飞思卡尔最新推出用于智能电表篡改防护的Xtrinsic传感器

飞思卡尔半导体公司推出新的微机电系统(MEMS)加速计,提供超低功耗和简单的即插即用方法来进行倾斜阈值检测,用于智能电表应用的物理篡改防护。飞思卡尔的Xtrinsic MMA8491Q节能高效加速计将产品组合扩展至工业市场,该市场需要宽引脚间距、可以目测检查的引线和较长的产品生命周期。飞思卡尔副总裁兼传感器与致动器解决方案事业部     

臭味层次分析法在上海市饮用水中的应用

介绍了臭味层次分析法(FPA)培训内容及其在上海市饮用水臭味识别中的应用。结果表明,经过培训的FPA臭味识别小组能够对水样中不同种类的异臭味进行定性和定量的评价分析;臭味检测人员对上海市水体中含有的典型致臭土霉味物质甲基异莰醇-2和腥臭味物质二甲基三硫的嗅阈值可分别达到1.69ng/L和24.4ng/L,并对这两种物质的强度等级评价有较好的重现性。采用FPA评价上海市地区原水及不同供水区域自来水的臭味特征及加标后不同浓度条件下的臭味强度特征,结果表明,FPA优于现行使用的臭味评价方法,能够及时、快速地反映水质问题,是可靠的感官分析方法。     

一种地震属性图像配色阈值选取算法

针对传统的地震属性图像可视化过程中存在的缺点,论文提出一种基于直方图技术的地震属性图像配色阈值选取算法,该算法利用直方图统计的结果,首先进行阈值预选,然后在区间内进行阈值调整,最后根据所确定的阈值对地震属性图像进行重新配色,很好地解决了传统地震属性图像视觉上的杂乱以及区域性差的缺点。经过对大庆油田多个区块地震属性图像的分析,该算法可有效解决地震图像可视化中的不足,提高了地震解释工作的效率。     

基于灰度阈值法的煤岩界面识别研究

针对煤岩界面识别存在准确性低的问题,以颜色区分度较高的某工作面煤岩图像为例,采用边缘检测法和灰度阈值法分别对该图像进行了煤岩分割处理,结果表明,当煤岩颜色的灰度差别较为明显时,基于灰度阈值法的煤岩界面识别方案具有较高的识别准确性。     

机组定子纯水冷却系统渗漏的智能检测方法探讨

结合三峡机组定子纯水冷却系统渗漏智能检测问题,将支持向量机方法用于纯水冷却系统的膨胀水箱液位的估计.针对纯水冷却系统本身的非线性特性,使用核函数为非线性核的最小二乘支持向量机算法完成估计模型的设计.并根据该模型得到基于统计置信区间的自适应阈值.通过现场数据分析了估计模型性能,计算了针对不同工况的自适应阈值,并将此阈值用...     

基于阈值的彩色目标图像的提取与测量

幅彩色图像提供了很多不同的信息,但是为了更好地研究我们所感兴趣的目标图像,需要将它们以图像斑块的形式单独提取出来,从而排除研究所不需要的干扰信息和背景信息,使得研究上作更容易、更准确。通过合理的选取阈值及提取关系,如大于等于阈值、小于等于阈值等,可从图像中提取研究所关心的目标图像及其边界,并测量所提取的目标图像的总面积及目标图像各斑块的面积和周长,由此可研究其分布规律与分布密度;并可在测量的基础上对目标图像斑块进行统计,统计出在一定面积或周长范围内目标图像斑块的个数,为相应的研究提供定量分析。     

红外图像统计闭值分割方法

经典的统计阈值方法采用某种形式的类方差和作为阈值选择的准则,未考虑实际图像的特性,对目标和背景具有相似统计分布的图像的分割效果不甚理想。为此,利用阈值分割后两个类的标准偏差定义了一个新的阈值选择准则,并通过最小化此准则选择出最佳分割阈值。通过一系列实际图像上的实验结果表明,与现有的几种经典阈值分割方法相比,本方法分割图像的效果更好,尤其是对红外图像分割的效果更为明显。     

双边几何阈值SUSAN角点提取算法

传统的单边几何阈值SUSAN算法,易将孤立噪声点以及细线段上的点误检测为角点,或者把一些像素点较少的尖锐区域的角点检测出来,在很多的应用场合这些点并非兴趣点.为了有效地消除孤立噪声点的误检测以及剔除不感兴趣点,提出一种双边几何阈值SUSAN算法.     

基于FPGA的图像轮廓提取

文章采用4个不同方向的Sobel算子模板和阈值比较方法来解决经典Sobel算子的检测精度不高和易出现虚假轮廓的现象;详细介绍了在FPGA中利用Sobel算子对图像边沿进行检测,并最终通过图像二值化将图像轮廓提取出来的具体过程;使用Modesim9.0仿真,验证了FPGA中轮廓提取算法模块的功能正确性.     

一种基于自动显微镜的X光图片快速图像拼接算法

为提高工业无损探伤中对X光图片的检测效率,提出用自动数字显微镜替代肉眼对X光图片进行自动检测,并通过研究自动显微镜图像采样方式和X光图像的特点,提出一种改进的基于空间像素灰度相关的快速图像拼接算法:以前一幅采样图像矩阵最后一列的中点为基点建立匹配矩阵,设立阈值,并通过相关性匹配找到下一采样图像中的匹配点,然后进行多重循环校验来验证匹配点的准确性。仿真实验证明,该算法不仅精确性高,而且运算量小,具有很高的运算效率和采样效率。