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聚乙烯薄膜光降解过程及其降解物特性的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
本文采用力学性能测定、红外光谱法,分子量测定、元素分析、电子显微镜方法研究了光降解聚乙烯薄膜在户外曝露的物理、化学变化特征。证明了户外曝露与人工模拟老化、分子量变化与力学性能及降解程度的相关关系,发现降解残膜的构成特征,及其对微生物的降解性。 相似文献
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电阻阵列的非均匀性是一种固定模式的空间噪声,是影响红外图像质量的主要因素。测试数据的准确性对非均匀性校正效果是至关重要的,全屏测试时辐射能量的扩散是导致测试误差的重要原因。分析了经典图像复原方法的局限性,提出一种新的基于PSF粗估计的迭代测试方法。分析了不同PSF估计误差对新方法收敛速度和测试精度的影响,评估了不同PSF条件下的测试效果。数值仿真结果表明,新的方法计算量更低,收敛速度更快,且能够适应更宽的平滑因子参数范围。新方法可有效地从退化图像中复原电阻阵列的实际非均匀性图像,取得较好的校正效果。 相似文献
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文本图像二值化是文本图像识别的重要步骤,由于光照不均或文档水渍等原因导致文本图像退化,增加了文本图像识别的难度。本文对一种局部阈值算法进行了改进,首先对图像进行水平投影,根据直方图的极小点对版面进行简单划分,再利用全局阈值法估算出更为准确的各区域字符笔画宽度,从而自适应地得到适当的窗口尺寸,再利用对比图和局部阈值进行图像二值化,并结合OTSU图像消除原算法产生的伪轮廓。实验与分析表明,改进后的方法能够明显消除因笔画粗细不均、字符大小不同而产生的前景像素误识问题。 相似文献
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S. Paul G. S. Mittal Dr. M. S. Chinnan 《Critical reviews in food science and nutrition》1997,37(7):635-662
During frying, the degradation of oil produces harmful compounds. Improper monitoring of oil‐discard times in restaurants either risks the public health or causes financial losses to industries. Measuring the oil quality is a complex problem and an online sensor is needed. The process of frying reviewed includes moisture, heat and fat/oil transfer, crust formation and various structural, textural and chemical changes in the product, and degradation of frying medium. Some of the European nations and the U.S. have specific regulations against the use of deteriorated frying oils. Due to the absence of a suitable online frying oil quality sensor for restaurant situations, it is difficult to implement any regulation against the use of deteriorated frying oil. Based on various regulations, a model regulation to increase the safety and quality of fried foods is discussed. Background and requirements for developing an online sensor to measure frying oil quality are discussed. Other related areas reviewed in this article are factors affecting oil penetration and absorption by the food, surfactant theory of frying, analytical indices, quick tests and acceptability of frying oil. 相似文献
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准确的定位和地图信息是实现井下铲运机自主导航行驶的关键。然而,对于井下环境,颠簸和湿滑的路面使编码器里程计提供的信息偏差大,没有显著特征的长巷道即感知退化的环境使雷达等传感器的位姿估计容易产生漂移,获得准确的位置和地图信息在井下环境仍具有挑战性。为实现这一目标,创新地采用松耦合框架和监督算法结合,提出了一种面向退化环境的多传感器融合SLAM(同时定位和建图)方法。此方法使用激光雷达和IMU(惯性测量单元),通过卡尔曼滤波器对IMU的高频数据和激光雷达低速姿态估计进行融合,从而提供更为准确的定位估计。此外,此系统可以自我评估退化环境,当评估到系统进入退化环境时,忽略激光雷达的位姿估计从而减少漂移。通过在井下环境中对此系统进行测试,并与其他主流方法进行对比,证明了系统的鲁棒性和高性能。 相似文献