基于机器视觉的棉花颜色检测方法

针对国内目前通过图像处理测量棉花颜色等级方法较少的现状,设计了一种基于机器视觉的棉花颜色检测方案。为提高棉花样本的拍摄质量及高效性,使用Halcon软件连接CMOS工业相机进行实时采集。首先对采集的棉花样本图进行预处理,通过阈值分割算法将棉花样本图转化为二值图像,且使用高斯滤波去噪声从而去除棉花中的杂质信息,并对预处理后的图像进行区域划分。然后通过RGB值转换为CIE XYZ颜色空间值,得到各子区域棉花颜色参数值,并引入K均值算法聚类各子区域颜色值以确定棉花最终颜色参数值,从而确定棉花颜色等级。最后通过实验验证及数据分析,将本文检测方法与MCG-1棉花检测仪器检测结果进行对比,结果表明2种方法检测结果一致;并通过在不同时间下持续对棉花样本进行数据检测,验证了本文方法的稳定性和精确性。本文检测方法可行且检测成本较低,可代替昂贵的仪器检测方法供企业使用。

基于多尺度Laws纹理能量和低秩分解的织物疵点检测算法

为提高织物疵点检测算法对简单纹理织物、模式纹理织物及条纹纹理织物检测时的普适性和准确性,提出了一种基于多尺度Laws纹理能量和低秩分解的织物疵点检测算法。首先,对织物图像进行直方图均衡化并将处理后的图像均匀划分为子图像块;其次,对每个子图像块提取28个纹理能量特征(利用7个Laws滤波模板在4个尺度上提取),计算所有子图像块提取到的特征均值并组成特征矩阵;然后,利用特征矩阵构建低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,得到低秩部分和稀疏部分;最后,由稀疏部分生成疵点显著图,采用迭代阈值分割法对其进行分割,得到织物疵点检测结果。为验证该算法的有效性,在织物图像数据集选取了包含错纬、断经、跳花、破洞等常见疵点的织物图像,并将实验结果与已有3种算法进行了对比。实验结果表明,该算法在简单纹理织物、模式纹理织物及条纹纹理织物检测上具有更好的普适性和准确性,且检测效率具有一定优势。

精密织针针舌冲压模具曲面的设计与有限元分析

为解决手工打磨的针舌冲压模具质量参差不齐导致不同批次的织针质量不一致的问题,课题组选取舌勺曲面加工质量高的织针进行了研究。通过CT扫描获取舌勺的三维点云数据,然后对特征曲面的三维点云坐标数据进行多项式曲面拟合;然后根据特征曲面的方程设计织针舌勺冲压模具,并运用ABAQUS软件对模具进行显式动力学有限元分析。结果表明:特征曲面拟合决定系数R^(2)为0.994,拟合精度符合拟合要求;应力均匀分布在冲压模具的接触曲面上,其最大应力值约为750 MPa,静强度和疲劳分析结果满足使用要求。该研究为国内织针舌勺冲压模具的自动化加工提供了一定的参考依据。

Cu-有机骨架对染料废水的吸附和可见光降解

为清除印染废水中的有机染料,采用Cu(NO_3)_2与2,6-二(4-羧基苯)-4-(三氟甲氧基)苯胺反应,合成了多孔的半导体型Cu-有机骨架材料(Cu-MOF),对废水中的有机染料进行物理吸附和光催化降解。结果表明,10 mg的Cu-MOF对20 mL质量浓度为48.95 mg/L的阳离子艳红5GN的吸附效率高达98.88%,吸附速率为9.73×10^(-3)mg/(g·min),其对不同尺寸的染料具有选择性吸附能力;在可见光照射下,5 mg的Cu-MOF在11 h内对40 mL质量浓度为35.81 mg/L的活性翠蓝KN-G的可见光降解效率为79.78%,光催化速率系数为0.14 h^(-1),最佳应用pH值为8;经5次连续的光催化循环测试,其对活性翠蓝KN-G的光降解效率仍高达71.03%。

锆-有机骨架对水中染料的高选择性可循环吸附

针对染料废水造成的水污染问题,采用溶剂热合成方法,将氯化锆、2,2′-联喹啉-4,4′-二甲酸(H_2L)和苯甲酸混合后,在100℃下反应合成了三维多孔的Zr-有机骨架材料(Zr-MOF),对水中的染料进行选择性、可循环吸附。结果表明,在6组由活性染料与阳离子染料组成的双染料混合水溶液中,Zr-MOF实现了对亚甲基蓝(MB)、阳离子艳红5GN(BR14)和阳离子嫩黄7GL(BY24)的高选择性吸附,吸附效率均在79%以上,其中对MB的去除效率高达99.78%。在连续的8轮吸附-脱附循环实验后,Zr-MOF对40 mL的15.7 mg/L的MB染料的去除效率仍高达97.0%。X射线粉末衍射测试表明,经受8次吸附-脱附循环后,以及在pH值为2～14之间的强酸(盐酸)和强碱(NaOH)水溶液中放置48 h之后,Zr-MOF的结晶性几乎毫无变化,显示出十分可靠的稳定性和可循环使用能力。

木棉纤维成分及其微细结构分析

采用美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory,NREL)标准测试法和美国纸浆与造纸工业技术协会(Technical Association of the Pulp and Paper Industry,TAPPI)标准测试法,分别测试了海南产木棉纤维的主体成分含量,发现以TAPPI法测试时因脱除木质素不彻底而导致测得的半纤维素含量偏高。采用NREL法测试了印尼木棉纤维的主体成分含量,与海南产木棉纤维主体成分含量相比:印尼木棉的纤维素、半纤维素含量略高,而木质素含量明显较低。木棉纤维在90 ℃下于质量分数为8%的氢氧化钠溶液中处理3 h后,其中绝大多数半纤维素(84.2%)、小部分木质素(29.5%)被去除。当木质素或半纤维素与木质素一起被去除后,木棉纤维表面原纤网络结构显现出来。

木棉和棉的自动识别

木棉和棉同属于纤维素纤维,化学性质非常相似,采用传统方法不能有效地鉴别.通过光学显微镜获得的纤维纵向图像发现,木棉纤维纵向较为光滑,没有类似棉的天然转曲,因此可以利用图像处理的方法进行纤维识别.首先提出了一种纤维分离算法,通过轮廓和骨架的分离,从而有效地分离交叉纤维.然后利用灰度分布特征和经典模式识别方法实现了木棉和棉的自动识别.

基于无匹配差错的PSI计算

分布式计算有很多应用需要参与各方协同执行集合的一些计算但不泄露各自数据集的信息.保密集合交集(private set intersection,PSI)计算已经成为数据匹配、数据挖掘、推荐系统等应用中保护用户隐私的一个重要工具.本文的主要工作是构造无匹配差错的安全两方保密集合交集运算协议.着重探讨三个问题:(1)开发构造无匹配差错的两方保密集合交集计算所需要的工具(①面向有理数且具有语义安全性的加密方案,②便于集合匹配计算的称之为集合的定长向量编码方法);(2)无匹配差错的两方保密集合交集计算问题;(3)元素为有理数的保密集合交集计算问题.首先在标准模型下设计了一个能够加密有理数的方案,并证明了该方案能抗自适应性地选择明文攻击;而后又提出了一种便于集合匹配计算的,称之为集合的定长向量编码方法;最后基于有理数加密方案和集合的定长向量编码方法构造了两个面向有理数的、无匹配差错的两方保密集合交集协议.与先前的两方保密集合交集协议相较之,这两个协议不仅解决了无匹配差错的两方保密集合交集计算,还拓展了保密集合交集问题中隐私保护的范畴:除了可以保护各参与方的隐私数据外,还可以保护各参与方隐私数据的数量.

木棉纤维中组成物质分布及碱处理前后形态结构的变化

通过对碱处理前后的木棉纤维进行红外光谱、纵横向形态结构的测试分析发现:木棉纤维表皮层S层中含有木质素和半纤维素;主体结构螺旋接缝中填充有木质素和半纤维素;纤维细胞壁主体层的螺旋状带状单元由直径约0.93μm的细丝或原纤交织聚集而成,该原纤走向与纤维轴向一致性很高;经浓碱处理后,圆管状纤维体变为塌陷的扁平带状,细胞壁表面出现凹凸结构和沟槽,螺旋状接缝处的沟槽清晰可见,层间缝隙变得萎缩、不明显,细胞壁厚度减小;碱处理会造成木棉纤维强度、刚度受损,手感和光泽等风格性能变差。