，尽快建立起符合现代管理标准的具有充分弹性敏感性和适应性的管理组织，加强管理者自身素质的提高，以先进的管理理念和创新意识促进项目公司的良性发展。项目公司应针对高级管理人员和高级技术人员建立多种激励方式，为所有员工事业的发展提供良好的平台和机会，使员工的利益和公司的发展紧密相连，以较强的企业凝聚力为公司的发展奠定坚实的基础。市场风险市场风险是导致产品商业化产业化过程中断甚至失败的核心风险之，因此建议本项目投资者在确定生产规模和产品推出市场之前应进行较深入的目标市场调查和试销工作。通常市场风险主要源于消费者对产品的观望潜在需求转化时滞后和产品的竞争能力等。本项目生产的羊皮和牛皮鞋面革，市场的开拓风险必然存在，加上产品环保低成本的生产要段时间后才能体现出来，因此目标用户对产品的认知和接受潜在需求被激发出来存在较长的时滞，市场风险较大。相应对策加强市场的前期辅导和市场营销力度，尽快在目标市场和主攻市场建立起完善的推广服务网络，获取较为全面的市场反馈信息实行创名牌战略，以稳定的产品质量合理的价格和优质的服务吸引和留住消费者，确立产品品牌形象。品牌优势将有助于消除市场波动对产品的影响。皮鞋主要风险还体现在皮鞋工业自身发展过程中所面临的环境保护的强压劳动成本的提高原皮资源的匮乏新型材料的竞争及科技进步的缓慢等问题。项目背景项目概况经济特征项目建设的必要性第三章市场分析制鞋行业未来的发展趋势本项目目标市场场址建设条件第五章技术方案设备方案工程方案技术方案核准通过，归档资料。供电第六章主要原材料耗用及来源节能节水节能措施场址环境条件项目建设和生产对环境的影响环境资金筹措第十四章财务评价评价说明产品总成本产品成本估算依据营业收入的估算利润及利润分配估算项目投资现金流量分析资产负债分析不确定因素分析项目风险分析负债表详见附表。不确定因素分析盈亏平衡分析固定成本年营业收入年增值税营业税金及附加年可变成本由计算结果可以看出，当项目营业收入达到时，生产经营处于盈亏平衡状态。以图形表示的盈亏平衡点详见图。图盈亏平衡图经营安全率敏感性分析对营业收入建设投资经营成本这三个因素作敏感性分析计算。其表如下注表中财务内部收益率财务净现值投资回收期均为所得税后的数值。固定成本生产能力万元营业收入总成本亏损区盈利区表敏感性分析表变化因素变化幅度财务内部收益率财务净现值投资回收期年基本方案营业收入建设投资经营成本图内部收益率敏感性分析图营业收入建设投资经营成本由表图可以看出，对项目经济效益影响较大的因素是营业收入和经营成本的变化。因此，生产中是要降低成本，减少废品率，提高原材料利用率二是进步拓展销售市场，扩大销售渠道，提高经济效益。项目风险分析从项目以上经济指标分析，本项目实现年营业收入万元，年增值税万元，年利润总额万元，年净利润万元税后，盈亏平衡点，经营安全率，财务内部收益率，投资利润率，项目具有较好的经济效益。项目投资回收期年包含建设期，期限比较短，因此本项目经营风险和财务风险较小，在财务和经济上是可行的。社会效益分析本项目投产后，可以推动地方经济发展，为地方带来更多的就业机会，促进当地经济的稳步发展。财务评价结论本项目财务指标及经济效益较好，建议企业在今后的生产中加强经营管理，降低材料消耗以及生产成本，同时加强产品的宣传和促销工作，以占领市场，增加营业收入。本项目产品市场前景好，获得高质量产品能力强，具有很好的抗风险性，因此该项目是可行的。第十五章项目存在的风险及应对措施皮鞋加工业发展前景广阔，但也存在着定的风险。该项目也不例外，也会存在着技术风险管理风险市场风险等。技术风险技术方面的风险般主要有技术开发风险转化应用风险和技术寿命风险等。本项目制鞋技术已比较成熟，风险主要体现在技术的转化和替代上。新技术转化为现实生产力的过程较为复杂，涉及到内外多种不确定因素，转化过程的进度和目标都难以预先确定。特别是本项目的生产中涂饰技术的革新，容易造成成品花色品种翻天覆地的变化。为适应产品的流行趋势，要注重国际先进技术对项目产品的冲击，因此对本项目技术的寿命风险必须进行充分考虑了解决这个问题，本文中用小波变换来降噪。如果这些模拟图像再次通过边缘细化和跟踪处理，其效果会更好。虽然在图像边缘检测领域中有多种边缘检测方法，但总是存在些缺点。例如，抑制噪声和保持图像细节不能同时达到最佳效果。因此，如果根据特定实际情况选择合适边缘检测算子，我们将获得满意结果。中文字外文资料,中文字外文资料,算子可以处理图像噪声和灰度梯度。我们定义和，那么算子如下所示算子模板如图所示图算子原始图像和用算子检测边缘后图像，用仿真后结果如图和图所示。图原始图像图边缘检测算子图从模拟绘制图中我们可以知道，边缘位置非常准确。算子边缘检测效果是令人满意。总之，和算子有较好效果，例如图像灰度逐步改变。算子算子是线性时不变算子，它通过检测二阶微分系数为零灰度点来检测边缘点。对于连续函数，算子在点,定义为算子是对图像过滤和计数微分处理过程。它利用卷积循环对称模板确定过滤器零重叠位置输出。算子模板如图图算子在算子检测过程中，首先利用高斯函数对图像做平滑滤波处理，然后利用算子检测图像边缘。最后进行二值化处理，连接边缘点。但利用算子检测边缘通常会出现虚假边缘。因此，算子通常用来判断图像明暗边界边缘像素。算子算子是种新边缘检测算子。它具有非常好边缘检测性能，且应用很广泛。算子边缘检测是寻找图像梯度局部极大值。梯度是高斯滤波器导数。算子使用双阈值算法来分别检测强边缘和弱边缘。在强边缘与弱边缘相连时，弱边缘将包含在输出值里。算子理论基础如方程至所示高斯函数正常边缘边缘增强最大增强对二维图像，算子可以产生边界梯度方向和强度两个信息。算子实际上是对图像分别使用不同模板做卷积，然后采取主要方向。从定位准确性角度来看，算子优于其他算子。这种方法不容易受到噪声影响，在噪声抑制和边缘检测间得到较好折中。它可以检测到真正微弱边缘。二值形态学数学形态学是种适用于图像处理新方法。基本思想是用个结构元素作为基本工具来探测和提取图像特征。因此可以完成图像处理与分析。利用数学形态学进行边缘检测比使用微分检测效果更好，它不像微分算法对噪声那样敏感，同时，提取边缘也比较平滑。二值图像也被称为黑白图像。可以很容易地确定物体图像背景。因此，我们采取结合二值图像和数学形态学来检测边缘。这就是所谓二值形态学。假设该区域显示形状设为，它边缘为。是个适当结构元素，它关于原点对称。首先，我们用结构元素腐蚀，记做︱∈，在这是沿向量对翻转。内部区域用表示，并且是自然边缘，然后可以求出。提取边缘方程记做−。构建结构元素越大，获得边缘越宽阔。模拟结果分析为了比较这些边缘检测算子优缺点，我们分别利用不同算子来检测边缘，模拟结果显示在图和图。原始图像二值图像边缘提取图基于二值形态学边缘检测原始图像罗伯茨算子算子算子坎尼算子算子图几种边缘检测算子比较从仿真结果可以得出结论用算子和二值形态学方法检测边缘效果都比较好。因此，这两种方法都可以使用。但根据测量误差要求，我们最终选择二值形态学方法。四边界跟踪虽然在边缘检测之前已经进行了图像去噪，但是当进行边缘检测时仍会引入噪声。当噪声存在时，使用导数算法来检测图像边缘，通常会产生边界不连续现象。在这种情况下，我们需要连接边缘像素。因此，我们将介绍种通过像素梯度大小和方向进行边缘跟踪方法。基本思想是连接边缘像素有定相似性。利用梯度算法来处理图像可以得到两方面信息。种是大小梯度，另种是方向梯度。通过在这两个方面边缘梯度像素相似性，边缘像素是可以连接。具体地讲，如果像素,是像素,相邻区域，梯度大小和梯度方向必须满足和两个条件，那么像素,和像素,可以连接。如果所有边缘像素连接起来，将得到闭合边界。其中是幅度阈值，是角度阈值。五结论这些边缘检测算子在边缘明显和低噪声情况下，有较好边缘检测效果。但实际采集图像中存在大量噪声，许多噪声被检测为边缘。为