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目的为了自动、准确地识别汽车线束末端包覆质量,以工业机器人和工业相机为基础,设计一种基于机器视觉的汽车线束末端包覆质量检测系统。方法该系统使用置于工业机器人手臂的CCD工业相机采集图像信息,首先运用HALCON对系统进行标定,其次通过梯度腐蚀等预处理,角点检测等方法得到线束的节点坐标,然后以归一化匹配标准为基础,提出多区域双层的多阈值模板匹配算法对线束末端包覆质量快速识别,计算线束末端未包覆长度并得到线束节点坐标修正值,最后进行未包覆段补包。结果实验表明,此系统在检测端末节点数少于10个的线束末端包覆质量的准确度维持在97.22%以上。补包后偏差量的绝对值小于2 mm,且重复性精度为1.07 mm。结论该检测系统稳定可靠,能满足实际生产中对线束包覆质量的检测,提高了线束包覆生产线的自动化和智能化水平。 相似文献
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为提高枇杷花多酚的稳定性,以牛血清白蛋白(BSA)和ι-卡拉胶为壁材,通过热处理制备枇杷花多酚纳米颗粒。以包埋率为指标,通过单因素实验和响应面试验确定最佳制备工艺,并对最佳工艺制得的纳米颗粒进行特性研究。结果表明:枇杷花醇提物乙酸乙酯萃取物的多酚含量和DPPH·清除活性均高于其它有机溶剂萃取物,可将其作为芯材。最佳制备工艺为:PBS pH=6.6,ι-卡拉胶与BSA质量比4 ∶ 15,BSA与芯材质量比15 ∶ 1,BSA质量浓度1 mg/mL,热处理温度80 ℃,在此条件下对多酚包埋率为(82.12±0.48)%。制得的多酚纳米颗粒平均粒径为(126.0±5.38)nm,多分散性指数(PDI)为0.43±0.02,Zeta电位为(-31.1±0.42)mV,在扫描电镜下观察到颗粒呈球形。经包埋处理的枇杷花多酚能更好地保持DPPH·清除活性,稳定性强。 相似文献
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