更新日期: 2025-04-19

木材表面紋理計算機(jī)視覺識別技術(shù)的研究

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木材表面紋理計算機(jī)視覺識別技術(shù)的研究 4.4

順風(fēng)論文網(wǎng) www.sunfoy.com 木材表面紋理計算機(jī)視覺識別技術(shù)的研究 1 緒論 1.1 本課題的目的和意義 木材表面紋理是木材表面的天然屬性 www.5qma.com,直接關(guān)系到木制品的感觀效 果和經(jīng)濟(jì)效益,并且可以作為區(qū)分不同樹種和材性的重要依據(jù)。 它具有精細(xì)復(fù)雜的結(jié)構(gòu), 很難用明確的數(shù)學(xué)解析式表達(dá)。由于木材表面紋理與人的感觀心理有很強(qiáng)的耦合關(guān)系, 如果沒有定量的指標(biāo)作為參考而僅靠人工直觀感性地評價木材的紋理特征, 其結(jié)果將失 去客觀性和實用性。 長期以來 , 國內(nèi)外木材科學(xué)工作者對木材表面紋理進(jìn)行了許多定性的研究 ,取得了 一些研究成果 ,但在定量的研究并不多。京都大學(xué)的增田稔采取以簡單的線形通過排列 模式的變換來模擬木材的紋理特征 ,對木材的平行條紋、渦形條紋、放射狀條紋等進(jìn)行 了研究,發(fā)現(xiàn)當(dāng)完成了類似于一個的周期的深淺變化以后, 以平均值橫線分界的波形陰 影總是能夠全部

木材紋理識別算法研究進(jìn)展 木材紋理識別算法研究進(jìn)展 木材紋理識別算法研究進(jìn)展

木材紋理識別算法研究進(jìn)展

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木材紋理圖案是板材視覺特征的一個重要組成部分,文章分析了國內(nèi)外數(shù)字圖像處理技術(shù)在板材紋理識別中的研究進(jìn)展和應(yīng)用現(xiàn)狀。對當(dāng)前板材識別的主要方法和相關(guān)理論進(jìn)行了探討,分析了這些算法的優(yōu)缺點并對木材紋理識別作了展望。

基于小波變換的木材表面紋理分類 基于小波變換的木材表面紋理分類 基于小波變換的木材表面紋理分類

基于小波變換的木材表面紋理分類

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以300個木材樣本為對象,研究了基于多分辨率灰度共生矩陣參數(shù)的木材表面紋理的分類方法.以灰度共生矩陣特征參數(shù)的相關(guān)性為依據(jù),確定以"角二階矩"、"對比度"、"相關(guān)"、"方差"、"均值和"5個參數(shù)描述木材表面紋理.用symlet4小波對木材圖像進(jìn)行了2級分解,在小波重構(gòu)域,以一級重構(gòu)的水平細(xì)節(jié)h1、垂直細(xì)節(jié)v1、對角細(xì)節(jié)d1、二級重構(gòu)的近似a2、水平細(xì)節(jié)h2、垂直細(xì)節(jié)v2、對角細(xì)節(jié)d2共7個圖像的23個特征參數(shù)構(gòu)成多尺度參數(shù)體系.以bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了紋理分類驗證,正確率為94.0%,優(yōu)于單分辨參數(shù)方法(87.5%).實驗表明:多分辨參數(shù)可以更細(xì)致地描述木材的紋理特征,并能提高分類正確率.

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基于計算機(jī)視覺的高精度瓷磚質(zhì)檢系統(tǒng) 基于計算機(jī)視覺的高精度瓷磚質(zhì)檢系統(tǒng) 基于計算機(jī)視覺的高精度瓷磚質(zhì)檢系統(tǒng)

基于計算機(jī)視覺的高精度瓷磚質(zhì)檢系統(tǒng)

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基于計算機(jī)視覺的高精度瓷磚質(zhì)檢系統(tǒng) 4.3

文章設(shè)計了一種基于計算機(jī)視覺的全自動高精度瓷磚在線質(zhì)檢系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先采用快速的隨機(jī)哈夫變換粗略檢測瓷磚的邊緣直線,縮小參數(shù)搜索范圍,然后使用高精度的哈夫變換求出精確的直線方程。針對邊緣破損的長度,面積等關(guān)鍵指標(biāo),文章還提出了相應(yīng)的量化方法。該系統(tǒng)具有良好的檢測精度和實時響應(yīng)速度,取得了理想的應(yīng)用效果。

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清代家具表面裝飾之木材紋理研究 清代家具表面裝飾之木材紋理研究 清代家具表面裝飾之木材紋理研究

清代家具表面裝飾之木材紋理研究

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清代家具表面裝飾之木材紋理研究 4.5

本文主要以清代家具表面裝飾之木材紋理發(fā)展現(xiàn)狀為研究內(nèi)容,通過分析清代家具裝飾、木材紋理分析和表征、木材紋理應(yīng)用三個方面的發(fā)展現(xiàn)狀,擬得到木材紋理在清代家具表面裝飾中的發(fā)展和研究現(xiàn)狀,并展望木材紋理在家具表面裝飾應(yīng)用中的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

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木材表面紋理計算機(jī)視覺識別技術(shù)的研究熱門文檔

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基于計算機(jī)視覺的微小尺寸精密檢測理論與技術(shù)研究

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基于計算機(jī)視覺的微小尺寸精密檢測理論與技術(shù)研究 4.5

現(xiàn)下的工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域規(guī)模日漸壯大,尤其是涉及微小尺寸精密技術(shù)檢測的實際要求逐漸上升,以往的檢測手段已經(jīng)不能滿足大量工業(yè)部件的供應(yīng)需求,因此需要竭盡全力對計算機(jī)視覺范圍內(nèi)的精密校正處理方案進(jìn)行總結(jié)。

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基于計算機(jī)視覺的機(jī)械臂手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計 基于計算機(jī)視覺的機(jī)械臂手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計 基于計算機(jī)視覺的機(jī)械臂手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計

基于計算機(jī)視覺的機(jī)械臂手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計

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基于計算機(jī)視覺的機(jī)械臂手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計 4.5

機(jī)器人在現(xiàn)代化工業(yè)發(fā)展中占據(jù)著重要的位置,以計算機(jī)為基礎(chǔ)的視覺系統(tǒng)設(shè)計結(jié)合機(jī)械臂手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計能夠為整體的機(jī)器人設(shè)計性能提升奠定基礎(chǔ),同時在計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用輔助下,將手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計中的系統(tǒng)構(gòu)成和具體的系統(tǒng)構(gòu)建結(jié)合,以此提升系統(tǒng)設(shè)計性能進(jìn)行優(yōu)化。鑒于此,本文針對基于計算機(jī)視覺的機(jī)械臂手眼標(biāo)定系統(tǒng)設(shè)計進(jìn)行了分析。

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木材紋理強(qiáng)化技術(shù) 木材紋理強(qiáng)化技術(shù) 木材紋理強(qiáng)化技術(shù)

木材紋理強(qiáng)化技術(shù)

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木材紋理強(qiáng)化技術(shù) 4.4

論述了木材紋理強(qiáng)化技術(shù)的強(qiáng)化機(jī)制及模仿珍貴家具飾面材料的工藝過程。分析了木材紋理強(qiáng)化技術(shù)的環(huán)保性、簡易性及經(jīng)濟(jì)性等優(yōu)點。該技術(shù)在家具行業(yè)具有一定的開發(fā)利用前景。

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木材表面立體自然紋理加工設(shè)備的初步設(shè)計 木材表面立體自然紋理加工設(shè)備的初步設(shè)計 木材表面立體自然紋理加工設(shè)備的初步設(shè)計

木材表面立體自然紋理加工設(shè)備的初步設(shè)計

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木材表面立體自然紋理加工設(shè)備的初步設(shè)計 4.5

為了使速生人工林木材表面具有凹凸自然紋理,設(shè)計了一種應(yīng)用刷削機(jī)構(gòu)加工的設(shè)備。

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六十種木材識別、部分木材鑒別知識

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六十種木材識別、部分木材鑒別知識 4.7

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木材表面紋理計算機(jī)視覺識別技術(shù)的研究精華文檔

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六十種木材識別部分木材鑒別知識

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六十種木材識別部分木材鑒別知識 4.3

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木材的表面性質(zhì)

木材的表面性質(zhì)

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木材的表面性質(zhì) 4.8

木材的表面性質(zhì)

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紅木類木材表面特性的研究 紅木類木材表面特性的研究 紅木類木材表面特性的研究

紅木類木材表面特性的研究

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紅木類木材表面特性的研究 4.8

隨著改革開放經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人民的生活水平開始逐漸提高,與此同時,出于對原始自然和高雅品位的需求,購買紅木質(zhì)材的家具蔚然成風(fēng),而無論是消費(fèi)者還是研究者對于紅木的了解都亟待加深。本文從紅木類木材屬性入手,以紅木材色、光澤度、粗糙度三個角度為框架分析了紅木類木材表面特性。

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基于計算機(jī)視覺的稻米堊白指標(biāo)快速測定方法研究 基于計算機(jī)視覺的稻米堊白指標(biāo)快速測定方法研究 基于計算機(jī)視覺的稻米堊白指標(biāo)快速測定方法研究

基于計算機(jī)視覺的稻米堊白指標(biāo)快速測定方法研究

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基于計算機(jī)視覺的稻米堊白指標(biāo)快速測定方法研究 4.8

?1994-2016chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net vol131,no15 pp1670-672 may,2005 作 物 學(xué) 報 actaagronomicasinica 第31卷第5期 2005年5月 670~672頁 研究 簡報 基于計算機(jī)視覺的稻米堊白指標(biāo)快速測定方法研究 吳建國1,3 劉長東2 楊國花1 任玉玲1 石春海1,3 ξ (1浙江大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院農(nóng)學(xué)系,浙江杭州310029;2浙江大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院,浙江杭州310027) rapidtestmethodofricechalkinessbasedonco

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計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用

計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用

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計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 4.5

隨著社會的發(fā)展進(jìn)步,電已經(jīng)成為人們的必需品之一,在人們生活中占據(jù)重要地位,電力系統(tǒng)也就成最為重要的控制系統(tǒng)之一。所以,電力系統(tǒng)的發(fā)展壯大、更新?lián)Q代都是人們的福音。計算機(jī)技術(shù)作為科技的結(jié)晶,占據(jù)著不可或缺的地位,對人類社會各方面都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,尤其是現(xiàn)在電力系統(tǒng)早已和計算機(jī)技術(shù)融為一體,共同造福人類。論文就計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用進(jìn)行了分析。

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常見的進(jìn)口木材種類識別木材知識

常見的進(jìn)口木材種類識別木材知識

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常見的進(jìn)口木材種類識別木材知識 4.4

常見的進(jìn)口木材種類識別木材知識 1)柚木 學(xué)名:柚木,商用名:teak產(chǎn)地:東南亞 木材性質(zhì): 木材具光澤,有微香氣味,紋理直或略支錯;結(jié)構(gòu)粗糙,不均勻,木材重量中等, 干縮小。木材干燥性能一般,耐磨,能抗海生鉆木動物危害。木材浸注不易,鋸、刨 等到加工性能因產(chǎn)地不同而有變異,一般較易膠粘,油漆上臘性能一般,握釘力 佳,原產(chǎn)于印度、泰國、緬甸等地區(qū),以泰國、緬甸所產(chǎn)材質(zhì)最佳,印尼、南美 非洲等熱帶地有該木種種植,其木質(zhì)較為疏松,油性感不明顯,顏色淺,邊心材 更為明顯。 2)香脂木豆(紅檀香) 學(xué)名:香脂木豆,商用名:balsamo產(chǎn)地:巴西 木材性質(zhì): 喬木,高可達(dá)20m,直徑0.5-0.8,分布于巴西、秘魯?shù)鹊?,喜生長于熱帶雨 林,生長快,天然樹脂叫“鮑爾薩莫”,可用于醫(yī)藥和香料,木材散孔材,心材紅 褐色至紫紅褐色,具淺色條紋;與邊材區(qū)

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計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用

計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用

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計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 4.7

在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中,隨著紅外成像技術(shù)和視頻技術(shù)的廣泛應(yīng)用,圖像信息在電力生產(chǎn)中的作用日益凸顯,對信息分析和理解提出了更高要求。在此背景下,對于圖像的監(jiān)控和理解,由計算視覺技術(shù)代替了人工模式。因此,重點分析了計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用。

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計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用

計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用

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計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用 4.4

在我國科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展的過程中,計算機(jī)視覺技術(shù)在很多領(lǐng)域當(dāng)中得到了應(yīng)用.在本文中,將就計算機(jī)視覺技術(shù)及其在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用進(jìn)行一定的研究.

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木材表面處理

木材表面處理

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木材表面處理 4.5

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如何識別“紅檀”類木材

如何識別“紅檀”類木材

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如何識別“紅檀”類木材 4.7

如何識別“紅檀”類木材,首先要了解它們各自的產(chǎn)地、材色、密度、紋理結(jié)構(gòu)等,現(xiàn)將 “紅檀”類木材的主要特征分別介紹如下: 1.闊萼摘亞木dialiumplatysepalum 蘇木科,摘亞木屬,主產(chǎn)馬來西亞、印尼等地。 市場不規(guī)范名稱:南洋紅檀、紅檀。 闊萼摘亞木:散孔材,生長輪不明顯。心邊材區(qū)別明顯,心材新伐時為淺金黃褐色,久 則轉(zhuǎn)深,為褐色或紅褐色;邊材新伐時為白色,在空氣中久則變?yōu)闇\褐色。無特殊氣味和滋 味。木材重至甚重,氣干密度0.9~1.08g/?。波痕略明顯。 導(dǎo)管含深色沉積物,管孔散生,最大弦徑260?,平均180?。單穿孔,穿孔板平行。管 間紋孔式互列,系附物紋孔。軸向薄壁組織主為離管帶狀,寬1~4,多為2~3細(xì)胞,及環(huán) 管狀;分室含晶細(xì)胞常見。分隔纖維可見。木射線單列甚少,多列寬2~3細(xì)胞;射線組織同 形單列及多列。 2.交趾摘亞木dia

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基于計算機(jī)視覺鋁型材噴涂質(zhì)量檢測 基于計算機(jī)視覺鋁型材噴涂質(zhì)量檢測 基于計算機(jī)視覺鋁型材噴涂質(zhì)量檢測

基于計算機(jī)視覺鋁型材噴涂質(zhì)量檢測

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基于計算機(jī)視覺鋁型材噴涂質(zhì)量檢測 4.6

基于gabor濾波和支持向量機(jī)(svm)質(zhì)量檢測原理,首先對鋁型材噴涂表面的圖像進(jìn)行歸一化處理,然后利用gabor濾波對其進(jìn)行紋理分析,將提取到的能量和方差紋理特征作為支持向量機(jī)的輸入進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),最后利用支持向量機(jī)分類檢測,從而分出大砂和細(xì)砂產(chǎn)品。實驗結(jié)果表明,該方法具有實用性和可行性。

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用木材制成可降解計算機(jī)芯片 用木材制成可降解計算機(jī)芯片 用木材制成可降解計算機(jī)芯片

用木材制成可降解計算機(jī)芯片

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用木材制成可降解計算機(jī)芯片 4.3

電子產(chǎn)品通常由不可再生、不可生物降解并可能有毒的物質(zhì)制成,其更新?lián)Q代速度之快,帶來的是日益沉重的環(huán)境負(fù)擔(dān)。為此,美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的研究人員與美國農(nóng)業(yè)部林產(chǎn)品實驗室合作,拿出了令人吃驚的解決方案:一個幾乎全部南木材制成的半導(dǎo)體芯片。

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近紅外光譜結(jié)合SIMCA模式識別法檢測木材表面節(jié)子 近紅外光譜結(jié)合SIMCA模式識別法檢測木材表面節(jié)子 近紅外光譜結(jié)合SIMCA模式識別法檢測木材表面節(jié)子

近紅外光譜結(jié)合SIMCA模式識別法檢測木材表面節(jié)子

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近紅外光譜結(jié)合SIMCA模式識別法檢測木材表面節(jié)子 4.5

利用近紅外光譜結(jié)合simca模式識別法來檢測馬尾松木材單板節(jié)子。結(jié)果表明,通過培訓(xùn)集樣本建立的基于主成分分析的simca判別模型對有無節(jié)子兩種類型樣本進(jìn)行回判和對未知節(jié)子類型的樣本(包括無節(jié)子和有節(jié)子樣本)的判別正確率均達(dá)到90%~100%,說明應(yīng)用近紅外光譜結(jié)合simca模式識別法可以快速有效地檢測木材表面的節(jié)子缺陷。

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杉木木材表面潤濕性的評價 杉木木材表面潤濕性的評價 杉木木材表面潤濕性的評價

杉木木材表面潤濕性的評價

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杉木木材表面潤濕性的評價 4.5

潤濕性是木質(zhì)材料的一個重要界面特性,直接影響其膠合性能。為了優(yōu)化集成材膠合工藝,以小徑級杉木為研究對象,通過測量脲醛膠與聚氨酯膠在杉木試樣表面的接觸角,對杉木徑切面、弦切面、心邊材及不同粗糙度表面的潤濕性進(jìn)行了測評。結(jié)果表明:杉木徑切面的潤濕性優(yōu)于弦切面,邊材潤濕性優(yōu)于心材,并且表面潤濕性隨粗糙度的增加而提高。建議杉木集成材膠合時,盡量選擇徑切面作為膠合面,并適當(dāng)增加膠合面的表面粗糙度。

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視覺識別在水電廠計算機(jī)系統(tǒng)人機(jī)界面中的應(yīng)用 視覺識別在水電廠計算機(jī)系統(tǒng)人機(jī)界面中的應(yīng)用 視覺識別在水電廠計算機(jī)系統(tǒng)人機(jī)界面中的應(yīng)用

視覺識別在水電廠計算機(jī)系統(tǒng)人機(jī)界面中的應(yīng)用

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視覺識別在水電廠計算機(jī)系統(tǒng)人機(jī)界面中的應(yīng)用 4.4

計算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)在水電廠生產(chǎn)運(yùn)行中發(fā)揮重要作用,運(yùn)行人員通過該系統(tǒng)對全廠的開關(guān)量、模擬量的實時運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控[1]。梨園水電廠采用的h9000計算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng),對系統(tǒng)的人機(jī)界面進(jìn)行巡檢時,工作量大、出錯率高。應(yīng)用視覺識別的理念,基于國標(biāo)安全色和對比色的定義,將告警狀態(tài)信號和正常狀態(tài)信號通過指示燈顏色的不同來區(qū)分,用不同顏色的開關(guān)量名稱來表征其應(yīng)處的不同狀態(tài)。應(yīng)用該方法后的人機(jī)界面,開關(guān)量的巡檢時間縮減到原用時的10%,同時降低了巡檢的出錯率。

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李俊楠

職位:高級室內(nèi)設(shè)計師

擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林

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