基于IMFO-Otsu的果实深度图像多阈值分割

为了解决传统果实图像进行阈值分割易受颜色、光照等因素影响的问题,提出一种基于改进飞蛾火焰算法（Improved Moth flame Optimization,IMFO）的多阈值分割算法（IMFO-Otsu）。算法在构建深度直方图后,根据多阈值Otsu准则获取最佳分割阈值。为了提高获取最佳阈值的计算效率,对多阈值Otsu准则进行剪枝处理,并使用提出的改进飞蛾火焰算法对算法进行加速。为验证IMFO-Otsu算法的效果,使用该算法对采集得到的果实图像进行多阈值分割,结果表明提出的算法具有良好的性能。由于提出的算法没有用到彩色图像的颜色信息且简单有效,能在夜间环境等复杂情况对果实识别与定位提供支持。     

风力机叶片动力特性测试分析方法研究

风力机叶片的模态分析是风力机整机气弹稳定性及其可靠性分析的重要基础。针对自制的300W模型风力机玻璃钢复合纤维叶片的动力特性进行了测试分析,通过测量分析叶片的振动信号,得到了叶片的固有频率和阻尼比等特性;讨论了激振头的安装和叶片自重等因素对测试结果的影响。为风力机叶片模态分析提供了可行的试验方法,同时,为理论分析计算风力机叶片与整机模态的算法选择和修正提供了依据。