多纹理分级融合的织物缺陷检测算法

针对织物缺陷检测过程中纹理分布的复杂多样性引起误检和漏检的问题,结合织物纹理周期性特点,提出一种多纹理分级融合的织物缺陷检测算法。在检测过程中,首先利用织物缺陷图像的Tamura粗糙度图,对缺陷区域进行初步定位和自适应性生长,将初步定位的区域映射到原始织物图像中;其次根据织物图像的周期性分布特征,对初步定位区域进行分块,提取图像块的局部相位量化(LPQ)特征、Tamura特征,并将2种特征融合;然后计算融合特征与正常块特征的相似度,获取相似度图;最后将初步定位区域的经纬向特征图与相似度特征图融合,检测缺陷存在的区域。经TILDA织物纹理库数据的实验测试结果表明,缺陷区域的初步定位和自适应生长,降低了缺陷检测过程的冗余度,提高了检测效率,避免了织物缺陷检测过程中的误检和漏检情况。     

空压系统分供降压，降低电耗

啤酒厂的空压机是重点耗电设备,我厂原空压系统除糖化排糟单独供风外,其余系统采用串联供风,由于仪表用风、塑包机、纸箱机等需求供风压力较高,整个系统供风压力定为0．65MPa。     

关注LIMS发展 培育中国LIMS市场——记首届中国实验室信息管理系统(LIMS)学术研讨会与展示会

由中国分析测试协会、北京科学仪器装备协作服务中心、北京信息产业协会主办的首届中国实验室信息管理系统(ＬＩＭＳ)学术研讨会与展示会于 2 0 0 2年 4月 2 6～ 2 7日在北京成功召开。参加本次会议的代表约 1 5 0人 ,国内外ＬＩＭＳ厂商 6家。石油化工科学研究院陆婉珍院士为本次会议致了辞。本次会议的主要内容为主题报告和ＬＩＭＳ产品介绍 ,有关专家分别就实验室管理、数据自动化等议题阐述了在中国普及ＬＩＭＳ的必要性 ,参会的 6家从事ＬＩＭＳ开发的国内外高新技术企业详细介绍了各自产品的功能。关注ＬＩＭＳ发展、培育中国ＬＩＭＳ…     

纳米测量技术研究的若干进展

对纳米测量的长度测量、粒度测量、测量标准、测量仪器及其与计算机通讯及网络技术的结合等方面进行了讨论，并对纳米测量国际学术会议及纳米测量的有关技术进行了综述。     

基于复合相变散热的锂离子电池热管理实验研究

以纳米氮化硼(BN)为填料,制备不同质量分数的石蜡基纳米复合材料,对其进行热物性表征,并将该材料用于锂离子电池的热管理。实验结果发现,BN与石蜡之间为物理复合作用;复合材料的熔点和相变潜热随着BN含量增加均有所降低,复合材料导热系数发生转折的点对应于熔点;由于BN在石蜡中发生沉降,导致其含量为1%时复合材料热导率最大,为0.3386W/m·K。将1%的复合材料应用于锂离子电池的热管理,发现在3C和5C倍率放电条件下,电池表面最高温度较纯石蜡分别降低1.43℃和3.39℃,具有3.5%和7.6%的降温效果;最大温差分别降低0.24℃和0.35℃,比纯石蜡降低20%以上,电池表面温度更趋于均匀。因此复合相变材料在电池热管理上具有较好的应用前景。     

湖南涔天河水库扩建工程对库首雾江古滑坡体影响监测分析

湖南永州涔天河水库扩建工程库首右岸的雾江古滑坡体下游边缘距大坝仅300余米,一旦产生滑动,滑坡体可能在水库内形成涌浪,对下游面板堆石坝、进水口等建筑物安全造成威胁。根据滑坡体地质、地貌、地下水的分布情况,在扩建工程建设中采取减载压脚等工程措施,同时对雾江滑坡监测系统进行了全方位的设计和布置。监测项目主要包括降水量、表层位移、深层位移及地下水,并安装了自动化采集装置。工程投入运行2 a来的监测结果表明,雾江古滑坡体处于缓慢的蠕滑变形状态,受库水位影响不明显。     

1-脱氧野尻霉素控释微丸的制备及其性能研究

以1-脱氧野尻霉素为原料,羟丙基甲基纤维素钛酸酯作为控释包衣材料,以微晶纤维素为芯材制备空白丸芯,羟丙基甲基纤维素作为黏合剂进行上药,采用流化床进行包衣制备了载药1-脱氧野尻霉素控释微丸。制备后的微丸装入胶囊中。SEM分析表明,制备的控释微丸呈近圆球状,表面光滑、均匀紧致,横切面丸芯、上药层与控释层清晰可见,厚度均匀一致,说明包衣工艺稳定。控释胶囊中1-脱氧野尻霉素含量均匀度好且杂质符合规定。在体外溶出试验中,分别在pH值1.2、4.5和6.8的溶出介质中,1-脱氧野尻霉素制备控释微丸与1-脱氧野尻霉素速释片溶出曲线有很大的差异,在1~12h呈现零级线性释放,控释效果良好。产品分别在高湿度92.5%、强光照（4500±500） lx和高温条件下存放30d,存放后产品稳定性良好。     

基于HSV颜色特征和贡献度重构的行人跟踪北大核心CSCD

在光照、背景变化、遮挡、噪声、快速运动等复杂环境下,准确地实现行人跟踪一直是富有挑战性的任务。针对这些问题,提出基于HSV颜色特征和贡献度重构的行人跟踪算法。在粒子滤波的框架内,从HSV空间提取目标的混合颜色特征生成目标模板集,依据不同区域对跟踪结果的影响对区域进行贡献度分配,并将其引入到一个自适应的正则化模型中,将具有最小重构误差的区域判定为待跟踪目标。为了增强算法的稳健性,跟踪过程中对模板进行实时更新。在OTB 100个序列上进行测试,本文算法得到跟踪结果的平均中心误差和跟踪成功率两项指标分别为0.6624pixel和0.4153,优于同类其他算法。实验结果表明,该算法能够在复杂的视频场景中实现对行人的连续跟踪,且稳健性较好,有利于在实际系统中的实现。