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1.
光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。 相似文献
2.
汽车变速器的关键部件齿轮因其加工和装配质量的影响,工作时容易引起振动噪声大及承载能力降低等问题,而齿轮修形是解决这些问题的有效方法,且成本较低。针对某款汽车变速器,利用Romax对齿轮进行修形分析。结果表明,修形后减小了齿轮的传动误差和最大接触应力,齿面载荷分布更加合理。有效改善了齿轮的传动性能,增加了齿轮寿命。 相似文献
3.
采取固定样地是实现森林资源清查信息连续可比、动态评价的重要基础和前提。固定样地设置是影响森林资源调查准确度的重要因素之一。该文分析了方形固定样地产生误差的原因,同时提出了减少误差的措施,为提高森林资源连续清查的准确度提供了一种可行的途径。 相似文献
5.
6.
8.
基于神经网络的东南太平洋茎柔鱼渔场预报模型的建立及解释 总被引:6,自引:0,他引:6
东南太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国鱿钓船的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要内容。本文根据2006~2009年我国远洋船队东南太平洋秘鲁茎柔鱼生产统计数据(月份、经度、纬度)及遥感获得的表温、Nio 3.4区海表温度异常、海面高度资料,利用反向传播(EBP)神经网络建立秘鲁茎柔鱼中心渔场预报模型。在此基础上,尝试使用神经网络解释图(neural interpretation diagram)、自变量相关(independent variable relevance)、灵敏度分析(sensitivity analyses)三种方法解释EBP模型权重,推断东南太平洋茎柔鱼中心渔场形成的主要影响因子。结果认为,影响中心渔场的3个主要影响因子为Nio 3.4区海表温度异常、表温和纬度,其贡献率分别为28.95%、22.1%和19.68%。利用EBP神经网络建立的预报模型不仅在预报精度上达到要求,而且能够很好地解释秘鲁茎柔鱼中心渔场的形成机制。 相似文献
9.
<正>今天又是一个电闪雷鸣的雨天,住在高层的我突然想到了屋顶的避雷设施。时值盛夏,强对流天气很多,在放假前我们还教育学生,雷雨天不要在大树下避雨,不要站在高处,以防遭到雷击,这是因为高处的物体或者大树会和云层放电,也就是通常我们所说的尖端放电。也正是因为这样,包括我国在内的大多数国家高层建筑都采用尖形避雷针作为避雷设施,而英国的高层 相似文献
10.
为保证机床夹具设计的可靠性,定位误差的计算是机床夹具设计过程中必不可少的重要环节之一。为此从定位误差的产生机理出发,介绍了定位误差的概念、产生原因,并给出计算公式,有助于快速实现定位误差的求解。 相似文献