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31.
花鲈视觉发育与摄食行为的关系 总被引:6,自引:0,他引:6
花鲈(Lateolabraxjaponicus)是我国沿海近岸生活的一种重要经济鱼类,喜栖息于河口咸淡水处,亦生活于淡水.近几年国内外已进行大规模养殖和人工繁殖.我国学者对其形态、发育、繁殖生物学研究较多[1~3],对其生理特性的研究较少,特别是对其... 相似文献
32.
不同眼内灌注液对兔角膜内皮细胞的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
内眼手术中使用的眼内藻注液对角膜内皮细胞可产物损害,不同的灌注液可产生不同的影响,对临床常用的眼内灌注液(乳酸钠林格氏液和平衡盐溶液BSS))进行动物实验,以观察共对角膜内皮细胞的影响。对10只新西兰白兔作前房穿刺,放置特制的前房灌洗 针进行2h持续灌注,左眼采用乳酸钠林格液,右眼采用BSS;灌注前、灌注后5min、10min、20min每10min用超声角膜测厚仪测定中央角膜厚度。2h后取下角膜 相似文献
33.
目的:对28例人工晶状体前膜的形成及原因,治疗及预防进行分析。方法:回顾性分析354例白内障除及人工晶状体植入术,术后发生人工晶状体前膜28例7.9%,经给活动瞳孔、皮质类固醇激素、环磷酰胺及YAG激光治疗。结果:28例视力恢复至膜形成前,3例下降。结论:不同类型的白内障及人工晶状体植入术后其前膜的发生率不同,治疗关键是早期发现、早期治疗。 相似文献
34.
家具制造业信息化的构想及关键技术 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述了中国家具制造业信息化建设研究的现状、内涵和发展趋势,提出了实现中国家具制造业信息化的构想,并就其关键技术进行了初步的探讨。在“以信息化带动工业化,以工业化促进信息化”、“用高新技术和先进适用技术改造提升传统产业”的基础上,提出了加强中国家具制造业信息化建设研究的建议。 相似文献
35.
36.
为了提高机器视觉中照明系统的质量,获得优质稳定的图像,设计了一种基于USB通信协议的LED光源控制器.该控制器采用基于ARM Cortex - M3内核的STM32F107作为微控制器,应用PWM调光技术以避免模拟调光中的色偏现象,并实现了普通、频闪、外部触发三种照明模式.在机器视觉检测系统的应用表明该控制器不但能够降低成本,而且能够实现PWM数字化精确调光,改善所提取图像质量. 相似文献
37.
《系统工程与电子技术(英文版)》1998,(4)
1.INTSODUCTIONtraditionallythemodelofarobothand/eyecoordinationsystemmustbeestimatedanddeterminedinadvanceforsystemcolltrol.Thisformsthetaskofsystemcalibration.Asystemcalibrationissomewhatthecombinationoftheoreticalresearchandengineeringrealization.Theaccuracyofasystemmodelismorelikelydependentonthetechniqueofengineeringrealizationthantheresearchesontheoreticalmethod.Realizationofthecalibrationmethodisthebottleneckfortheaccuracyofresultantmodelapproachingitstheoreticalvalue.Thisisthemainr… 相似文献
38.
创新案例及理论研究表明,创新者的愿景在创新发生中发挥着重要作用。创新者对其存在价值的自觉及对事物未来发展前景的洞察是构成愿景的两个核心要素。愿景是推动创新发生的重要动力、创意产生与选择的重要源泉和标准,以及凝聚创新团队的精神内核。 相似文献
39.
搭建了四轮驱动农业机器人视觉导航试验平台。设计了基于AVR单片机的下位机控制器,实现了4个电机的独立速度控制及其与上位机间的串口通讯功能。将最小二乘法和线扫描算法相结合,实现了农业机器人在作物行间行走的导航路径提取的视觉导航算法。测试表明:该算法具有较好的实时性,可以应用于农田两行作物间的导航试验。 相似文献
40.
针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。 相似文献