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1.
皮革去污上光用乳化蜡的研制 总被引:8,自引:0,他引:8
采用石蜡、微晶蜡为主要原料 ,经实验选出了以水为稀释剂的乳化型皮革去污上光蜡。实验优化的配方为石蜡 12 .5 g ,微晶蜡 8.0 g ,硬脂酸 8.5g ,三乙醇胺 5 .5 g ,水量 70 (涂用 )或 130 g(喷用 )。反应条件为乳化时间 4 0min ,搅拌速度 5 0 0~ 70 0r/min ,乳化温度 90℃。制得上光剂产品的去污性能可与用去污剂单独处理的效果相当 ,亮度可达 6 6 .7。 相似文献
2.
原油破乳脱钙复合剂的研制 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了原油破乳脱钙复合剂的筛选方法。所用的破乳剂有PY、UD 10、2 0 40、SDX、SL、硬脂酸 三乙醇胺 ,所用的脱钙剂有KL 1、KL 2、KL 3、KL 4、YH、EA、SJ、LP。首先将一定量的破乳剂与原油混合 ,振荡、静置 ,按油水分层情况及脱水率 ,筛选出较优的破乳剂。然后 ,在已加入破乳剂的原油中加入一定量的脱钙剂水溶液 ,振荡、静置 ,用燃烧瓶法处理油样 ,用原子吸收分光光度计测其钙含量 ,并与未经处理的原油对比。根据脱钙率 ,筛选出较优的脱钙剂。经过对破乳剂和脱钙剂的种类、用量、pH值等条件的选择 ,配出了针对俄罗斯原油、布伦特原油、扎非罗原油破乳、脱钙效果最好的复合剂PY YH、PY EA ,其脱钙率大于 80 %,脱水率大于98%,可直接用于炼厂的原油破乳脱钙工艺中。 相似文献
3.
在增强现实系统的复杂场景中,对目标的实时跟踪受到场景中诸多因素的制约,导致实时跟踪方法效率低且不准确,为此提出一种基于自然特征的实时跟踪方法。设计了一种螺旋分割模型,对捕获的图像进行螺旋分割,利用SURF算法在分割子块中提取特征点,并进行匹配。在对目标进行跟踪定位时,利用前一帧来预测当前帧目标出现的位置,以减少SURF算法的扫描区域,加速系统运算效率。实验中分别对场景光线强弱、视点和仿射变化以及目标被部分遮挡等不同情况进行测试,该方法均表现出较高的跟踪效率。 相似文献
4.
基于禁忌搜索算法求解集装箱装载问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有广泛应用背景、多约束条件和求解困难的集装箱装载问题,引入具有人工智能记忆机制、基于邻域搜索而避免局部最优的禁忌搜索算法,探讨了在求解集装箱装载问题中禁忌搜索的编码、解码和邻域解生成等关键技术,给出了基于物体数量的编码过程与剩余空间处理方法相结合的解码过程和邻域解生成的实现过程,并为对空间利用率影响较大的剩余空间设计了合理的划分与合并规则.通过实例测试和比较,显示出很好的效果,表明该算法是行之有效的. 相似文献
5.
为了有效解决复杂背景情况下运动物体的跟踪问题,提出了一种基于SIFT特征匹配算法的目标跟踪方法。通过构建Do G尺度空间、FIFT特征点检测、特殊点描述子算法、特征点匹配将参考图像和待匹配图形进行SIFT特征点匹配,实现目标跟踪;并通过视频采集模块和无线传输模块将采集的目标图像进行无线传输。实验结果表明:SIFT特征匹配算法可对复杂环境中的目标信息进行有效跟踪。 相似文献
6.
目的 在实时人脸跟踪过程中,因光照变化、目标被遮挡以及跟踪时间长等因素,导致的误差累积都会影响系统的整体性能。针对这些问题,提出一种融合检测和跟踪技术的方法,其中包含了检测、控制和跟踪3个模块(简称DCT)。方法 在检测模块中,利用AdaBoost算法提取人脸的相关信息,并将信息传递给跟踪模块进行跟踪处理;在跟踪模块中,采用在线随机蕨和SURF(speeded up robust features)算法对目标进行跟踪。同时,在每次检测到目标之后,会通过控制模块对当前跟踪目标准确性进行判断。结果 选取国际标准数据组并与LBP+Camshift+Kalman滤波算法、SEMI算法、TLD(tracking-learning-detection)算法比较,实验结果表明,DCT方法在目标发生尺度较大变化、目标遮挡、旋转、形变以及光照发生变化时都具有良好的跟踪识别效果,DCT方法识别准确率在95%以上,平均误识别率和漏识别率分别为0.86%和0.78%。结论 DCT方法具有消除误差累积,跟踪失败后自动恢复等特点,同时可以消除环境中光照、遮挡和仿射变换的影响并满足系统跟踪的实时性要求,运用于视频人脸跟踪系统中能够提高系统的实时性及鲁棒性。 相似文献
7.
8.
对属于NP完全问题的有约束矩形排样问题,国内外多采用计算复杂度较小、时间较快、便于控制问题约束条件的启发式方法.分析了启发式排料算法影响优化程度的原因,提出利用回溯寻求优化零件组合的混合启发式策略,并利用排样过程中产生的小剩余区域划分与合并的方法和现有的矩形排样启发式算法相比,说明该方法可以更大地提高板材的利用率. 相似文献
9.
10.
在高光谱影像地物分类应用中时常因光谱波段数多而导致"维数灾难"问题,提出了一种鉴别稀疏保持嵌入的维数约简算法。该方法利用稀疏表示的自然鉴别力,分别构建了类内e_1图和类间e_1图;在低维嵌入空间中,保持同类数据的内在稀疏流形结构,同时分离开非同类数据,提取出鉴别特征。DSPE不仅继承了稀疏表示的优点,而且增加了非同类数据间的可分性。在PaviaU和Urban高光谱数据集上的地物分类实验结果表明,该方法的总体分类精度分别提高到87.53%和80.49%。提出的方法能自适应地揭示出数据间的内在关系,更有效地提取出鉴别特征,改善地物分类精度。 相似文献