影响草毒果汁红色素变化的因子研究

通过试验对草莓果汁在加工及继后贮藏过程中,影响红色素变化的因子进行了研究。结果表明,迅速加热果实温度到60℃,有利于提高果汁中红色素含量;向果汁中分别加入0.1%~0.4%的抗坏血酸、酒石酸和柠檬酸对果汁具有明显的增色作用;而加入1.0%~15.0%的葡萄糖和蔗糖对果汁颜色没有影响;调整果汁pH值到4.0以下有助于保持果汁的固有颜色;采用低温避光贮存果汁可延缓草莓果汁红色素的降解。     

影响草莓果汁红色素变化的因子研究

通过试验对草莓果汁在加工及继后贮藏过程中，影响红色素变化的因子进行了研究。结果表明，迅速加热果实温度到６０℃，有利于提高果汁中红色素含量；向果汁中分别加入０．１－０．４％的抗坏血酸，酒石酸和柠檬酸对果汁具有明显的增色作用；而加入１．０－１５．０％的葡萄糖和蔗糖对果汁颜色没有影响；调整果汁ＰＨ值到４．０以下有助于保持果汁的固有颜色；采用低温避光贮存果汁可延缓草莓果汁红色素的降解。     

基于深度学习的铸件CT图像分割算法

针对现有方法分割弱边缘铸件CT图像难度大、精度低、鲁棒性差的问题,提出一种融合残差模块与混合注意力机制的U型网络分割算法(AttRes-U-Nets)。该算法以U-Net网络为基础,首先构建深度残差网络ResNets作为算法的编码网络,解决传统U-Net网络特征提取能力不足的问题;然后,引入改进后的混合注意力机制,突出分割目标区域与通道的特征响应,提高网络灵敏度;最后,将Focal loss与Dice loss结合为一种新损失函数FD loss缓解样本不平衡带来的负面影响。使用120阀体数据集对算法性能进行验证,实验结果表明,本文算法对铸件分割的像素准确率(PA)和交互比(IoU)分别达到98.72%和97.40%,优于传统U-Net算法与其他主流语义分割算法,为弱边缘分割提供了新思路。     

基于小波融合的射线图像增强算法*

提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均值作为融合后的低频系数,高频图像根据梯度和一致性检测确定融合规则,调整高频小波系数大小,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且优于传统的射线图像增强方法。     

基于 ICT 图像与设计模型的制造误差检测方法

使用二维CT图像与设计模型通过比对进行制造误差分析时,必须知道CT图像在设计模型中的位置,而位置的确定往往需要在工件上找到一个和设计模型相匹配的基准位置,并对该位置进行精加工,这增加了工件加工的周期和制造成本。针对该问题,本文提出一种自动搜索CT图像的设计模型来完成工件制造误差检测的方法。该方法首先提取CT图像的边缘,然后把点云设计模型分层切片;接着通过Hu矩匹配,ICP配准自动搜索到与CT图像相匹配的点云切片;最终根据两者的配准结果,计算工件误差分布,完成工件的制造误差检测。为验证该方法的可行性,采用已知尺寸的标准工件进行检测,结果表明,检测误差集中分布在0～0.25 pixel之间,具有较高的检测精度。并对两个实际工件进行检测,验证了该方法的适用性。本文在无须确定工件基准位置的情况下,使用工件二维CT图像与设计模型完成工件的制造误差计算、分析与显示,具有很高的实用意义。     

基于 Mask R CNN 的铸件X射线DR图像缺陷检测研究* .txt

摘要：针对传统的铸件缺陷检测不能对缺陷进行分类分级等问题，提出了一种基于Mask R CNN的铸件X射线DR图像缺陷检测算法。首先对原始图像进行预处理，采用引导滤波进行图像平滑，平滑图像与原图像进行差分得到差分图像，将差分图像与平滑图像相加运算使图像增强，再利用Labelme进行图像标注，形成训练数据集。送入Mask R CNN深度学习网络，通过特征提取网络生成建议区域，分类、回归网络生成边界框和掩码，经多次参数调节后得到训练网络模型，最后测试数据集。实验数据结果表明，气泡1～5级的检测率分别为：667%，714%，774%，889%，875%；疏松1～5级检测率为：625%，722%，771%，833%，811%。检测结果证明应用Mask R CNN结合引导滤波增强方法的缺陷检测方法可以较好的实现对铸件X射线DR图像的缺陷检测的分级分类，为工业铸件缺陷检测提供了应用深度学习方法的解决方案。 .txt     

用于DR图像缺陷检测的改进的LBP算法

针对传统LBP（Local Binary Pattern）算法在DR图像缺陷检测中对噪声异常敏感而导致的缺陷识别率低的问题,在已有的韦伯LBP算法（Weber Local Binary Pattern,WLBP）的基础上,提出改进的WALBP（Weber Adapted Local Binary Patterns）算法。WALBP算法保留了WLBP算法最后生成二维直方图的特点,对其所用的LBP算子和LoG（Laplacian of Gaussian）方法进行了改进。WALBP算法更加有效地描述了DR图像的纹理特征,同时有效解决了WLBP算子在进行缺陷检测时直方图维数较多及分类能力不强的问题。通过对多幅铸件DR图像进行实验分析,结果表明,相对于已有的WLBP算法和传统的LBP算法,WALBP算法在缺陷检测上具有更高的识别率,在缺陷识别技术中具有很高的应用价值。     

数字辐射图像的自适应处理方法研究

分析了数字辐射成像的基本原理、方法和特点,阐述了目前处理方法存在的不足.根据采集信号的分布特点,提出了一种基于小波变换的自适应的图像处理方法.该方法将射线成像系统的采集信号做分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果,再采用非线性的颜色分配方法为图像加上伪彩色,有效的提高了图像的分辨能力,提高了工件检测效率.此方法在数字辐射成像系统中得到了成功的应用.     

乐此不疲——记我所喜爱的贺兰石

世传宁夏有红、黄、黑、白、蓝等五大特产:红为枸杞,黄为甘草,黑为发菜,白为滩羊皮,蓝为贺兰石。位于沪西并不著名的僻巷陋室——石泉路石岚居印雪斋之石林中,聚石仅及千方,并不属于丰,然苍石亲刻、其石精制之作不可谓之轻;石伽先生、石荒(沙孟海)老人等手题之赠,亦不可谓之薄。所藏有山东莱石、内蒙冻石、青田灯光、昌化鸡血、乃至福建寿山、芙蓉田黄等,虽不可称作少,但隋珠和璧之品,却依然绝无仅有,而新添的一枚稀世奇宝,即宁夏贺兰山所产的贺兰石,则不能不为之记。     

奇猷先生的又一奇

陈教授奇猷先生以《韩非子集释》和《吕氏春秋校释》等两部巨著而蜚声中外。两释搜罗宏富,参伍考稽,误者正之,晦者明之。其识断之精,校勘之勤,足以抗衡前哲。因而,孙子书(楷第)太先生誉之为“五十年来第一流著作。”近年来随意翻刻付梓者,踵起。然,奇老并不就此而满足,仍孜孜不倦,精勤不懈,又完成,并即将重新推出《韩非子新校注》和