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摘要:为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%, 说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。 相似文献
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[目的]比较并筛选出适用于白藜芦醇在线检测的方法。[方法]通过试验对比了高效液相色谱(HPLC)和紫外分光光度(UV)法测定花生根白藜芦醇的异同。[结果]从线性相关性看,R(UV)=0.999 6,R(HPLC)=0.999 8,2种方法都有良好的线性度,都适用于花生根白藜芦醇的检测;从精密度[RSD(HPLC)=1.87%,RSD(UV)=2.52%]和回收率[HPLC 98.8%~101.2%,RSD为1.25%;UV法97.8%~103.5%,RSD为2.25%]看,HPLC法优于紫外分光光度法;从平均测得结果看,紫外分光光度法测得白藜芦醇含量为0.699 1%、RSD=2.52%(n=4),HPLC法测得白藜芦醇含量为0.690 4%,RSD=1.87%(n=4),2种方法结果相近。[结论]本着在线监测和仪器的普适性,紫外分光光度法更有优势,更适用于花生根白藜芦醇的检测。 相似文献
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试验采用三种不同化学方法按不同比例对玉米秸秆进行加工调制,并进行物理性能比较和营养成分实验分析。结果表明,"三化"复合处理(盐1%、氨3%、石灰5%)效果最好。 相似文献