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基于多尺度Hessian矩阵滤波的陶瓷瓦表面裂纹检测方法被引量：12: 2020年; 陶瓷瓦表面缺陷的自动检测是该产业升级中亟待解决的问题。陶瓷瓦表面为立体的形态结构且存在大量的花纹,这将导致陶瓷瓦表面光照不均匀,会对缺陷自动检测造成许多干扰。为此,本文提出基于多尺度Hessian矩阵滤波的陶瓷瓦表面裂纹检测算法。首先使用带通滤波抑制陶瓷瓦图像背景及噪声并突出陶瓷瓦裂纹特征;然后,利用多尺度Hessian矩阵的特征值构建陶瓷瓦裂纹相似性函数,实现陶瓷瓦裂纹特征增强;最后,采用二值化和形态学处理的方式,提取裂纹的参数信息。通过实验表明,该算法可以有效去除复杂背景的干扰,提取出完整的陶瓷瓦表面裂纹,且运算效率较高,准确率高达95%。; 周飘李强曾曙光郑胜肖焱山张绍伟李小磊; 关键词：图像处理机器视觉多尺度滤波 HESSIAN矩阵

地方品种猪养殖的最佳出售方案——数学建模最优模型研究被引量：2: 2015年; 伴随社会经济的高速发展,利益最大化成为人们所追求的目标,如何用有限的资源产生最大的利益成为许多企业追求的目标。为通过数学建模最优化模型训练为企业土猪的养殖寻求最优化方案,通过Gompertz模型模拟猪的体重与时间的变化关系,结合市场价格不确定因素以及土猪养殖时间、成本等因素,最终根据企业现有条件,利用MATLAB程序求解,训练出土猪养殖的最佳养殖、出售方案,实现利润的最大化,并进行验证。对于企业最优化方案提供了一定的数学基础,也为促进地方经济发展起到了推动作用。; 王威熊伟吴月星周飘赵莎莎; 关键词：数学建模

一种针对MWISP项目分子云团块的3DCNN证认方法被引量：1: 2020年; 分子云团块是恒星的诞生地.分子团块的普查和其性质的全面研究将有助于了解恒星的形成乃至星系和宇宙的演化过程.随着银河画卷计划(MWISP)项目的深入进行,这类研究方案变得切实可行.但是项目产生的分子云观测数据是海量的,因此迫切需要一种能够自动识别和证认分子团块的方法.目前应用广泛的3维分子云数据处理方法有很多,典型的包括Gauss Clumps、Clump Find、Fell Walker、Reinhold等,但都需要输入多个参数来控制它们的性能,并且进行反复的参数优化和目测才能得到比较满意的结果.对于大规模的观测数据,利用现有方法进行分子团块的证认将是一项耗时耗力的任务.为了克服传统分子云团块检测算法的局限性,人工智能(AI)的方法将提供一个很好的解决方案.提出了一种3D CNN (Convolutional Neural Network)方法,它可以自动处理3D分子谱线数据,整个过程分为检出和验证两个步骤.首先,通过设置较低阈值使用Clump Find以检出候选对象,然后通过训练好的3D CNN模型进行验证.利用仿真数据所做的一系列的实验结果表明,该方法的综合表现优于4种传统方法.将该方法应用于实际的MWISP数据表明, 3D CNN方法的性能也令人满意.; 周飘罗骁域郑胜郑胜郑胜

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周飘