改进卷积神经网络的手写试卷分数识别方法

针对手写试卷分数识别中存在耗时长、错误率高的问题,提出了改进卷积神经网络(convolution neutral network,CNN)算法的手写试卷识别方法。为简化识别分数的类别,对手写试卷分数栏进行分割处理得到0~9共10类数字。为提高手写分数识别的效率,提出卷积神经网络融合贝叶斯的分类识别算法,利用构建的卷积神经网络模型提取手写数字的特征,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对特征降维,通过贝叶斯分类器对0~9的10类数字进行判别分类,在Mnist数据库中验证该算法的准确性与效率。建立试卷分数求和模型,在手写试卷分数识别后进行自动求和。实验结果表明:对3门课程的1188份试卷手写分数的识别,相对于其他算法,该方法的识别率为98.23%,平均每份试卷识别时间为7.5 s,证明了算法的实用性。

基于Kinect V2的筒子纱作业机器人视觉定位方法

针对筒子纱作业机器人对作业目标缺乏识别定位的问题,提出基于Kinect V2的筒子纱视觉定位方法。利用Kinect V2相机获取同一场景下筒子纱目标的RGB图像与深度图像,根据筒子纱表面纹理的特点,采用K-means聚类算法对预处理后的RGB图像进行分割,找出目标区域;通过多尺度边缘融合提取筒子纱边缘轮廓,利用低阶几何矩确定筒子纱目标轮廓质心点的二维坐标;根据相机标定参数实现彩色图像和深度图像的对齐,以及二维坐标到三维空间坐标的转换,并计算出筒子纱质心点的三维空间坐标。实验结果表明:该方法能够对不同放置状态下的筒子纱目标进行三维质心定位,误差控制在4 mm以内。此定位方法为筒子纱机器人抓取、转运及包装系统的设计提供参考。

长期单采血小板对献血者电解质和甲状旁腺素的影响

目的:研究单采血小板过程中献血者血清钾、钠、氯、钙、镁和甲状旁腺素(parathyroid hormone,PTH)的变化情况及长期单采血小板对这些指标的影响。方法:随机筛选初次单采献血者15例(初次组)和长期单采献血者15例(长期组),分别检测献血者在血小板采集0 min、30 min、结束时血液标本的血清钾、钠、氯、钙、镁和PTH浓度,分析比较2组献血者这些指标的差异。结果:采集过程中,2组献血者的血清钾、氯总体水平均呈下降趋势,在采集30 min和结束时分别与0 min比较,差异均有统计学意义(P<0.01);2组献血者的血清钠总体水平呈上升趋势,但长期组增长不明显(P>0.05);2组献血者的血清钙、镁总体水平均呈先下降后回升趋势,在采集30 min时达到低值,长期组血清钙在30 min和结束时分别与0 min比较,差异均有统计学意义(P<0.01),但初次组血清钙水平变化不明显(P>0.05);2组PTH总体水平均呈先明显上升后缓慢回落的趋势,均在采集30 min时显著增高(P<0.01)。2组间血清钾、钠、氯、钙、镁在0 min、30 min、结束时比较,差异均无统计学意义(P>0.05);2组间血清PTH水平在30 min时比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论:长期捐献血小板对献血者的血清钾、钠、氯、钙、镁未产生明显影响,但长期组的血清PTH在采集中的增长水平较初次组明显降低,应当受到采供血机构的重视。