长210nm,柱温30℃。实验结果表明,该方法在茄尼醇进样量为1-10μg时有良好线性关系(Y=1.66×105X-3.25×103,r=0.9998);加标回收实验(n=5)的平均回收率为99.3%,RSD为0.93%。该方法简便、精密、准确。     

基于通用即插即用的服务监控机器人在智能家居中的应用

针对智能家居系统中多种异构电子设备难以与其他设备集成的问题,采用一种通用即插即用(UPnP)方式将服务机器人集成到智能家居系统中,着重介绍了集成后衍生的新服务.首先系统地介绍了UPnP标准和服务机器人Rovio;然后开发一个PC应用程序作为服务机器人和家庭智能网络之间连接的虚拟桥,形成服务机器人为智能家居网络提供服务的控制回路.最后通过一些实际操作来验证UPnP Rovio虚拟桥的性能,旨在探索服务机器人集成到智能家居的可能性和一些衍生的先进服务.通过路径跟踪、垃圾检测等一些先进服务的实际演示验证了通过UPnP方式将服务机器人集成到智能家居网络中的可行性,并展示了智能家居互通后的巨大潜在利益.     

改进CamShift算法的眼动跟踪方法

针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测虹膜中心。实验表明,该方法能有效改善眼动跟踪性能,且定位虹膜精确、错误率低、速度快,预测虹膜中心与实际虹膜中心相差极小,达到了准确性、鲁棒性和实时性的要求。     

基于先验知识的肝脏轮廓线提取算法研究

准确有效地提取肝脏CT序列的轮廓线是腹部软组织三维模型重建与可视化的关键问题之一。针对肝脏轮廓线提取准确性不高的问题, 提出了一种基于先验知识的肝脏轮廓线提取算法。首先利用拉普拉斯算法进行CT图像增强, 再利用基于边缘先验知识的套索模型对感兴趣区域进行半自动的初始化, 最后通过改进的Snake算法准确地提取肝脏CT图像的边缘。针对序列CT肝脏的边缘提取, 提出根据CT图像序列之间的相关性, 将上一幅图像的轮廓线提取结果作为下一幅CT图像边缘提取的初始化点, 接着批处理地提取CT序列的肝脏边缘。实验结果表明：该算法大大减少了手动初始化结果对目标边缘轮廓准确提取的依赖性, 并有效地解决了肝脏轮廓线的提取问题。     

图的点可区别边染色算法研究

针对一般图设计了一种新型的点可区别边染色算法。该算法把概率思想和图染色相结合, 根据点可区别边染色的约束规则确立目标函数, 利用交换规则逐步寻优, 当目标函数的值满足要求时染色成功。给出详细算法步骤并进行了测试和分析, 实验结果表明该算法可以求出满足猜想的点可区别边色数。