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杂质对功能高分子聚合物理化性质的影响具有重要的学术价值与应用意义。今分别通过分子动力学(Molecular Dynamics,MD)及密度泛函(Density Functional Theory,DFT)等方法探索了聚合物玻璃态和橡胶态下溶剂扩散系数的不同以及残留溶剂对聚合物分子解离能的影响。根据自由体积理论,对聚甲基丙烯酸甲酯-丙烯酰胺杯芳烃(PMMA-CA)的玻璃化温度进行了分子动力学(MD)模拟,得到的自由体积与温度的关系曲线显示其玻璃化温度为395K。考察了玻璃态和橡胶态下溶剂扩散系数的不同,MD模拟得到的均方位移(Mean Square Displacement,MSD)曲线显示,聚合物在玻璃态下溶剂的自扩散系数远低于橡胶态下。通过密度泛函方法计算残留溶剂分子对杯芳烃解离能的影响,结果表明膜制备过程中残留的溶剂分子有利于杯芳烃的解离,但其影响比MMA分子共聚要弱得多。 相似文献
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复杂背景下的大豆叶片识别 总被引:3,自引:0,他引:3
利用计算机视觉和图像处理技术对叶片进行识别在农业领域逐步得到应用,但是,将叶片从具有复杂背景的图像中准确识别出来还是很难。本文提出了一种能有效地从具有复杂背景的图像中识别大豆叶片的算法。该方法首先利用基于HSI空间的三次标记分水岭算法提取出目标叶片,而后计算出目标叶片的形态参数,最后利用训练好的概率神经网络分类器对大豆叶片进行识别。对大豆叶片120幅样本图像能达到85.37%的识别成功率,证明了此方法的有效性。 相似文献
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基于Mean Shift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
根据电梯群控系统的需求,提出了一种基于视觉检测技术获得候梯人数的新方法.考虑候梯人数检测系统的监测目标为候梯人群,而候梯人群的心理、建筑风格,摄像机的安装角度、复杂背景等因素均会影响到待识别模式的提取,故作者提出了以人体头部作为模式进行模式识别来检测候梯乘客的数量.该方法以Mean Shift图像分割算法和支持向量机(SVM)决策分类器为核心,考虑候梯人群图像采集角度、拍摄镜头的特殊性等对候梯人群头部进行精确识别,较为快速地得到了准确的识别结果.实验证明,该方法处理图像速度可保持在每幅图片2 s以内,准确率超过80%,满足了电梯群控系统的需求.由于能够使电梯群控系统获得稳定可靠的输人参数,从而提高了电梯群的运送效率. 相似文献
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