船舶在完工状态下的超重对其原始设计稳性的影响

船舶的超重,将直接影响其本身设计时的重量重心。而设计中船舶重量重心的估算准确与否又直接影响船的船舶性能与经济性,在建造一艘各项指标与以前相差不大船舶的时候,我们都会以母型船的重量重心作为参考依据,来计算该船的各项数据和初稳性。如果在倾斜试验后发现船舶超重和船舶估算的重量存在很大差异,则完工船的实际重量值将大于设计时预估的计算值,即重力大于浮力,实际吃水将超过设计吃水,那么则会出现:新船不能在预定的航线上航行,或必须减载航行,船舶干舷减小,储备浮力减少,船舶大角稳性与抗沉性难以满足,甲板容上浪,船舶结构强度也可能不满足要求。以上这些将会影响船的稳性,对其安全性和使用性都有重要影响,是一项重要的航海性能。     

基于人体分割的智能女装廓形尺寸数据库构建

为准确地对现有秀场女装廓形进行判断,提出一种基于人体分割的智能女装廓形尺寸数据库的构建方法和流程。针对静态图像,先进行人脸检测,再利用最大后验概率模型检测人体,并通过图割技术提取服装廓形,最终确定人体影响服装廓形的关键部位,自动测量服装廓形相关尺寸并入库。针对各种可能遇到的实际图像情况提出相应的测量准则,并提炼出显著影响服装廓形的“突变点”概念。经验证,该方法能够有效快速地对静态图像中的女装廓形批量提取廓形尺寸数据,测量数据共包括8个关键点测量值,具有较高的准确性和实践性。     

棉花异性纤维分类识别与计重系统的设计

为了实现棉花异性纤维分类识别与计重的自动化,本文建立了一种棉花异性纤维分类识别和计重系统SIW(system of identification and weight statistics),提出了系统的组成结构和工作原理,对系统关键的硬件设备和软件实现过程作了必要的说明,包括场景图像的采集、图像处理和识别方法以及计重模型的建立。最后对SIW系统进行测试,测试结果证明,该系统可以有效地识别出棉花中的异性纤维,并准确得到各种异性纤维的重量,实现异性纤维检测和计重的全程自动化。     

服用人体控制部位截面模型研究综述

在服装设计和制造中,人体控制部位尺寸是制衣的重要依据,人体测量由手工测量向自动测量发展。测量数据不仅可提取获得数值数据,还有扫描获得的图形数据。三维人体自动测量获取的数据与手工测量数据比较,测量数据的准确性由数据值和图形值决定。在实际测量中出现截面变形,对数据值的影响有多大,如何建立人体控制部位截面矢量模型并找到图形值到数据值的验证路径进而直接在系统里对给定图形值确认均需要研究。这为非三维人体扫描获取的图像数据准确性验证以及人体细部尺寸数据的获取及参数化设计等都提供了一定参考路径。     

酒类商品物流运输管理中自检测方法的研究

针对现有酒类商品物流运输车辆超载自检测方法存在检测耗时长、准确率低的问题,提出了一种基于最大载重量数据库的酒类商品物流运输车辆超载自检测方法研究。将传感器设置为检测现场敏感部件,测量酒类商品物流运输车辆的重量;构建与车辆所对应的车辆最大载重量数据库,设计相应的程序将车型所对应的载重量在数据库中调取出来,与所测量的车重进行比较,以此判断车辆是否超载,实现酒类商品物流运输车辆超载自检测。实验结果表明,与其他方法相比,该方法在进行酒类商品物流运输车辆超载自检测时,准确率高,耗时较短,能够有效验证该方法的综合有效性。     

基于Kinect相机的香梨重量预测方法

目的:快速获取香梨重量。方法:通过Kinect相机采集香梨的RGB-D图像并将其转化为点云数据；经点云预处理及点云插值后生成香梨模型；再利用微元法思想计算香梨模型的体尺参数，通过实验验证方法的准确性并修正误差；最后通过香梨体积预测香梨重量。结果:误差修正后体积的平均相对误差为2.8%;重量的平均相对误差为1.96%。结论:在距地面50 cm处采集图像的前提下，香梨各体尺参数测量值的平均相对误差均不超过5%,使用Kinect相机测量香梨体尺参数具有可行性。     

测量不确定度在食品检验中的应用及进展

在进行食品检验工作时测量程序是比较复杂的,而在试验过程中会受到不同因素的影响导致存在误差。所以为了保证检测结果的准确性应积极评价测量不确定度,即不确定度。测量不确定度可表征合理赋予被测量值的分散性并与测量结果有一定的联系。不确定度数值可以充分体现检测质量的高低并评价检测结果的准确性。在实际检验中,要想保证数据的可靠度应对检测结果进行不确定度评价。要想保证分析结果的准确性、完整性,应将测量值、被测量值分散性进行组合,从而提升检测结果的准确性与可信度。食品检测人员应确保不确定度测量结果的准确性,从而保证食品测量结果的准确性、公正性及权威性,保证食品生产质量及食品安全。     

基于图像灰度曲线特征值的机织物密度测量

针对目前市场上机织物密度主要依靠人工检测以及利用图像测量结果准确率不高的现状,提出了一种基于图像灰度曲线特征值的机织物密度测量方法.获取织物图像后,利用Radon变换对其倾斜矫正,作出织物图像灰度曲线,曲线波峰数目对应纱线根数.为了在波峰数统计时过滤掉杂质小波峰,分别以曲峰峰值和位置的分布特点为依据,设定统计限制参数,找出更优的统计方法,实现机织物的密度测量.结果表明:以波峰位置为依据设置限制参数时,测得密度的稳定性与准确性最高,误差均能保持在2％以内,可以满足实际生产需要.     

织物色差的定性和定量测试方法

从定性和定量的角度研究织物色差检测方法。定性检测是由相似性度量算法实现;定量检测利用色差公式计算织物的色差值。采用SP60型积分球式分光光度仪对织物色差进行定量检测,对所提出的色差检测算法进行验证。试验结果表明:定性检测方法可快速判别出不同织物颜色的相似性,但对噪声敏感,需要对采集到的图像进行预处理操作;定量计算方法能够准确得到不同织物在同一着色点或者同一区域内的色差值,进而及时防止织物染色过程可能出现的颜色偏差问题。认为:可根据实际情况选择一种或几种方法结合起来进行织物色差测量,以保证测量结果的准确性。     

应用显著性算法的纱线条干均匀度检测

针对运用图像方法进行纱线条干均匀度检测时,背景黑板、纱线毛羽以及图像噪声等对检测结果影响较大的问题,借鉴人的视觉感知机制,提出一种应用显著性算法检测纱线条干均匀度的方法。对采集到的纱线图像提取颜色和亮度特征,进行显著性分析,突出纱线条干区域,然后利用迭代阈值分割算法和区域滤波,得到准确清晰的纱线条干二值图像,基于此进行直径计算、均匀度分析和纱线疵点判定。通过边缘准确性评价可知,采用所提方法分割得到的纱线条干二值图像有着较高的分割精度。通过与Uster Classimat 5的均匀度检测结果进行比较,证明这种方法可得到准确的结果,与Used Classimat 5 的测量结果有着较好的一致性。     

基于Android的植物叶片图像病害检测

针对目前农业智能系统开发平台多基于Windows Mobile操作系统,开源性、免费性和人机交互性等方面较差等问题,提出了基于Android平台的一种最大类间差法和Canny算子结合的植物叶片图像病害检测方法.该方法首先用自适应中值滤波对叶片图像进行平滑处理,再对图像进行灰度变换,然后用最大类间差法对图像进行二值化,最后基于Canny算子对图像进行边缘检测.实验结果表明,该方法实现了Android平台下的图像检测,能有效减少边缘噪声,并且能够有效提取叶片图像病害部分的边缘,具有很好的鲁棒性、有效性和准确性.     

基于变径圆的烟丝宽度图像检测方法

为提高烟丝宽度检测效率与准确性,建立了基于变径圆的烟丝宽度图像检测方法,通过与现有的ISO投影法、Hough变换法进行对比,分析了 3种方法在测量烟丝宽度时的准确性和检测效率.结果表明:①变径圆算法检测的标准线条宽度与实际宽度的相对误差最大为5％;采用变径圆法和ISO投影法测量30根烟丝,两种方法检测结果在95％置信区...     

基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度测量

为了精确地评价纱线的表观条干均匀性,提出一种基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法。首先通过图像采集装置获取纱线图像;然后对纱线图像进行亚像素边缘检测获取纱线边缘点集;利用开运算对获取的边缘点集进行处理,进而获得纱线条干的边缘;最后采用坐标直方图方法计算纱线平均直径和条干CV值。为验证方法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容式条干仪的均匀度检测及基于模糊C均值分类和Otsu图像法的检测结果进行了对比。结果表明:基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法与电容式的测量结果有着较好的一致性,证明所提方法可得到准确的结果。     

基于图像处理的分梳山羊绒长度检测方法

为了提高分梳山羊绒长度检测的效率、降低测量过程中人为因素的影响,提出一种基于数字图像处理技术的分梳山羊绒长度检测流程和方法。对分梳山羊绒进行数字图像采集,将采集到的图像转换成灰度图像,对灰度图像进行滤波、二值化处理、边缘提取、拟合曲线,最后根据GB 18267-2013《山羊绒》计算分梳山羊绒的平均长度。结果表明:该方法可以获得分梳山羊绒的边缘曲线,根据曲线测得的分梳山羊绒平均长度与人工测量长度非常接近,为分梳山羊绒长度检测提供了有效的方法。     

基于微波的粮食水分检测密度无关算法

在使用微波法测量粮食水分的过程中,传统算法往往需考虑粮食密度对水分测量值的影响。然而在线检测粮食密度较为困难,因此相应加大了水分测量的难度。为了提高粮食水分检测中的测量精度,消除粮食密度对水分测量值的影响,提出了一种基于微波透射法的粮食水分检测密度无关算法。本算法引入密度不相关算子,测量值密度无关的同时,该算法可以作为标准补偿算法,适用于不同种类粮食的水分在线检测,保证了水分检测的准确性。     

基于三坐标测量仪的双目视觉物体测量及数据分析

提出了一种基于三坐标测量仪进行零件尺寸测量的双目视觉方法,采用棋盘格对系统进行标定,运用数据处理技术对图像进行二值化及轮廓处理,并对测量数据进行分析,得出影响测量数据误差分布的原因.通过试验分析其测量误差不超过1 mm,可以满足物体形状分辨的要求.     

基于机器视觉的弦振动纱线张力非接触检测系统

为提高运动纱线张力检测精确性,解决接触式测量引起的摩擦力误差、断头等织物问题,采用振动频率和图像处理方法来分析纱线张力,设计一种基于机器视觉的纱线张力非接触检测系统。检测系统由纱线传送装置、工业线阵相机、白色线光源、伺服控制电动机、张力传感器组成。根据弦线悬链性理论建立纱线运动模型,结合纱线图像处理算法,寻找纱线图像上边界作为特征线计算其张力,结果表明：通过像素折算出的振动频率与实际张力拟合优度达0.99,在张力区间为5～30 cN以内,视觉系统测量值与张力传感器测量值相对误差率在±10%左右,非接触检测系统检测精度满足生产要求,避免了接触式测量存在的易磨损、稳定性较差等问题。     

微波检测技术在烟支重量控制系统中的应用

介绍了卷接机组烟支重量检测和控制系统的工作原理,比较了微波测量头和核扫描测量头的工作原理及其优缺点,提出了以烟支目标重量取样实测标准差作为评判测量头测量准确性的标准。试验表明,微波测量头的测量准确性完全达到核扫描的水平,而且还略优于核扫描头。     

色差公式在评价显示图像颜色中有效性的测试

目前,还没有统一的评价图像颜色准确性的方法,当前使用的所有色差公式都是基于均匀颜色色差计算的。提出了一种检验彩色显示器模拟印刷图像颜色准确性的方法。用降低图像像素的方法提取测试图像中的典型颜色值,将这些典型颜色显示在显示器上并用仪器测量颜色,获得显示颜色与颜色目标值的偏差。实验测量和计算了显示图像的色差,并对图像进行了目视评价,检验了各种色差公式计算色差与目视评价色差的相关性。用CIEDE76、CIEDE94、CIEDE2000、CMC（1∶1）和CMC（2∶1）色差公式计算的结果表明,CIEDE76色差公式计算的图像色差与目视评价结果相关性很差,近中性色的计算色差明显小于目视色差,绿色区域的计算色差大于目视色差。在5种色差公式中,CMC（2∶1）的计算结果与目视结果一致性最好。     

船舶稳性影响因素分析

影响船舶稳性的因素很多,包括货物装卸是否得当、船舶主尺度设计是否合理、甲板上浪、自由液面等影响因素。但其中货物装卸和绑扎的不当是降低船舶稳性、引发船舶翻沉事故的经常性影响因素。通过对实船初稳性计算,比较、归纳了装货重量和位置对船舶初稳性高的影响程度,并提出了甲板上浪水静态化处理模型以及按装货计算其对船舶稳性影响的方法。在船舶主尺度中,船宽对船舶稳性的影响比较大,因此航海界会根据经验列出不同船型和吨位的稳性高与船宽比值。