基于机器视觉的电视测角仪弹标识别系统

弹标的精确提取在电视测角仪制导的过程中起着至关重要的作用,近年来机器视觉技术的迅速发展为弹标的识别提供了一种新的思路;首先建立了弹标识别系统的框架,依次对采集图像进行图像预处理、图像分割、弹标判定、弹标计算,最终得到了弹标在数字图像中的坐标;研究比较了各环节图像处理算法,并通过实验结果对算法进行选定.根据弹标的特征提出了弹标判定的步骤和依据;实验结果表明,弹标识别系统能精确、有效地提取出弹标信号.     

丝绸用印花糊料HX05的应用

经过几十年发展，活性印花仍然是丝网印花的主力，被广泛应用于纯棉、人棉、麻、真丝等面料。在常规的纤维素面料中，活性印花工艺已经逐步完善，但是对于蛋白质纤维的丝绸面料，使用常规的海藻酸钠印花糊料仍然存在易渗化、色泽不均匀等问题。结合海藻酸钠的优劣势，开发了丝绸专用的活性印花糊料HX05，并与常规规格的海藻酸钠进行对比，进行理化性质研究和印花应用实验。结果表明：HX05针对丝绸面料需求的轮廓清晰度、印花均匀性和得色量具有明显优势，适合真丝印花。     

费托合成油含氧化合物吸附脱除研究进展

研究费托合成油的高值化利用是煤制油产业可持续发展，赋能碳达峰、碳中和的重要途径。费托合成油适合作为生产α-烯烃的原料，而油中有机酸、醇、醛、酮、酯等含氧化合物的脱除是α-烯烃分离精制的基础。脱除方法主要有吸附、加氢、精馏、溶剂萃取等，其中吸附法具有操作简单、可再生、深度除杂等优点，尤其适用于微量含氧化合物的完全脱除。介绍了分子筛、硅胶、活性氧化铝、树脂、金属有机骨架化合物(MOFs)等吸附剂脱除含氧化合物的原理，综述了各类吸附剂脱除费托合成油中含氧化合物的研究进展。结合文献数据，比较了各类吸附剂的吸附效果，并对脱除含氧化合物工艺的研究方向提出了建议。     

亚麻面料用数码印花糊料的应用

近年来，我国的亚麻行业发展迅速，亚麻织物以独特的吸湿透气和环保、亲肤性受到追捧。同样，近几年数码印花的发展也非常迅速，以个性化定制等优势代替了部分丝网印花。对于亚麻面料的活性直喷数码印花，比如轮廓清晰度和手感等指标，常规的数码印花糊料很难满足客户的要求。通过实验制备出一款亚麻面料数码专用型印花糊料DP-4，对该规格与常规海藻酸钠进行理化指标对比，并比较印花效果。结果表明：DP-4轮廓清晰度和手感等指标均较好，同时得色量优异，是一款非常适合亚麻面料使用的活性数码印花糊料。     

印花糊料渗透性能的影响因素

印花色浆的渗透效果很大程度上取决于印花糊料的选择、印花工艺等因素。不同种类的印花糊料渗透性不同，即使同类糊料，也会因为规格不同存在渗透差异。黏度越低的海藻酸钠和取代度越高的羧甲基纤维素钠的印花性能，尤其是渗透性能越好。通过对比实验，确定渗透效果较好的印花浆黏度和印花参数。     

宝浪苏木分水枢纽闸门建设地质分析

宝浪苏木分水枢纽闸门位于冲积平原与湖滨沼泽湿地的过渡带上。基于工程现状和闸门基础，采用勘察和调查方法，对闸门处的工程地质条件和主要地质问题进行了探讨，提出需要对闸址区地基土的震动液化和环境水土的腐蚀性、冻胀性等采取的措施，以确保闸门除险加固工程顺利建设。     

海藻糊料SD在印染中的应用

海藻糊料SD是在海藻酸钠的基础上复配而成的新型印花糊料，相较于纯海藻酸钠糊料得色量更好，而且具有一定的成本优势，能够满足客户对性价比的要求。     

模型预测控制在永磁同步电机中的应用

阐述预测控制是一种智能控制算法，具有滚动优化、在线反馈校正的特性，将预测控制利用到永磁同步电机的控制中，可以进一步起到精准控制电能的利用，从而增加电能利用率。     

铜电解液中砷氧化还原规律及价态转化途径分析

为解决现有诱导法工艺在砷氧化还原反应中产生的杂质问题,从砷氧化还原规律的角度入手,应用资料分析结合实际工艺的应用经验,对诱导法的电解液净化方法进行简单介绍,并提出应用电解液自净化的方法研究砷氧化还原规律和价态转化的主要途径,得出Sb可以促进As3+氧化,亚硫酸钠或二氧化硫气体可以作为砷还原剂,在电化学测试条件下,As5+浓度与氧化峰电流呈现正相关的结论。将该结论应用到电解液净化中,对于提升电解液净化的效率具有借鉴和参考价值。     

基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法

在计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）的影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性都比较高，为自动精确地分割肝脏，提出一种基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法 MAGNet(Multi-scale feature fusion And Grid attention mechanism Network)。首先，通过注意力引导连接模块来连接高层特征和低层特征以提取出重要的上下文信息，并且在注意力引导连接模块中引入网格注意力机制来关注感兴趣的分割区域；然后，通过在单个特征图中按通道数进行分层连接形成多尺度特征融合模块，并用该模块替换基础卷积块以获取多尺度语义信息；最后，利用深度监督机制解决梯度消失、梯度爆炸和收敛过慢等问题。实验结果表明：在3DIRCADb数据集上，与U3-Net+DC方法相比，MAGNet在Dice相似系数（DSC）指标上提升了0.10个百分点，在相对体积差（RVD）指标上降低了1.97个百分点；在Sliver07数据集上，与CANet方法相比，MAGNet在DSC指标上提升了0.30个百分点，在体素重叠误差（VOE）指标上降低了0.68个百分点，在平均...