基于自适应小波三层分解的织物疵点检测

提出了运用自适应正交小波对织物图像进行三层分解的织物疵点检测方法。通过借鉴Daubechies的构造条件构造织物自适应小波,由自适应小波对织物图像进行三层分解,将疵点信息融合后设定固定的闻值进行二值化。同采用DB族小波分析结果比较与实验检测,表明此方法有效。     

改进型奇异值分解在织物疵点检测上的应用

为了识别不同织物表面多种类型的疵点,提出了一种基于矩阵奇异值分解（SVD）的疵点检测方法。首先采用自适应分割技术提取织物图像中包含疵点的感兴趣区域（ROI）,其次将包含疵点的ROI部分继续分割成若干小的不重叠的子图像,并对子图像进行奇异值分解。由于奇异值与织物图像的能量信息相关,通过去除表征织物纹理背景能量的奇异值,以余下的奇异值重组子图像,从而增加疵点区域与纹理背景的能量差异。最后再对ROI区域进行复原时,会出现子图像重构过程不完全连接的情况,采用二值化阈值处理可以消除影响,完成检测目的。实验证明,所提出的改进型奇异值分解技术,耗时短,效率高,对于选取的7种纹理结构不同的织物中大多数疵点,都能够识别其形状和位置。     

织物疵点图像边缘检测算法研究

阐述了一阶、二阶微分，Canny和基于小波等多种图像边缘检测方法，并对织物疵点图像进行了边缘检测，分析了各种方法在图像边缘检测应用中的优势和缺陷，结果表明，Canny和小波检测算法对织物疵点图像的边缘检测能够得到满意的效果，提供了较好的织物疵点边缘检测的途径。     

基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测

探讨基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测技术。为准确检测织物疵点,采用小波变换对预处理后的织物图像进行分解,小波分解后不同的子图像反应了织物的不同细节信息,从小波分解后的水平细节子图像和垂直细节子图像中提取特征参数,特征参数的提取采用灰度共生矩阵法,将提取到的特征参数送入训练过的BP神经网络,进行检测疵点,达到疵点织物融合、形态学和阈值处理并显示疵点的目标。实验证明:该方法行之有效。认为:寻找更适合的方法提取更有效的特征值和改进神经网络可以提高识别效率。     

基于小波熵的织物疵点检测方法

探讨利用小波熵检测织物疵点的新方法。在采用二维离散小波变换对织物图像进行分解的基础上,引入了熵的概念,将小波熵作为织物图像的特征值,把熵值看作系统紊乱程度的度量,由此得到织物图像的小波熵特征值,通过与正常织物经过二维小波变换后提取的小波熵值相比较,熵值大者即认为有疵点存在。通过对不同组织织物和几种典型的织物疵点进行检测,试验结果表明该方法有效可行。     

基于Gabor小波变换的运动织物疵点三维检测

本文提出了一种基于Gabor小波变换的运动织物疵点三维检测的方法,此方法通过采用SFS(Shape FromShading)算法为基础,从单张图像中获取疵点的三维信息,采用的Gabor小波变换方法实现了空间域和频率域的最佳定位,使得疵点图像被增强,正常纹理图像被减弱,从而可以提取图像疵点的局部细微变化特征,为获取更加准确的疵点三维信息和实时在线检测织物提供了很大帮助。实验结果表明此方法可以有效的获取织物疵点的三维形貌且简单快捷,误差较小,能达到实时性的要求。     

基于奇异值分解的机织物瑕疵检测算法

针对现有算法对不同机织物纹理适应性和实时性不佳的问题,本文提出了一种基于奇异值分解（SVD）的机织物瑕疵检测。首先将正常织物图像的灰度值沿纵横方向进行投影,并将投影所得的序列组成联合投影序列;然后对联合投影序列组成的矩阵进行奇异值分解,并提取基向量;最后应用所提取的基向量对待检测样本进行重构,并通过重构误差区分瑕疵和正常纹理。本文重点探讨了基向量个数和子窗口大小对检测效果的影响。经过4693个样本的实验,结果表明,本文所提算法能够使误检率小于10%,检出率大于90%。与AR模型算法进行实验比较,本文所提算法在检测精度和实时性上都优于AR算法。     

机械图像处理技术在织物疵点检测中的应用

提出了一种基于机械图像处理技术的织物疵点检测新方法.首先对采集的织物图像进行小波变换,对增强后的疵点图像采用最佳阈值分割和形态学运算,最后对织物疵点进行边缘检测.比较表明,新方法优于经典的边缘检测方法,对织物疵点边缘检测更为有效.     

采用奇异值分解的机织物瑕疵检测算法

针对现有算法对机织物纹理适应性和实时性不佳的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的机织物瑕疵检测算法。首先将正常织物图像的灰度值沿纵横方向进行投影,并将投影所得的序列组成联合投影序列;然后对联合投影序列组成的矩阵进行奇异值分解,并提取基向量;最后应用所提取的基向量对待检测样本进行重构,并通过重构误差区分瑕疵和正常纹理。重点探讨了基向量个数和子窗口大小对检测效果的影响。经过4 693个样本的实验,结果表明,在误检率小于10%情况下,本文算法的检出率可达90%。经比较,本文算法在检测精度和实时性上都优于AR模型算法。     

基于特征融合与低秩分解的织物疵点检测

研究基于特征融合与低秩分解的织物疵点检测算法。采用超像素分割方法将待测图像分割为超像素块;分别提取各块灰度和HOG特征,构造融合特征矩阵;利用低秩分解方法将融合特征分解为低秩背景和显著疵点,依据显著度大小得到疵点显著图;最后选择最大熵阈值分割方法对显著图分割,得到检测结果。选取TILDA标准织物图像库验证算法有效性。结果表明:提出的算法能有效检测出织物疵点所在位置和形状。认为:本文提出的算法自适应能力较强,适用较多疵点类型,具有较高疵点检出率。     

Research Watch: Decomposition

Landfill.     

Decomposition of linoleic acid hydroperoxides

Summary Methyl 13-hydroperoxy-cis-9-trans-11-octadecadienoate (13-HPODMe) was incubated with ditert-butyl peroxyoxalate or copper(II)palmitate for 3 h at 38 °C. Numerous products were identified and quantitatively analysed. The chemical structures and the amount of products resulting from the 13-HPODMe/Cu(pal)₂ system were influenced by both the presence of oxygen and the addition of some antioxidants (-,-,-tocopherols, ascorbyl palmitate).

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Abbau von LinolsäurehydroperoxidenII. Abbau des 13-Hydroperoxy-cis-9,trans-11-octadecadiensäuremethylesters durch Radikale oder Kupferionen

Zusammenfassung 13-Hydroperoxy-cis-9,trans-11-octadecadiensäuremethylester (13-HPODMe) wurde mit di-tert-Butylperoxyoxalat oder Kupfer(II)palmitat 3 Std bei 38 °C inkubiert. Zahlreiche Produkte wurden identifiziert und quantitativ analysiert. Die chemischen Strukturen und die Mengen der Produkte, die aus dem 13-HPODMe/Cu(pal)₂-System hervorgingen, wurden becinflußt durch die Anwesenheit von Sauerstoff und durch die Zugabe einiger Antioxidantien (-,-,-Tocopherol, Ascorbylpalmitat).

     

Decomposition kinetics of dimethyl sulphide

Dimethyl sulphide is a well characterized off‐flavour in the brewing industry. The thermal re‐creation of dimethyl sulphide by the decomposition of dimethyl sulphide precursor in standardized wort is measured using pressure‐controlled boiling processes at different temperatures. The results are used for the calculation of decomposition speed constants and Arrhenius activation energies. Using these data the re‐creation of dimethyl sulphide during the wort production processes can be calculated and thereby optimized. Copyright © 2014 The Institute of Brewing & Distilling     

Research Watch: Decomposition model

Soil.     

小波变换光谱前处理提高近红外分析模型的转移性能

针对在建立烟草中还原糖、总糖、总碱和游离氯的分析模型时出现的模型转移问题,用离散小波变换的细节信息重构近红外光谱,建立了具有良好转移性能的近红外分析模型。通过考察不同小波基和离散小波变换阶数的选择对近红外分析模型及模型转移性能的影响,找到了一些较优的小波变换参数。本文的研究结果表明小波变换在消除干扰信息的同时不引入新的干扰因素,并且能够同时进行扣除基线和滤噪的计算,应用于近红外光谱前处理时具有突出的优点,是提高近红外分析模型转移性能的一种有前途的技术。      

基于小波融合的面料仿真研究

提出一种基于小波理论的图像算法，将不同的面料图像及设计图案经过小波刚像融合，早现新的面料特征，新的面料一方面保留原面料纹理效果，另一方面附着不同的新图案。这种基于小波金字塔算法的面料仿真研究是面料CAD的个新的方向。     

蒜氨酸的热分解及其机理分析

为明确蒜氨酸在水溶液中的热稳定性,研究了蒜氨酸水溶液的热分解动力学过程,拟合得到动力学参数:活化能为80.5 kJ/mol,指前因子为1.27×10~7。采用气相色谱-质谱联用方法检测蒜氨酸水溶液在不同反应温度条件下的热分解产物,发现随着反应温度的升高,二烯丙基二硫醚的含量由91.59%持续降低至53.62%,而二烯丙基三硫醚的含量则先增加后减少,二烯丙基四硫醚的含量始终呈增加趋势,说明高温可促进硫醚类化合物的断裂和重排。采用质谱和2,4-二硝基苯肼法分析液相产物,证实产物中含有S-烯丙基-L-半胱氨酸钠盐和丙酮酸。采用B3LYP方法,在3-21+G(d,p)基组条件下,优化反应物与产物的结构,对蒜氨酸的分解过渡态进行理论计算,结合蒜氨酸的分解动力学以及热分解产物分析后初步推断出:蒜氨酸分解过程中会形成一个五元环的过渡中间体,而后发生Cope消除生成次硫酸与丙酮酸,次硫酸进一步反应,形成二烯丙基二硫醚与二烯丙基三硫醚等一系列产物。     

双乙酸钠在大空间下分解动力学研究

研究了在55、65、75、85、95、105、115℃的大空间条件下双乙酸钠的分解实验,确定其分解反应为零级反应,并根据不同温度下的分解速率系数求出双乙酸钠的分解动力学方程.     

Decomposition of N20 over hexaaluminate catalysts

Catalytic N2O decomposition has been studied over metal-substituted hexaaluminates with the general formula ABAl11O19, where A = La, Ba, and B = Mn, Fe, Ni. The materials were prepared by coprecipitation via the carbonate route followed by calcination at 1473 K for 10 h. Inductively coupled plasma optical emission spectroscopy (ICP-OES), X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscopy (TEM), and N2 adsorption techniques were used to characterize the catalysts. The activity in direct N20 decomposition was evaluated by means of temperature-programmed reaction and steady-state experiments. Fe- and Mn-containing hexaaluminates present the highest activities. The Ni-containing catalysts are significantly less active, comparable to the hexaaluminates without metal substitution. The catalytic activity was practically not influenced by the A cation (La or Ba) in the structure. The Fe- and Mn-substituted hexaaluminates exhibit high activity and stability for N2O decomposition in mixtures simulating the outlet of the Pt-Rh gauzes in ammonia oxidation reactors, containing N2O, NO, O2, and H2O. These materials are promising for high-temperature abatement of this powerful greenhouse gas in the chemical industry, particularly in nitric acid and caprolactam production.