PVC建材表面缺陷检测系统研究与设计

为满足PVC建材表面缺陷在线系统高速、高分辨率的检测要求,提出PVC建材表面缺陷检测的系统设计方案。为保证检测系统的实时性,硬件上采用面阵CCD摄像机与LED面光源相结合的图像采集装置,软件上采用实时处理和准实时处理相结合的图像处理方法。针对缺陷图像高噪声、直方图单峰明显的特征,提出边缘检测分割技术与数学形态处理相结合的算法流程。通过分析图像缺陷的统计特性,提取PVC建材表面缺陷区域的特征参数,利用基于决策树的分类器将缺陷分为气泡、色痕、裂痕等。实验结果验证算法的有效性和实时性,其缺陷的检出率达到95%以上,识别率达90%以上。     

基于AT89S51单片机和手势识别和的智能密码锁系统

本文介绍了一款以AT89S51单片机为主控制器,计算机完成数据处理功能的智能密码锁系统。其中,基于几何特征实现手势识别功能,并根据不同识别结果分别进行密码判断,并实现报警功能。     

计算机病毒及防御策略探究

互联网的安全问题一直是一个备受关注的社会热点问题。日益泛滥的网络病毒给人们的生活造成了巨大的经济损失和心理影响。构建一个安全、健康的网络环境是反病毒专家孜孜不倦的追求,也是所有网络用户的美好愿望。     

基于切削成形能力模型的加工特征识别方法

为了实现CAD与CAPP系统的有效集成,提出了以切削成形能力模型为基础的加工特征识别方法.通过引入成形函数揭示了切削成形过程的核心要素;据此提出切削模式概念,构建了以切削模式为核心的切削成形能力模型,实现加工表面到加工方法的映射.该模型应用于加工特征识别,为零件表面生成可行的加工方法集合;在此基础上,以提高零件的加工效率为目标建立优化模型,为每一个表面筛选出合适的加工方法,并将同一次装夹下使用同一把刀具加工的表面聚集为一个加工特征,从而实现加工特征的识别.最后通过实例测试验证了文中方法的正确性和有效性.该方法能有效地解决现有特征识别中存在的鲁棒性较差、相交特征识别困难等问题.     

相交过渡的识别与抑制算法

通过分析相交过渡识别与抑制的难点,提出一种简单高效的相交过渡识别与抑制算法.该算法基于过渡抑制前后尖边的去留状态预测模型的拓扑变化,实现相交过渡的识别与抑制:对过渡面的尖边进行分类,将其分为删除边、保留边和分割保留边3类;基于分类结果,将含有保留边的过渡识别为相交过渡;根据相交过渡中尖边所对应的过渡抑制后的拓扑变化重构过渡周围面边界,实现相交过渡抑制.实验结果表明,文中算法能快速、有效地简化相交过渡,具有较高的效率和较强的鲁棒性.     

反向工程中三角网格的加工特征识别

为实现反向工程中的特征重构,提出一种在三角网格上由Morse-Smale复形转换为分割面属性邻接图进行加工特征提取的算法.首先通过移动最小二乘曲面法计算网格顶点曲率,构建曲率特性指标函数,消除因网格连接引起的误差,达到降噪的作用;然后在三角网格上建立和简化Morse-Smale复形,精确提取特征线,将网格分割为边界清晰连续的区域,并获得各区域的邻接关系;最后判断关键点和特征线的性质,将Morse-Smale复形直接转换为分割面属性邻接图进行加工特征识别.实验结果表明,该算法准确、高效,而且不需要人工干预,对于反向工程中大规模、带噪声的网格具有较好的识别效果.     

异构CAD系统间的用户自定义特征在线交换

用户自定义特征(UDF)能很好地反映用户特有的设计意图,减少重复性的设计活动,是主流CAD系统都提供的功能,因此实现UDF在线交换是异构CAD系统在线集成中不可或缺的一部分.为此,提出一种基于中性命令的UDF在线交换方法.在综合主流CAD系统UDF表示的基础上,给出了一种UDF的中性命令表示;然后给出系统UDF与中性UDF命令之间的相互转换算法,并重点介绍了其中的差异性解决方法.采用文中方法在Pro/E,SolidWorks和UG之间进行UDF实时交换的实例结果表明,文中提出的UDF在线交换方法能够有效地支持UDF在异构CAD系统间的实时创建、修改和删除操作.     

HTC & 腾讯推出QQ-Service手机Chacha

<正>如今社交网络已成为现代人们交流的主要方式之一,很多人喜欢通过微博、MSN、QQ来发表看法、结交朋友。在移动网络不断火热的今天,智能手机更是上社交网络的重要途径,很多人通过手机访问网络。目前腾讯推出的QQ Service已与国内多家手机厂商和运营商合作,如与华为合作推出的内置QQ Service的hiQQ、C8500,     

SOFM模型在杂草图像识别中的应用

针对在杂草图像分割方面存在使用阈值分割需要选择分割阈值、图像分割精度不高等不足,本文结合超绿特征分割算法和SOFM网络,构造出一种杂草图像识别模型——G-SOFM空间聚类模型。该方法是一种无监督学习方式,不需要指定阈值,利用网络自组织、自竞争的特性,实现对杂草图像的分割。在对图像进行超绿特征处理之后,使用超绿特征的灰度和归一化两个特征向量,实现SOFM空间聚类。实验结果表明,改进的G-SOFM方法相比其他三种杂草图像分割算法的分割结果都有一定的提高,分别比HIS阈值分割、超绿特征分割、双阈值分割提高28%、20%、21%。本算法结合后期形态学去噪后,识别正确率可达94%。     

一种新的因特网拓扑的序列分析方法:dM序列分析方法

网络拓扑研究的一项重要内容是分析网络拓扑的特征并生成满足这些特征的拓扑图。拓扑图特征的dK序列分析技术是一种系统化的拓扑分析技术,它能够以不同的精度描述拓扑图的特征,随着d的增加,其生成的拓扑图能够在各种重要的拓扑度量方面越来越接近原始拓扑图,因而对因特网拓扑研究具有重要意义。dK序列分析技术的问题在于状态数较多,生成算法复杂,当d>2时没有直接的生成算法。本文提出了一种新的基于邻接图分布的拓扑图特征的序列分析技术:dM序列分析技术。与dK序列分析技术相比,dM序列分析技术具有状态数少、生成算法简单的优势,因此更适合于大规模拓扑图如因特网AS拓扑的研究。