OPTIMIZATION OF BIPARTITE JOINS WITH GRAPH THGORY

An optimization approach for multi-relational joins based on the matching concept in graph theory is introduced. The basic idea lies in constructing a join graph from an expression of N-relation query, and seeking for a maximun matching with minimun total weight. The algorithm for bipartition(X, Y) is proposed in this paper.     

Developing a Recognition System of Gun-code

Intelligent recognition system of gun code is designed , which achieves online recognition of gun code. We applied video camera to get image, and some special technique in this deformed character recognition. As well, we applied dynamic template matching to get a better result.     

农产品加工中的营养学思考与营养食品生产

中国农产品生产及其加工曾经经历过注重产品数量扩增、技术设备改进和卫生安全的发展阶段,目前正处在挑战和发展机遇并存的转折时期.中国农产品生产及其加工业应把握时机,应用营养科学为指导,科学地制定"十一五"期间的发展战略,丰富和发展营养食品产业,促进农产品生产和加工全面满足人民营养健康需要和市场需求,这将是开拓发展领域,实现产品升级换代,提升竞争能力和增值潜力,主动迎接国际挑战的战略举措,也是实践"以人为本"的科学发展观的具体体现.     

一种快速判别梨果梗的方法

果梗完好与否是梨品质检测的指标之一,因而对果梗情况进行准确判别具有重要意义。为此,通过计算机视觉系统摄取梨的图像,利用图像处理技术提出了一种能快速判别梨果梗有无的算法。该算法的识别正确率达90%,识别速度大约在20～30ms,实现了对梨果梗进行高速检测的目标。     

玉米胚挤压膨化系统参数优化试验

研究了用于浸油的玉米胚挤压膨化系统参数(模孔孔径、套筒温度、物料含水率、螺杆转速)对各考察指标(粕的残油率、剪切强度及糊底程度)的影响规律．并对其参数进行了优选。同时对最佳参数的膨化玉米胚与传统浸油的轧胚玉米胚、原始玉米胚的显微结构进行对比分析。研究表明：玉米胚挤压膨化系统参数选择合适，浸出时玉米胚不糊筛底，残油率小于0．5％。     

基于计算机视觉技术的水果分级研究进展

较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法,指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题.同时,提出了未来水果分级的发展方向,认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势.     

基于虚拟仪器的农产品"身份证"数字识别系统

介绍了基于虚拟仪器图形化语言LABVIEW开发的农产品"身份证"数字识别系统,采用CCD摄像机对农产品"身份证"编号进行采集,通过PCI-1411彩色图像采集卡将图像传输到计算机并进行图像处理,最后应用美国NI公司的OCR软件包对处理好的编号进行识别.结果表明,该系统抗干扰能力强且精度高.     

湿冷换热器的计算与试验

为克服普通冷库保鲜果蔬时半冷时间长和冷却排管结霜等缺点，采用湿冷系统保鲜果蔬。探讨了湿冷保鲜系统中湿冷换热器的设计计算方法。试验表明，设计方法合理．系统运行正常，适合预冷,保鲜效果明显。     

红碎茶CTC齿辊数控加工及误差统计研究

介绍了自行研制的红碎茶CTC齿辊微机数控加工车床的总体方案，进给系统结构设计以及微机数控硬件系统主要构成、软件功能和加工子程序。利用数理统计学方法，对齿辊3mm节距误差进行了分析研究，结果表明采用微机数控加工齿辊，节距精度得到明显提高。该机同时也保留了普通车床基本功能。     

一般6R机器人的高精度逆运动学优化算法

为提高一般6R机器人逆运动学算法的精度和效率,提出一种基于符号运算和矩阵分解的优化算法。对6个基础逆运动学方程作变换,采用符号运算预处理得到14个逆运动学方程,避免大量浮点数计算累积误差。利用其中6个方程与关节变量3无关的特点,将目标矩阵从24阶降低到16阶,包含的关节变量从3个增加到4个。把一元16次方程求根问题转换为矩阵特征分解问题,并选取较高数量级的相关数据元素计算关节变量,进一步提高了算法精度。以一般6R机器人为例,求解结果表明,提出的算法能够得到具有任意期望精度的最多16组实数逆运动学解。