装毛玻璃应注意分正反面

近日,一则关于抹平毛玻璃的微博被热转,微博称只要贴上透明胶带,原本看东西模糊的毛玻璃,一下子就变得如同普通玻璃般透明。网友称,她家住高楼,卫生间窗户磨砂玻璃用久龟裂了,她担心掉下去砸到人,便用透明胶贴上,立刻有网友提醒"你这样一贴,洗澡就‘现场直播’了。"经过测试,她发现贴上透明胶的毛     

大理石工艺画制作技术

众所周知,大理石经过加工,能制成像圆桌、茶几、屏风、横匾等日用品.有的大理石自然具备了颜色各异的形象图案,如按其天然性图案开发、加工,其产品价格非常高,深受消费者喜爱.     

基于空间矩阵束的超声彩色血流成像算法分析

利用广义特征值和矩阵降秩原理的矩阵束算法近来被用于超声彩色血流成像。基于自适应秩选择方法，该算法能够直接估算血流速度，而不需要壁滤波处理，从而比传统自相关算法更精确。本文利用空间信号进行平均，用以消除由噪声引入的混叠现象。并且在低信噪比的环境下提供更精确的估算。基于合成信号的实验表明，该方法能够有效地抑制噪声．并且消除混叠效应。     

用于生物分类学研究领域的显微成像新技术

UV—C光学共聚焦显微图像系统集成了光学和数字图像分析技术，特别适用于采集非平面样品（高度变化范围超过了显微镜景深范围）的图像，它彻底解决了传统光学显微镜成像时高倍数与大景深不能共存的问题，使样品的不同高低部位都能清晰成像，可以获得像电镜图像一样的巨大景深和精致的细节，更能得到电镜图像所没有的真实色彩。UV—C以清晰直观的样品图片带给读者手绘图所不能达到的视觉效果，是生物分类学家研究和描述物种的好助手。     

光谱分析和光谱成像技术检测大豆品质的研究进展

光谱分析和光谱成像技术结合了化学计量学方法,可以用于检测物质中各成分的含量.随着我国大豆产业不断发展,光谱分析和光谱成像技术已应用到大豆品质检测技术的各个方面.本文介绍光谱分析和光谱成像技术的基本原理;归纳技术检测工艺,包括大豆检测状态、光谱预处理方法、光谱特征提取方法和常用建模分析方法;重点总结光谱分析和光谱成像技术...     

碧螺春茶叶的真伪鉴别技术——基于漫反射式高光谱成像技术

提出了基于漫反射式高光谱成像技术结合模式识别的碧螺春茶真伪鉴别方法。试验以漫反射式高光谱成像系统采集碧螺春茶样图像数据;通过主成分分析优选特征图像,并利用灰度共生矩阵从中各提取4个纹理特征参量;最后,利用支持向量机的模式识别方法构建茶叶真伪鉴别模型。训练和预测集的判别率分别达到100%和96.25%。研究表明,利用漫反射式高光谱成像技术结合支持向量机模式识别方法鉴别碧螺春茶品质真伪是可行的。     

融合多光谱成像与深度学习的作物植株叶绿素检测系统研究

为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,以玉米为例设计了基于多光谱成像的田间作物植株叶绿素检测系统,包括可见光(RGB)和近红外(Near-infrared, NIR)图像采集模块、主控处理器模块、模型加速模块、显示及电源模块,用于实现玉米植株智能识别与叶绿素指标一体化检测。首先,采集玉米苗期和拔节期冠层图像数据集,比较了植株冠层实例分割与株心目标检测两种深度学习模型,构建了基于MobileDet+SSDLite(Single shot multibox detector lite)轻量化网络的玉米植株定位检测模型,实现玉米植株识别。其次,提取被识别的植株株心RGB-NIR图像,开展RGB和NIR图像匹配与分割,提取R、G、B和NIR灰度值计算植被指数,使用SPXY算法(Sample set portioning based on joint X-Y distances)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)分别对数据集进行样本划分及特征变量筛选,选择高斯过程回归(Gaussian process regression, ...     

基于高光谱图谱融合技术的英德红茶等级快速无损判别

茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。     

基于射线轮廓点匹配的生猪红外与可见光图像自动配准

为研究生猪多源图像特征提取方法及生猪体表温度与生猪异常的关系特征,该文提出一种基于射线轮廓特征点匹配的红外与可见光图像自动配准方法。采用红外热像仪,同时采集相同猪舍场景的可见光图像和红外热图像,以红外热图像中生猪区域质心为中心间隔均匀角度构建辅助射线,提取射线与边缘轮廓交点构建匹配特征点集,通过计算不同尺度变换因子下特征点集间的加权部分Hausdorff距离作为测度,引入RPROP算法进行迭代加速,实现了可见光图像和红外热图像的快速自动配准。试验中,应用该文算法对50对红外和光学图像进行了测试,所提出自动配准方法配准成功率达到94%,平均配准误差小于1像素,试验结果表明自动配准效果达到或超过手动配准的效果,为进一步研究生猪多源图像异常特征提取奠定基础。     

接种蚯蚓与添加有机物料对茶园土壤结构的影响

蚯蚓通过取食、排泄、分泌黏液、挖掘洞穴等活动,可显著改善土壤结构,提高土壤肥力。为探究蚯蚓与有机物料不同配施方式对茶园土壤肥力的调控效果与机理,设计5个处理组:不施肥(CK),不施肥+蚯蚓(BE),菜籽饼+蚯蚓(CE),茶树修剪物+蚯蚓(JE),生物质炭+蚯蚓(TE),分别进行室内模拟实验。结果显示,与不施肥(CK)相比,接种蚯蚓(BE)处理使土壤的总碳含量呈升高趋势;添加有机物料(CE、JE、TE)三个处理的土壤的全碳、全氮含量、有机质含量均高于BE组,其中TE处理最高。单独接种蚯蚓处理可提高土壤总有机质含量,接种蚯蚓配施有机物料对提高土壤肥力有明显作用,其中茶生物质炭与蚯蚓共同作用效果最好。经过3个月的培养,5个处理中土壤pH均呈降低趋势,其中BE组pH降低最大(6.81到5.82)。在采用同步辐射红外显微成像技术(SR-FTIR)对土壤微团聚体中矿物-有机复合体进行表征后,结果显示土壤团聚体中多糖、蛋白质、脂肪和黏土矿物均呈高度异质性分布,CE和JE组中黏土矿物与大分子有机物具有较高的分散性;黏土矿物与多糖的分布模式较为相似,而黏土矿物与蛋白质类物质、脂肪的分布模式有较大差异,且这种分布模式不受蚯蚓与有机物料互作的影响。各处理土壤团聚体的黏土矿物和有机官能团的相关性决定系数R2由小到大均依次为:黏土矿物-蛋白质、黏土矿物-多糖、黏土矿物-脂肪,表明黏土矿物与大分子有机物的亲和性有差异,且不受蚯蚓与有机物料互作的影响。