动手操作分析电场和磁场方向

结合大学物理中电场和磁场方向判断这类重要问题,采用简单而形象的动手操作方法分析电场和磁场方向.旨在构建体现应用技术型大学"动手动脑"的办学理念,适合应用型大学学生特点的大学物理课程体系提供思路,为应用技术型大学基础理论课程的教学改革提供借鉴.     

基于数字图像的大空隙沥青混凝土离散元模型

为了从细观角度深入分析大空隙沥青混凝土性能,利用CT扫描获取PAC-13大空隙沥青混凝土内部图像,将三维重构的切片图像和CT横向扫描图进行阈值分割,通过体视学理论选取与真实级配最相近的图像作为集料、空隙结构提取对象,建立了像素边长为0.5 mm的离散元模型,并进行单轴压缩虚拟测试.结果表明:三维重构切片图的级配误差比横向扫描图级配误差小了约20%,重构的切片图级配更具代表性;该模型实现的虚拟单轴压缩试验强度值与室内单轴压缩试验强度值相差小于3%,该模型具有很好的可靠性,这种数字图像建模的方法为研究大空隙沥青混凝土内部细观结构提供了参考.     

基于组合型阈值分割的在线立铣刀侧刃磨损测量

在实际生产中，现场测量立铣刀侧刃磨损是一项艰巨的工作．光照条件、刀具空间几何形状和初始位置的标定等因素对刀具磨损参数的测量精度影响很大．针对上述问题，提出了一种基于组合型阈值分割方法的在线立铣刀侧刃磨损测量方法，在保证测量精度的情况下最大限度地获取刀具磨损参数的有效信息．首先，提出一种图像剪切策略对捕捉到的磨损区域不同光强下的原始照片进行预处理，选取弱光下的刀尖区域和强光下的均匀磨损区域作为数据源；其次，对该数据源采用包含改进的直方图法和局部阈值分割法的组合型阈值分割法进行磨损区域提取；然后，将两种方法的结果进行叠加，去除磨损区域以外的多种噪声，并根据第1步的剪切位置，将分割后的刀尖区域图像与均匀磨损区域图像拼接，得到完整的磨损区域；最后，利用最小二乘法求出原始切削刃位置，标定磨损区域图像，计算刀具磨损参数．在立铣刀磨损实验中，测得侧刃的最大磨损量的精度大于98%，最大误差不超过5μm．实验结果表明，本文提出的方法能够获取全面的磨损区域信息，给出完整的磨损区域和精确的刀具磨损参数，有助于更加可靠地评估刀具磨损状态．     

基于改进Sobel算法的焊缝X射线图像气孔识别方法

提出一种具有自适应能力的焊缝X射线图像气孔检测方法.通过局部动态阈值分割法设计了多方向的焊缝X射线图像模板,采用Sobel算法对复杂背景下的焊缝进行边缘检测和区域标记,并在标记区域对原始图像x和y方向的灰度梯度进行分析,以增强小气孔和粘连气孔的识别能力.检测应用效果表明,所提出的方法具有良好的自适应能力且准确快速,能够有效地克服人工评片中产生的漏判与误判等缺点,并且能够存储和查询检测数据.     

基于模糊递归和最优硬阈值的局部投影降噪算法

针对原始局部投影降噪算法的局部邻域选取问题和子空间划分问题，提出了一种基于模糊递归图和最优硬阈值准则的局部投影降噪算法。首先，利用模糊递归图确定局部邻域范围；然后，再对邻域矩阵进行奇异值分解，并利用最优硬阈值准则对局部邻域的信号子空间和噪声子空间进行划分；最后，进行投影去噪。Lorenz信号的仿真结果表明，所提方法能够提高信噪比并降低均方误差，恢复原始吸引子的形态结构。对实测含噪心电图信号进行处理后，信噪比显著提高，验证了本方法的有效性。     

太原市民营经济开发区地电场观测系统运行评测

详细介绍了太原市民营经济开发区地电场观测系统的运行情况,从数据的完整率和图形曲线变化等方面对仪器观测系统进行了全方位的综合评价,结果表明:该区地电场观测仪器系统运行平稳可靠,能够有效记录民营区范围内地电场的相关变化,为该区地震预测预报提供一定的依据。     

基于灰度空间大熊猫图像分割方法研究

大熊猫作为中国国宝,其监测及保护更受到越来越多的关注。本文详细介绍基于灰度空间的阈值分割方法,用于大熊猫图片前景的提取,并与基于YCbCr颜色空间的分割算法进行对比,分析阈值分割的适用范围及分割效果。     

基于机器视觉棒材复检计数系统

在棒材的生产过程中,为了减轻工人劳动强度,提高生产效率,采用非接触式方法对棒材进行复检计数.利用工业CCD对棒材端面进行拍摄,通过数字图像处理技术对图像进行中值滤波、二值化、BLOB处理,提取棒材端面特征并计数.     

模糊模式识别中隶属函数选取的探讨

通过数值实例,论证了利用最大隶属度原则对三角形类型模糊模式识别时隶属函数选取的优越性,并提出了一种给定阈值且以三角形内角和差关系作为底数变量和指数变量的指数型隶属函数.     

非线性带涂层圆柱形复合介质的电势分布

利用摄动方法,研究了在外加交流电场E=E1sinωt+E2sin3ωt+E5sin5ωt的作用下,非线性带涂层圆柱形复合介质的电势分布,这种介质的电流密度J和电场强度E之间满足的关系为Jα=σαE+χα|E|2E。