毛皮耐日晒色牢度仪器评级体系研究北大核心

文章基于一种色牢度仪器评级辅助装置,采用色度仪对毛皮样本耐日晒变色色牢度进行仪器评级,验证了辅助装置的稳定性;采用SPSS软件配T检验(一种统计学中参数检验的方法)研究了仪器评级与目测评级结果的相关性;建立了修正数学模型,并对仪器评级结果进行了修正,验证了修正模型的可靠性;测定和计算了9等级标准变色灰卡的GSC值(仪器评级变色灰卡计算值)与现行行业标准中目测变色等级相对应的GSC区间,比较了仪器评级变色等级和目测评级变色等级的一致程度;采用5组盲样对评级体系进行了验证。研究结果表明:文章所述的色牢度仪器评级辅助装置能消除毛皮样本因毛被蓬松且不平整和本身颜色不均带来的影响,使测量结果稳定可靠;仪器评级GSC值与目测评级结果不具有显著相关性,但经数学模型修正后,两者具有了良好的一致性;9等级标准比色灰卡GSC值最大误差不超过0.8280%,确定出的仪器评级变色GSC区间对应表可信度高;依据对应表得出的仪器评级变色等级和目测评级变色等级一致率达68.0%,最大误差不超过1级;盲样验证一致率达60%,最大误差不超过0.5级,佐证了评级体系的可靠性。     

毛皮耐日晒色牢度仪器评级体系研究

文章基于一种色牢度仪器评级辅助装置,采用色度仪对毛皮样本耐日晒变色色牢度进行仪器评级,验证了辅助装置的稳定性;采用SPSS软件配T检验(一种统计学中参数检验的方法)研究了仪器评级与目测评级结果的相关性;建立了修正数学模型,并对仪器评级结果进行了修正,验证了修正模型的可靠性;测定和计算了9等级标准变色灰卡的GSC值(仪器评级变色灰卡计算值)与现行行业标准中目测变色等级相对应的GSC区间,比较了仪器评级变色等级和目测评级变色等级的一致程度;采用5组盲样对评级体系进行了验证。研究结果表明:文章所述的色牢度仪器评级辅助装置能消除毛皮样本因毛被蓬松且不平整和本身颜色不均带来的影响,使测量结果稳定可靠;仪器评级GSC值与目测评级结果不具有显著相关性,但经数学模型修正后,两者具有了良好的一致性;9等级标准比色灰卡GSC值最大误差不超过0.8280%,确定出的仪器评级变色GSC区间对应表可信度高;依据对应表得出的仪器评级变色等级和目测评级变色等级一致率达68.0%,最大误差不超过1级;盲样验证一致率达60%,最大误差不超过0.5级,佐证了评级体系的可靠性。     

浅谈图像分析仪在金相检验中的应用

文章通过采用金相评级法和图像分析仪定量法两种方法进行对比检测，探讨图像分析仪在金相分析中的应用。     

纺织品色牢度评级的研究进展及展望

色牢度等级评定是纺织品质量检测中的重要项目，文章对纺织品色牢度等级评定的常用方法进行了系统梳理，并展望了其发展方向，以期为实现更精确的纺织品色牢度评级提供有价值的参考。     

基于图像的牛肉大理石纹理自动评级方法研究

研究一种基于图像处理技术的牛肉大理石花纹自动等级评定方法。通过图像重采样、单阈值分割、形态学腐蚀及膨胀等方法分割出大理石花纹,再提取图像的特征参数组,并用多元回归分析的方法构造牛肉大理石花纹评级模型,并用VC++实现了自动评级软件。通过对多个牛肉图像的检测,表明此评级计算模型具有良好的准确性和鲁棒性。     

中国生丝清洁检验的等级置信性

关于中国现行生丝检验标准中的清洁检验，为了调查抽样误差及等级置信性，根据各种类节出现的不同比例建立了几个模型，进行抽样实验，并将实验结果与日本的类节检验进行了比较。研究表明，扣分多的大类出现的比例愈高，则抽样误差和等级误判率都愈大：对于不同等级，越是级差小的高等级丝，等级误判率越大；对于同一等级，级差小则等级误判率大。     

属性识别模型在干海参理化品质评价中的应用

采用属性识别模型对干海参理化品质进行综合评价,并采用单指标分析法进行验证.结果显示,属性识别模型评价结果与单项指标评价结果完全一致,能够客观反映干海参的理化品质.属性识别模型还能对不同样品进行优劣排序以及区分同等级样品之间的品质优劣程度,与单指标分析法和主成分分析法相比,具有显著优越性.     

应用图像处理技术对绒衫类针织品起毛起球的自动评级

本文介绍了基于图像处理技术的绒衫类织物起球性能客观自动评级系统。该系统通过对起球图像进行计算平均灰度值、光照不均匀补偿处理、直方图均衡化处理、二值化处理、形态学处理、轮廓处理特征提取等技术,对织物起球的等级进行自动评级。通过自动评级系统与人员评级进行对比试验,验证该方法是有效的,正确率达80%。     

七看滚筒洗衣机

对于洗衣机产品国家按照洗净比、节能、节水、噪声、含水率、寿命6项指标有一个评级，分为A、B，C，D四个等级。A级表示国际先进水平，B级表示国内先进水平，C级表示国内中等水平，D级表示国内一般水平。     

65Mn钢奥氏体晶粒长大与孪晶的动态观察

采用高温金相显微镜观察 6 5Mn钢试样在真空加热时奥氏体晶粒的变温与恒温长大现象 ,绘出了奥氏体晶粒长大动力学曲线 ;分析了奥氏体晶粒内部的退火孪晶的各种形态及孪生变形特征。依据试样表面浮凸及条带状着色的规律性变化 ,描绘了孪生变形时产生的镜面对称图象。     

基于机器视觉的草莓自动分级方法研究

针对传统草莓自动分级处理系统利用单一特征衡量草莓品质的不足,提出从成熟度、质量、形状三方面综合评估的方法,以快速有效地完成草莓自动分级处理。该方法先计算分析HSV颜色模型中H参数判断草莓成熟度,利用图像投影面积-质量函数关系对成熟度达标的草莓进行质量测算,再采用K均值聚类法与判别分析相结合对质量达标的草莓进行形状分类,并利用加权法计算草莓质量与形状评级分确定草莓品质等级。试验表明,该方法与人工评级相比准确率达到90%以上。     

过共析钢(T10A)加热时奥氏体的形成

采用金相 -硬度法研究了过共析钢 (T10A)的两种不同原始组织的小薄片试样加热到不同温度后的淬火硬度与奥氏体形成过程的关系 ,分析了奥氏体形成的阶段性与钢的临界点的密切关系 ,为其制订热处理工艺参数奠定理论基础。     

钢中非金属夹杂物及其金相检验分析

对钢中非金属夹杂物从来源和化学成分进行了划分，讨论了钢中非金属夹杂物的危害及对钢材强度、塑性、韧性、耐疲劳性、耐腐蚀性和切削性能的影响。对钢中的非金属杂物如硫化物、氧化物、氮化物和硅酸盐进行金相检验的方法和评级标准进行了论述。     

基于电子舌技术对信阳毛尖茶品质的评价

采用电子舌技术对磨盘山和狮河口两种信阳毛尖茶(各五个等级)进行了检测.采用主成分分析法(PCA)并结合区别指数考察了电子舌对两种毛尖茶的等级区分效果,建立了茶叶等级识别的偏最小二乘(PLS)判别模型.各四个等级的磨盘山茶样与狮河口茶样在PCA得分图上得到了良好区分,区别指数分别为78.94和84.22;对两种茶进行等级判定的PLS模型相关系数均大于0.9,且模型对“盲样”的判别结果与其实际的品质等级一致,说明所建立的PLS判别模型能够有效地预测茶样的品质等级.     

常用弹簧钢奥氏体晶粒长大倾向的比较

用高温金相显微镜摄取了常用弹簧钢 (6 5 ,6 5Mn ,6 0Si2Mn及 5 0CrVA)奥氏体晶粒长大的系列显微照片 ,绘制了晶粒长大的动力学曲线 ,比较了奥氏体晶粒长大倾向。结果显示 6 5Mn及 6 0Si2Mn钢的长大倾向最大 ,6 5钢次之 ,5 0CrVA钢最小。对影响奥氏体晶粒长大的各种因素进行了扼要讨论。     

基于决策树雪花牛肉大理石花纹分级模型

为建立雪花牛肉大理石花纹等级评价方法,根据不同等级雪花牛肉大理石花纹图像特征及人工评级的标准,确定了影响大理石花纹的等级主要因素。本研究提出影响大理石花纹等级的几何参数特征、几何分布参数特征和统计参数特征。其中几何参数特征主要反映大理石花纹面积、周长等;几何分布特征主要反映大理石花纹图像中脂肪颗粒沉积的密度,根据脂肪颗粒沉积情况可分为大颗粒脂肪、中颗粒脂肪、小颗粒脂肪等;统计参数特征主要反映大理石花纹丰富程度以及大理石花纹分布均匀性。利用相关性分析提取影响雪花牛肉大理石花纹等级的特征参数。建立基于C4.5和CART算法的决策树模型,结果表明：对于C4.5算法建立的决策树分级模型,三级和五级大理石花纹分级预测精度分别为91.80%、92.31%,而该模型针对四级样本建立的模型无效,其结果多数误判为三级;对于CART算法建立的决策树模型同样存在这样的问题,即三级和五级大理石花纹分级预测精度高,而对四级样本分级无效。     

基于不变矩和改进SVM的牛肉大理石纹评级

针对牛肉大理石纹人工评级过程中人为误差干扰大的问题,研究利用图像处理技术提高牛肉大理石纹评级的客观性并增强自动化程度,提出基于不变矩、灰度共生矩阵和混沌蜂群优化混合核函数支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的牛肉大理石纹评级法。首先计算牛肉大理石纹图像的不变矩和灰度共生矩阵统计量并由此构造特征向量;然后将训练和测试样本输入到混合核函数SVM,采用混沌蜂群算法优化SVM中的惩罚因子及核参数,使其分类识别性能达到最优;最后输入待评级样本进行分类识别,得到最优评级结果。大量实验结果表明:根据我国NY/T676-2010牛肉大理石纹标准图谱,评级正确率分别达到100%(一级)、93.3%(二级)、93.3%(三级)、96.7%(四级)、100%(五级)。与基于灰度矩和SVM法、基于灰度共生矩阵和BP(Back Propagation)神经网络法相比,本文所得评级正确率最高,且与专业评级师的实际评级情况最相符。     

基于深度学习的发霉花生识别技术

目的:快速、无损地识别发霉花生，提高发霉花生的识别效率。方法:采用光谱仪采集高光谱花生数据，利用深度学习技术识别霉变花生，建立Hypernet PRMF模型，并以Deeplab v3+、Segnet、Unet和Hypernet作为对照模型进行比较。将所提出的花生识别指数融合到高光谱图像中，作为数据特征预提取。同时将构建的多特征融合块集成到控制模型中以提高发霉花生识别效率。结果:所有模型的平均像素精度均超过了87%。Hypernet-PRMF模型的检测精度最高，达到90.35%,同时对于整个花生数据集，Hypernet-PRMF的错误识别率较低，可以有效识别图中所有的发霉花生。结论:基于深度学习所建立的Hypernet-PRMF模型具有较高的像素精度与检测精度，可有效识别发霉花生。     

纺织品起球自动评级系统的研制

介绍了基于图像处理技术和聚类分析技术的纺织品起球自动评级系统。综合国内外研究成果,着重对图像采集装置和图像处理及等级判别进行了研究,试验表明:自动评级准确率达到90%以上,适用各种厚度和各色纺织品的检测。     

粗集理论在食品安全综合评价中的应用

引入扩展的优势粗集理论,从食品卫生综合等级评价表中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式应用于食品评级中,探讨了一种科学、规范的评级方法,以便对食品进行合理分类和分级,为提高食品评级的决策水平和管理水平、保障食品安全提供科学依据.