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1.
2.
通过CCD相机动态采集苹果两个面的实时图像,提出了泛洪填充+自适应Ostu阈值分割算法提取苹果的轮廓,采用最小外接圆法对苹果上表面图像进行处理得到苹果果径,采用最小外接矩形法对苹果侧表面图像进行处理提取苹果果形特征;将图像进行RGB到HSV空间转换,提取苹果的着色度、果锈,以及疤痕特征,采用基于改进粒子群算法的SVM决策树的分类方法进行苹果的分级。结果表明,该方法对特级果、一级果、二级果和等外果的识别准确率分别达96%,94%,98%,98%,分级速率达4个/s,可以满足苹果在线分级的要求。 相似文献
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4.
工业生产中,钢丝芯皮带中的钢丝芯断裂是皮带撕裂主要原因,一般方法对钢丝芯皮带检测较难。通过对人工检测、电磁检测、热成像方法进行对比发现,这些方法检测少量、单根钢丝芯皮带比较方便,检测排列密度高的钢丝芯皮带难度较大。根据皮带中的钢丝芯对X射线吸收多而皮带吸收少的特点,采用满足检测要求的X射线强度透照钢丝芯皮带,并对X射线增强器采集的图像进行处理和分析,最后通过神经网络方法准确判断出钢丝芯的缺陷位置。试验证明,采用X射线方法检测效率高,能够对各种复杂排列的钢丝芯皮带进行检测,且该方法比一般方法更直观,更能够准确判断出缺陷位置。 相似文献
5.
ZDMA/白炭黑填充HNBR的结构与性能 总被引:1,自引:3,他引:1
以甲基丙烯酸锌(ZDMA)/白炭黑填充氢化丁腈橡胶(HNBR),研究ZDMA/白炭黑并用比、硫化剂DCP用量及硫化时间对HNBR硫化胶结构和性能的影响。结果表明,在填料总量不变的前提下,随着白炭黑用量的增大,ZDMA/白炭黑填充HNBR硫化胶拉伸强度和压缩永久变形先减小后增大,填料分散性下降;随着硫化剂DCP用量的增大,ZDMA/白炭黑填充HNBR硫化胶物理性能和动态性能提高,填料分散性变好。当ZDMA/白炭黑并用比为10/30、硫化剂DCP用量为5~6份、一段硫化条件为160℃×45min、二段硫化条件为150℃×(9~12)h时,ZDMA/白炭黑填充HNBR硫化胶综合性能较好。 相似文献
6.
化验室所分析的数据对相关部门的生产质量的有效指导所起的作用是非常重的。化验室安全管理方面的工作也是非常重的环节,不容忽视的,由于存放着大量的有毒有害药品和试剂,因此,科学有效的进行管理对于化验室起着至关重的作用。本文就化验室的设施建设、安全管理等方面的现状进行了相关的分析和研究,论述了如何才能有效的对化验室进行安全管理,以确保化验室能够良好的运行,为相关部门安全生产提供有效的指导数据。 相似文献
7.
车辆检测对于辅助驾驶系统至关重要,由于雾天道路场景严重退化,图像中的车辆信息不明显,导致车辆检测存在漏检、误检的问题。针对上述问题,本文提出了一种融合毫米波雷达和机器视觉的雾天车辆检测方法。首先,采用暗通道去雾算法对图像进行预处理,提高雾天图像中车辆信息的显著性。然后,采用知识蒸馏改进YOLOv5s算法,在YOLOv5s的特征提取网络中引入知识蒸馏,在目标定位和分类阶段计算蒸馏损失,对损失进行反向传播训练小型网络模型,在保证视觉检测准确度的同时提高检测速度。最后,采用基于潜在目标检测区域搜索的距离匹配算法对视觉检测结果和毫米波雷达检测结果进行决策级融合。以检测目标的类型和距离为匹配依据,滤除干扰信息和错误信息,保留毫米波雷达检测和视觉检测融合后的检测置信度较高的目标,从而提高车辆检测的准确率。实验结果表明,该方法在雾天下最高检测准确率达92.8%,召回率达90.7%,能够实现雾天对车辆的检测。 相似文献
8.
针对目前大多数工业用手持终端在采集和传输数据方面功能单一的问题,提出基于PXA320多功能手持终端开发板的设计.该设备是在PXA320处理器核心板上,除设计一般手持终端具有的语音模块电路、摄像头模块电路和LCD模块电路等外围电路外,还设计射频识别模块电路、蓝牙和WiFi模块电路等无线模块电路.同时针对手持设备功耗的问题,该设备采用智能电源管理芯片LP3972进行了系统供电电路的设计.通过硬件测试,该手持终端可长时间稳定可靠的运行. 相似文献
9.
论述了一种通过极值搜索法求解多元非线性方程组的通用算法.该算法主要通过移动中心点与缩放域半径的方法搜索多元函数函数极值,其所需要的条件十分宽松,无需求解多元非线性方程组以及其它过程,因此推导过程简单,且收敛快,易于通过计算机编程实现.此外,利用平方和将方程组求根问题转化为多元非线性函数的极小值搜索,解决了多元非线性方程组的求根问题.经过推广,又解决了任意隐式微分方程的数值计算问题.由于这种算法通用性极强,应该将它作为数值方法教科书中的基本方法. 相似文献
10.
针对卷积神经网络和图卷积网络的两类算法在校园暴力行为识别中识别速度和识别率不高的问题,本文提出一种结合多信息流数据融合和时空注意力机制的轻量级图卷积网络。以人体骨架为研究对象,首先融合关节点和骨架相关的多信息流数据,通过减少网络参数量来提高运算速度;其次构建基于非局部运算的时空注意力模块关注最具动作判别性的关节点,通过减少冗余信息提高识别准确率;接着构建时空特征提取模块获得关注关节点时空关联信息;最终由Softmax层实现动作识别。实验结果表明:在校园安防实景中对拳打、脚踢、倒地、推搡、打耳光和跪地6种典型动作识别准确率分别为94.5%,97.0%,98.5%,95.0%,94.5%,95.5%,识别速度最大为20.6 fps。在UCF101数据集上对比两类基准网络,识别速度和准确率均有提升,验证了方法对其他动作的通用性,可以满足对校园典型暴力行为识别的实时性和可靠性要求。 相似文献