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(定稿)消防支队培训基地建设项目资金申请报告4(喜欢就下吧) (定稿)消防支队培训基地建设项目资金申请报告4(喜欢就下吧)

格式:word 上传:2022-06-25 19:03:50

《(定稿)消防支队培训基地建设项目资金申请报告4(喜欢就下吧)》修改意见稿

1、“.....遍历图片内存。统计的区域划分如图所示图分区域法示意图对蓝色区域的共个区域分别进行直方图统计,每个区域都求出相对应的阈值,遍历该区域内的像素点成员当,的像素值与阈值之间的灰度差距大于人为设定的参数时,就说明该点与周围像素环境之间存在着明显的不同。可将该点的灰度值赋值为。否则该点赋值为。公式如下当时当时公式最终从得到的新二值图像内存数组命名为。该数组的亮度信息如图所示。图二值图可以在上图中看出,瑕疵的信息因为局部二值化的关系而被很好的保留了下来。瑕疵特性参数计算瑕疵特征的提取主要包括瑕疵面积长度和宽度的计算等。为了要提取出这些信息,可以用区域生长法来完成。区域生长法提取普通的区域生长法是连通法。就是对个点的上,左上,右上,左,右,下,左下,右下共个方向进行遍历扫描,如果在该遍历方向上也存在与当前遍历点的像素值相同的点时,就将该个点看做都是属于同个瑕疵上的像素点。但是考虑到当前系统中捕捉到的瑕疵往往是属于狭长的缝。而用连通法提取狭长缝隙的信息时就很有可能就会造成缝的断裂。最终会导致将条缝的信息分为了块或多块连通区域信息来处理。为了避免这现象......”

2、“.....结构体成员信息可以是瑕疵长,瑕疵宽,瑕疵面积等等。本系统采用的是可调节的全方位拓展法求区域生长。设每个方向上向外拓展个像素。如图全方位拓展法求所示,点上的每个方向的像素都向外拓展了个像素,即。入队出队图全方位拓展法求区域生长扫描内存数组信息里的目标圆环区域,如果发现点的像素值,等于时,就将该点标记为点,并堆入队列中。每次遍历队列,如果发现队列不为空,就让队尾元素出队,出队的同时,记录下当前出队的点的坐标位置并以该点做为基准往个方向连通个像素出去,形成个的窗口如图全方位拓展法求所示。遍历窗口里的点成员如果该点位于内存数组的目标圆环检测区域内,并且该点对应的像素值,等于时,就亦将该点标记为点,并堆入队列中。如此依次循环。在往复的过程中如果发现当前出队点的轴坐标小于在它之前出队的点的轴,就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标大于在它之前出队的点的轴,就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标小于在它之前出队的点的轴,就将的值赋值给变量。如果发现当前出队点的轴坐标大于在它之前出队的点的轴......”

3、“.....直循环到队空为止。此时,则说明条瑕疵的信息遍历结束。记录下此时的,四个值,并统计好之前的入队的个数。则有公式公式这样,对于瑕疵信息数组,每个成员都代表的是每个瑕疵在维图像上的所有信息。瑕疵的判断虽然我们根据全方位拓展法求得了瑕疵数组。但是并不是所有的瑕疵都会影响产品的合格与否。所以我们还要通过计算各个瑕疵的特性,排除掉些无关紧要的瑕疵。对于般密封圈表面来说,些很小的点瑕疵,极短的缝瑕疵,以及位于圆环表面的瑕疵都对密封圈的使用没有任何影响。所以我们要通过计算,将这些瑕疵排除在外。瑕疵面积的计算法在本系统中瑕疵的面积可以直接用来代替,当瑕疵面积小于人为设定的参数时,我们就对该瑕疵判断为合格。反之,则判断为不合格。瑕疵长的计算法计算瑕疵长时,基于瑕疵的线性特征,首先对瑕疵做细化操作,得到单像素宽的瑕疵骨架曲线。瑕疵的长度实际上就是骨架图像骨干点之间的长度之和。骨化后的图像是个单像素宽度的连通性好的骨干图像。可以分别求取相邻像素之间的长度,然后把所有的相邻像素之间的距离求和即为所得,如下式公式,和,是相邻骨干点的两个点是水平方向的比例因子......”

4、“.....即水平方向上的像素个数与实际情况垂直长度的比值是两个相邻像素之间的长度。总长度即为所有相邻像素之间的长度之和。当瑕疵长小于人为设定的参数时,我们就对该瑕疵判断为合格。反之,则判断为不合格。瑕疵宽的计算法计算瑕疵宽时,仍然对瑕疵做细化操作后,骨架各点所在的瑕疵的位置的宽度反应出瑕疵各段的宽度。由于骨架曲线是单像素曲线,则个骨架点与相邻点的其他两个骨架点相接,分别求出与相邻点的斜率。则每个斜率的垂线与瑕疵边缘相交两点,两点的连线的大小即为宽度值。比较这两个宽度值其中较小的为这个瑕疵的宽度。设骨架曲线的其中个骨架点用,表示,其相邻骨架点分别为,和,。骨架线在点的斜率近似用直线的,,,,,导师评语率表示,则斜率表示为公式过骨架点斜率为的直线与瑕疵图像边缘交于两点,记为,。则此瑕疵的宽度表达式为公式同理,骨架线在点的斜率近似用直线表示,同样的原理求出,然后比较与的大小,取较小值作为瑕疵的宽度。最后结果,。当瑕疵宽小于人为设定的参数时,我们就对该瑕疵判断为合格。反之,则判断为不合格。实际的检测效果如下......”

5、“.....图算法最终的处理结果为本算法得到的最终的处理结果,可以看到,所有位于密封圈表面上的瑕疵都被检测出来了图密封圈灰度图图算法最终的处理结果实验结果我们的最终成果如图所示,我们已经搭建出了检测平台包括相机光源嵌入式主板触摸屏显示器等元素。软件的识别算法也能达到预计的水平。图成果图本章小结本章主要讲述了密封圈表面识别算法的主要流程。并对每个步骤用文字公式和图片的方式进行了详细的解说。第章总结与展望本文讲述了密封圈的图像采集结束后如何通过利用嵌入式图像处理技术,对密封圈上的瑕疵图像进行处理,提取出瑕疵的信息,并对瑕疵的特征参数与密封圈合格标准参数进行比较,筛选出合格的密封圈的过程。根据瑕疵的特有的特征,对比当前流行的图像识别算法,改进出套更加适合密封圈检测的图像识别算法。算法中对均值滤波和中值滤波图像二值化特征提取等过程均作了改进。实现了较为快速适合的密封圈识别算法。当前所有的算法都是用语言在上实现的,但是能否直接用在工业上检测密封圈,该算法还需要在速度上和精确性上得到提高,在之后的这段时间我会继续努力在机器视觉上寻求新的突破。将来展望机器视觉将完全代替人工肉眼完成所有的检测识别......”

6、“.....国内市场竞争非常激烈,在市场中打造新业转移工作领导小组,负责承接产业转 移的日常工作,建立部门联席会议制度,定期召开会议,交流情况,通报信息,研究 制定产业转移的支持措施,协调解决承接产业转移工作中的重大问题。 县为鼓励外商投,国家曾先后多次调高出口退税率,尤其是月份把鞋类产品的出口退税率 从提高到,使得鞋类企业出口成本大幅降低,直接减轻了企业负担,提高了 产品的市场竞争力。 近年来,江西省从上到下都成立了承接产受制于人。必须以市场为导向,进 步提高鞋产品的科技含量和营销服务的现代化管理水平,以技术创新为动力,加快战 略转型,努力提高运动鞋产品的科技含量和附加值,向技术优势产品转变。 国家政策 去年场前沿到后勤生产的综合管理能力。品牌的同质化会不断为个性化特 质化所取代。 三是以创新提高产品附加值。我国运动品牌产品企业要想在国际市场中占据更大 的份额,只有技术研发才是出路,没有技术就永远市场营销竞争的武器不仅仅表 现为广告和明星,而是企业营销资源优势整合的竞争,包括品牌定位终端建设渠道 升级等全面的整合......”

7、“.....那现在就是正规军的兵团作战, 考验企业从市是品牌更趋个性化。对企业来讲,原来广告明星的品牌建设公式已经不 适应现在的市场竞争,企业需要营销升级及产业的结构升级。方面由于消费者不断 。项目所在地有丰富的电力资源,已为工业企业架设二条的专线。 市场分析 我国运动鞋产业现状 我国是世界上最大的鞋类生产大国,全国年产量为亿双,我国产量为 亿双,占有全球份额。我国的运动鞋生产企业由两部分组成,部分是港台企业 投资的鞋厂及韩国企业等国外企业投资的鞋厂,它们以专业生产世界知名品牌运动鞋 为主。另部分就是为数众多的大陆本土制鞋企业,或是替他人代工,或是自创品元 总投资收益率 投资利税率 资本金利润率 财务内部收益率税后 自有资金财务内部收 序号指标名称单位数量备注 生产规模万吨年 产品细度 产品比表面积 系统运转率 设备重量吨 装机容量 矿粉平均电耗 新增劳动定员人不含临时工 劳动过计量稳流过后经库底配 料皮带分别送入三台矿渣磨内粉磨,矿渣粉出料后经提升机提至散装库中储 存散装......”

8、“..... 表主要技术经济指标表 或汽车运输进厂,由吊机和装载机配合卸料到指定场地堆放。堆场的 湿矿渣经铲车送至进料皮带机上,喂入烘干机内,烘干后的物料经出料罩落到出料提升机 中,被提升到干渣库中储存干渣库出料口设定量给料机,通磨系统为三台矿渣磨,能力 矿渣烘干采用台矿渣烘干机,能力。 自动控制采用集散控制系统对生产线进行集中控制,实现企业现代化管理。 工艺生产方法 矿渣原料由船运建筑工程电气自动化 总图运输给排水环境保护劳动安全节约能源等,并根据建设规模和技术方案进行 投参行分区域统计。遍历图片内存。统计的区域划分如图所示图分区域法示意图对蓝色区域的共个区域分别进行直方图统计,每个区域都求出相对应的阈值,遍历该区域内的像素点成员当,的像素值与阈值之间的灰度差距大于人为设定的参数时,就说明该点与周围像素环境之间存在着明显的不同。可将该点的灰度值赋值为。否则该点赋值为。公式如下当时当时公式最终从得到的新二值图像内存数组命名为。该数组的亮度信息如图所示。图二值图可以在上图中看出,瑕疵的信息因为局部二值化的关系而被很好的保留了下来......”

9、“.....为了要提取出这些信息,可以用区域生长法来完成。区域生长法提取普通的区域生长法是连通法。就是对个点的上,左上,右上,左,右,下,左下,右下共个方向进行遍历扫描,如果在该遍历方向上也存在与当前遍历点的像素值相同的点时,就将该个点看做都是属于同个瑕疵上的像素点。但是考虑到当前系统中捕捉到的瑕疵往往是属于狭长的缝。而用连通法提取狭长缝隙的信息时就很有可能就会造成缝的断裂。最终会导致将条缝的信息分为了块或多块连通区域信息来处理。为了避免这现象,我们将区域生长法做了如下改进首先定义下瑕疵的结构体数组用来保存每个瑕疵的信息,结构体成员信息可以是瑕疵长,瑕疵宽,瑕疵面积等等。本系统采用的是可调节的全方位拓展法求区域生长。设每个方向上向外拓展个像素。如图全方位拓展法求所示,点上的每个方向的像素都向外拓展了个像素,即。入队出队图全方位拓展法求区域生长扫描内存数组信息里的目标圆环区域,如果发现点的像素值,等于时,就将该点标记为点,并堆入队列中。每次遍历队列,如果发现队列不为空,就让队尾元素出队,出队的同时......”

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