铍试剂Ⅲ分光光度法测定硅锰合金中硼含量

硅锰试样经高温马弗炉熔样提取后,使用BaCO3沉淀分离,进一步提高酸度,降低干扰离子的影响,少量的金属离子可以使用EDTA掩蔽,硼则形成可溶性偏硼酸钡留在溶液中,在pH为4.2乙酸-乙酸钠的酸性条件下,硼与铍试剂Ⅲ形成紫色络合物,在波长为567nm处测定其吸光度,其线性相关系数为0.9999,检出限为1.2ug/g。     

一种条纹中心线快速亚像素提取方法

提出了一种基于Hessian矩阵的亚像素精度结构光条纹中心提取算法．实践证明,该算法具有高精度、鲁棒性强等优点,其不足之处为运算量大、效率低．将原算法与阈值法结合,提出了算法的改进快速方法,很大程度上减小了算法的运算量,实现了结构光条纹中心线的实时提取．     

带有控制孔的深孔松动爆破技术在过断层中的应用研究

采煤机直接破碎坚硬岩石断层的效率较低。通过设计带有控制孔的深孔松动爆破技术预先使岩石破裂,可以提高采煤机破碎岩石的效率。实践表明,带有控制孔的深孔松动爆破为综采工作面过坚硬断层提供了一条解决问题的途径。     

基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

为了保证镜头畸变系数标定的一致性和简化视觉测量中摄像机的在线标定过程,建立畸变分离的摄像机模型,提出基于非量测畸变校正的摄像机线性标定方法。基于共线点的透视投影不变性,采用大量共线特征点对定焦镜头的畸变参数进行一次标定,摄像机内部参数可以由校正畸变后的特征点进行线性标定。该方法将畸变参数从摄像机模型中分离出来,不需要将畸变参数纳入到摄像机模型中进行多次重复标定。试验结果表明,畸变分离摄像机模型很好地符合了定焦摄像机的成像规律,基于非量测畸变的摄像机参数线性标定方法与传统的非线性优化标定方法的标定精度相当,标定速度提高近3倍,对于简化摄像机标定过程,提高视觉测量的便捷性,拓宽机器视觉的工程应用具有重要意义。     

严寒地区混凝土内部温度场变化规律的反演分析

通过对严寒地区保温混凝土施工期到运行期内部温度变化机理进行分析,提出了反演保温混凝土温度变化的数学模型.结合严寒地区混凝土内部温度的长期监测资料,对混凝土内部不同深度温度随时间的变化规律进行了深入探讨和研究,总结了如何利用有限的温度观测资料,通过建立和优化数学模型,反演保温混凝土内部温度场的时空变化规律.     

乌鲁瓦提混凝土面板坝安全监测数据处理系统

该工程为国家重点水利建设工程项目，并结合水利部重点科研项目“高混凝土面板砂砾石坝关键技术研究’专课题之一“深厚覆盖层上高混凝土面板砂砾石坝安全监测研究”而研制，选用中文Windows98作为软件开发平台，中文VisualFoxPro6．0和VisualC＋＋作为开发语言，采用了当今世界上最为流行的可视化编程技术。“系统”并行采用了下拉式菜单和彩色图标按钮，大部分工作只需用鼠标轻轻一点即可完成。     

基于辅助摄像机的机器人延伸手眼标定方法

针对机器人手臂上装载的工件等对象与摄像机之间空间关系的标定问题,本文在传统机器人手眼标定的基础上提出了机器人延伸手眼标定的概念,将机器人手眼关系拓展为延伸手眼关系.该方法通过引入辅助摄像机,利用平面标定靶标以及由机器人延伸手上的矩形特征衍生出的大量标定特征点,实现了机器人延伸手眼标定.实验结果表明,该算法可有效的解决机器人延伸手眼标定问题,标定精度取决于机器人延伸手的几何尺寸精度和获得特征点的精度,文中实验结果的RMS为0.113mm.     

结构光光条提取的混合图像处理方法

将大模板高斯递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的结构光条纹中心混合图像处理方法.结合图像的阈值化和膨胀算法,自动分割出结构光条所在区域作为光条提取的ROI,利用高斯卷积递归实现获得ROI内光条纹各点的Hessian矩阵,并确定光条纹各点的法线方向,最后在法线方向利用泰勒级数展开求得ROI内光条纹中心的亚像素图像坐标.实验表明,基于ROI的结构光条纹中心混合图像处理方法具有精度高、鲁棒性好和自动化程度高等特点,所提出的算法大大地减少了结构光条纹提取的冗余计算,实现了光条纹中心线的快速高精度提取.在保证光条提取的精度和鲁棒性前提下,所提出的算法将光条提取速度提高了10多倍,为结构光视觉三维测量的实时应用奠定了基础.     

新疆乌鲁瓦提水利枢纽工程管理自动化系统

介绍了乌鲁瓦提水利枢纽工程管理自动化系统的总体设计方案、调度中心局域网络设计以及大坝安全监测、水情测报、闸门监控、水电厂监控、图像监控、办公自动化等子系统，简述了项目实施的过程及系统的运行情况。     

小尺寸光斑中心的高精度定位算法

光斑中心定位是光学测量中的关键技术之一,针对小尺寸光斑中心定位算法精度低等问题,提出了一种具有高精度的小尺寸光斑中心两步定位算法。通过寻找一阶导数零交叉点的方法确定光斑中心所在的像素级坐标,然后利用该中心邻域内不饱和点的灰度信息进行高斯拟合计算光斑中心亚像素级坐标。实验结果表明:在无噪声污染光斑图像中,与其他经典算法相比,两步定位算法误差远小于0.05像素,保证了光斑中心的高精度定位,且光斑成像越接近理想高斯分布,精度越高。