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81.
基于LabVIEW虚拟仪器技术、计算机系统集成技术和单片机技术,改进了食品物性分析仪,设计了食品物性检测系统.根据检测到的弹性力和位移等数据,通过数字分析得到弹性和酥脆度等物性参数;利用基于虚拟仪器的LabSQL数据库访问工具包,实现了对保存检测数据的数据库的查询和修改,进一步扩大了虚拟仪器技术的测试和应用范围.实验表明,设备运行可靠,且测试数据精确 相似文献
82.
用变参数灰度共生矩阵提取新疆民间艺术图案纹理特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为了较好地表达新疆民间艺术图案的纹理信息,选用可变参数的灰度共生矩阵提取其纹理特征。首先,在新疆民间艺术图案库上测试变参数对关键特征统计量的影响,并给出特征值与变参数之间的变化曲线,从而选定使纹理特征稳定的可变参数范围;然后,通过旋转、加噪、改变图像大小考虑算法的鲁棒性。本文的实验结果对新疆民间艺术图案的纹理特征提取具有参考价值。 相似文献
83.
论证了不同晶体学平面对无取向电工钢电磁性能的贡献及其磁性各向异性。结果表明,不同晶面的这两项指标均与它们在极图上的位置有关,13个重要晶面对无取向电工钢磁感应强度的贡献依照以下次序降低:{100}-{310}-{411}-{521}-{210}-{110}、{431}、{321}和{211}-{221}-{332}-{433}-{111};而磁性各向异性则以{110}晶面最强,{111}晶面最弱,{111}晶面及其他晶面的磁性各向异性以{110}晶面的极点为中心呈放射递减状分布在反极图上。 相似文献
84.
为了解决图像检索中的聚类问题,提出一种改进的图像纹理聚类算法.在纹理特征提取阶段,采用双树复小波对图像进行分解,然后对每个高频段提取直方图签名作为纹理特征;在聚类阶段,根据数据分布的密度来动态地计算数据点的邻接矩阵,再采用保局映射进行降维,对降维后的数据进行k-means聚类.通过采用直方图签名的方式能有效地表示图像纹理在各个方向上特征信息,同时根据数据密度构建的邻接矩阵,能够和保局映射一起更有效地发掘数据之间的局部相关性.实验表明:相对于传统方法,该算法具有更高的聚类正确性. 相似文献
85.
为了解决图像检索中聚类问题,对图像作双树旋转复小波变换,再对变换后的系数通过广义高斯模型建模后,计算Kullback-Leibler距离;对图像采用局部二值模式,计算图像之间的对数似然距离.将这2种距离采用事先计算得到的加权因子进行融合得到新的距离.在此距离的基础上构建邻接矩阵,对邻接矩阵采用谱聚类的方法进行聚类运算.实验证明,由于双树旋转复小波变换和局部二值模式之间存在互补性,在聚类过程中将2种特征距离结合起来,能够有效地提高聚类的正确性. 相似文献
86.
扇贝柱质构分析的测试条件 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了扇贝柱质构分析(TPA)的测定方法.考察了TPA测定时扇贝柱适宜的预处理方法,比较了压缩程度、压缩速率对扇贝柱TPA特性参数硬度、弹性、凝聚性、咀嚼性和回复性的影响.研究结果表明,压缩程度对扇贝柱咀嚼性之外的TPA特性参数影响显著,压缩速率对其影响不显著.最终确定扇贝柱的适宜预处理条件为温度70℃,时间12 mi... 相似文献
87.
采用X射线衍射仪和扫描探针显微镜,观察和测量了分别由大马士革工艺制备的Cu互连线和由反应刻蚀工艺制备的Al互连线的晶粒结构和应力状态.大马士革工艺凹槽中的Cu互连线受到机械应力的影响,使Cu互连线的晶粒尺寸(45~65 nm)小于Al互连线的晶粒尺寸(200~300 nm);Cu互连线(111)的织构强度(2.56)低于Al互连线(111)的织构强度(15.35);Cu互连线沿线宽方向的应力σ22随线宽的减小而增加,即沉积态和退火态的Cu互连线的σ22由73和254 MPa(4μm线宽)分别增加到104和301 MPa(0.5μm线宽).Cu互连线和Al互连线的流体静应力σ均为张应力.Al互连线的主应力σ11、σ22和σ33随Al膜厚度的减小而增加.退火使Al互连线的σ11、σ22和σ33降低,表明Al互连线中的残余应力主要为热应力. 相似文献
88.
89.
Raycasting体绘制算法由于成像质量高而被广泛应用于体数据的可视化,但当线、面表达的矢量数据和三维栅格表达的体数据同时绘制到同一场景时,由于绘制方法的差异会造成矢量和栅格数据空间遮挡关系不一致。在GPU实现Raycasting算法的基础上,通过矢量和栅格数据先后绘制,采用FBO离屏绘制等技术将矢量数据绘制到深度缓存纹理并在体绘制采样和融合中统一考虑矢栅颜色融合。实验结果表明,该算法在矢量数据非透明模式下能正确处理矢量栅格数据的混合绘制。 相似文献
90.
基于纹理特征的自然图像鉴别方法* 总被引:4,自引:1,他引:3
采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像(主要是简笔画、表格、函数图像)的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,利用三个特征的线性组合构成鉴别函数,并用模拟退火算法确定权值。实验表明,该方法可以很好地鉴别两类图像,识别效率较高。 相似文献