综合CV和Facet模型的裂纹边缘检测

CV模型能检测到连续封闭的裂纹边缘,但边缘的定位精度不高,Facet模型定位裂纹边缘的精度高,但不连续。针对上述问题,研究了一种综合CV和Facet模型的算法。该算法利用CV模型进行边缘检测,在CV边缘点的附近运用Facet模型进行检测,将两种方法分别获得的边缘点进行融合得到连续封闭且定位准确的边缘。将该算法应用于工业CT图像的裂纹边缘检测中,实验结果表明该方法是有效的。

工业CT图像自适应三维裂纹面分割

在图像分割方法中,CV模型可以得到较好的分割结果,但是模型的收敛速度慢。在三维CV模型检测工件裂纹面的过程中,由于三维CT图像数据量比较庞大且三维CV模型本身分割速度慢,使得检测时间比较长。对于这一问题,研究了一种自适应预处理算法。该算法先对体数据进行三个方向投影,再对投影图利用迭代求最佳阈值的阈值分割方法和自适应矩形框来定位缺陷的大致区域。该方法能够自动适应裂纹面形状变化,同时大幅度减少了需要三维CV模型分割的数据量,可以非常明显地提高分割的速度。实验结果表明利用该预处理算法,三维CV模型的分割裂纹面的速度提高了近8倍。

高中数学有效教学情境的创设

高中的数学课程知识的抽象性较大,知识体系庞大,而且应用性很强,因而高中的数学对学生的思维自主学习能力具有很高的要求。通过教学情境创设,让学生在具体的情境中学习数学知识,可以激发学生的学习兴趣,有效地提高学生的数学能力。