一种具有宽松约束的相位—高度映射算法

为了提升PMP测量系统的测量精度以及放宽该系统搭建的约束条件,提出一种新的具有宽松约束的相位测量轮廓术相位—高度映射算法.这种算法既不要求投影装置光心和成像装置光心的连线平行于参考平面,也不要求投影装置的光轴与成像装置的光轴共面,只要保证成像装置光轴垂直于参考平面,即可实现相位—高度映射.本文详细推导了该算法的数学模型,发现当投影装置光心与成像装置光心的连线不平行于参考平面时,相位—高度映射不仅与三维测量系统的结构参数有关,还与参考面的相位分布有关.由于在实际测量中难以保证投影装置光心与成像装置光心的连线严格平行于参考平面,因此所采用的新的相位—高度映射算法是实际测量系统的真实反映,也使系统更易于搭建.实验结果表明:本文所提算法进行测量的平均绝对误差和均方根误差最大不超过0.031 mm和0.040 mm.该算法拓宽了搭建测量系统时的约束条件,使得光路更易于实现.实验验证了该算法的有效性,表明所提算法的精确性和可重复性均优于传统算法.     

枯草芽孢杆菌工程菌株产普鲁兰酶发酵条件的优化

利用基因工程手段获得的产长野芽孢杆菌普鲁兰酶的枯草芽孢杆菌基因工程菌株WB600/pWB-pulB,通过单因素筛选及正交试验进行发酵培养基优化,得到产酶最佳配方为玉米淀粉3.0％,酵母膏20％,CaCl20.03％,Na2HPO41.0％.同时对重组菌株摇瓶条件下液体发酵的主要影响因素初始pH、接种量、装液量、转速、温度等进行探讨,确定了产酶最佳培养条件为,以3％接种量接种于优化后培养基,初始pH7.0,装液量30 mL/250 mL,37℃,200 r/min摇床培养36 h.在此优化条件下,普鲁兰酶活力达到20.16 U/mL,是之前研究结果(10.94 U/mL)的1.84倍.     

归一化等相面的在线三维测量像素匹配方法

像素匹配是在线三维测量中的关键技术之一,提出了基于归一化等相面的在线三维测量像素匹配方法。仅投一帧正弦光栅条纹到在线运动的物体上,由CCD再依次移动相同步距时刻同步采集受物体调制的变形条纹图。利用FTP方法预测物体不同位置的相位信息并进行归一化,再以二值化等相面协助像素匹配,不仅实现了物体在各帧条纹图中的像素坐标一一对应,而且归一化减少了由于物体运动产生的不同位置相位展开起始点不一致导致的不同位置相位展开的差异性而引入的误差,同时节省了像素匹配计算量。对最大高度为8 mm的peaks函数型物体的模拟结果表明:均方差为0.021 mm,像素匹配时间上,该方法较直接用FTP方法预测得到的相位为模板进行像素匹配缩短了近2倍,同是实物测量也验证了该方法的有效性和可行性。所提方法不仅可以保证在线三维测量的精度,而且有效地提高了测量速度。     

液质联用法鉴定辣椒素类物质成分

建立了液质联用法鉴定辣椒素类物质成分的方法。利用液相梯度洗脱对辣椒素类物质中各成分进行分离,并采用MSD对各成分进行定性分析,鉴定出包括降二氢辣椒碱、辣椒碱、二氢辣椒碱、高辣椒碱、高二氢辣椒碱等5种辣椒素类物质。     

高效液相色谱法测定增塑剂BDP

本文建立高效液相色谱法测定磷酸-2-联苯基二苯基酯(BDP)含量的方法,采用Zorbax SB-C18(4.6mm×150mm,5μm)色谱柱,流动相为甲醇:水(85∶15,V∶V);流速0.80mL/min;柱温30℃,检测波长240nm.实验证明,此方法简便,重现性好,稳定性好,可用于BDP含量的测定.     

基于灰度拓展复合光栅的单帧三维测量方法

提出了一种基于灰度拓展的单帧正交复合光栅三维测量方法。由于受商用DLP最大灰阶动态范围256的标准限制,单帧复合光栅中的多张调制光栅共享256灰阶动态范围导致其对比度变小,其表征的三维物体的相位信息被压缩,解相过程出现相位断裂现象,测量误差增大。采用时分复用原理,将一具有766灰阶的正交复合光栅拆分为三幅不同的具有256灰阶的条纹图。依次序加载进循环播放的视频中投射至待测物体表面,当用曝光时间为3倍视频刷新周期的整数倍10 bit CCD采集时,就可采集到具有766灰阶动态范围的变形复合光栅像。通过滤波和灰度校准等计算后,物体的三维面形能够完整而精确的重建。经仿真和实验验证,所提方法打破了DLP256灰度投影的限制,有效提高了相移变形条纹的动态范围,增大了被测物体细节信息,避免了相位展开环节相位断裂而引起物体面形重构不完整的现象。     

基于深度卷积神经网络的人体外周血白细胞显微图像分类

人体外周血白细胞五分类在医学临床诊断中有重要 的作用。本文提出一种基于深度卷积神经网络(CNN)的人体外周血白细胞显微图像五分类 方法。首先以ResNet为原型结构设计了一种适用于白细胞 显微图像分类的深度卷积神经网络,并提出了一种基于特征集中的新的数据增强的方法来丰 富数据集。由 于图像的背景对物体识别有很大影响,用图像处理的方法改变同一白细胞的背景,可以生成 新的样本。经 过数据增强后的样本总量为42300。最后,针对数据集中五类白细胞样 本不均衡问题,在神 经网络训练策 略中,提出一种改进的批次(batch)随机梯度下降算法(MBGD)。通过将批次随机梯度下 降算法每个批 次中五类白细胞所占比例设置为1∶1∶1∶1∶1,可以使CNN均衡地获 取五类白细胞的特征。实验结果表明, 本文所设计的CNN结构、所提出数据增强方法和改进的批次随机梯度下降算法均可提高白细 胞图像分类 正确率。所提白细胞五分类方法可以达到95.7%的训练正确率。对8400张白细胞图像进行测试,得到95.0% 的平均分类正确率,嗜中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞的 分类正确率分别为:92.2%,91.5%, 94.6%,93.3%和97.4%。