微观形态在白酒质量鉴定和生产控制中的应用研究

实验观察发现白酒的显微形态结构能够反映白酒内在的品质和等级。为此提出了一种基于微观形态的白酒质量测控系统方案。以白酒显微形态图像信息为桥梁,将白酒内在的、微观的变化规律和特点同白酒宏观的酒质级别关联起来,利用白酒显微形态信息从微观上把握白酒的分级和生产工艺的控制。应用粗集理论结合神经网络技术,构建出白酒质量测控系统学习子系统、应用子系统和质量控制子系统等框架结构,并进行了应用展望。     

基于粗糙集理论和系统信息覆盖率最大化原则的白酒香型识别

以低分子有机酸、酯作为条件属性,白酒香型作为决策属性建立了一个知识评判系统,利用粗糙集理论方法讨论了低分子有机酸、酯在白酒各类香型中的重要性,并采用基于属性重要性的约简算法对系统进行了属性简化。结合信息覆盖率最大的原则,选择了一组最佳的简化方案,通过规则约简从而得到了白酒香型的最小决策算法,确定了低分子有机酸酯的含量与各类白酒香型的关系,只需提供较少的属性值就能判别出白酒的香型。     

反光和深色物体三维测量的改进方法

传统的基于结构光的三维测量方法,由于采用投射一定频率的黑白条纹式结构光栅进行测量,所以这种方法对光照和物体本身的颜色要有一定的要求。很多反光或者深色的物体均需要喷涂一定的显影剂才能完成三维形貌的测量,但对于一些特定的物体不能采用喷涂的方式。本文采用一种多次曝光的方法,在多频外差的三维测量方法基础上改进了对反光或者深色物体的三维测量,并将多次曝光和摄像机双目测量系统相结合起来进行测量。在对物体进行多次曝光之后,将多次曝光的图像融合后成为一次曝光图像。使用双目结构测量系统只对左右相机可视区域进行测量,该方法精度高、并最大程度地保留了物体上细节信息,同时提高了测量结果的完整性。