最小二乘法与灰度重心结合实现圆度检测

产品检测中若采集到的图像是模糊的,其轮廓边缘均不清晰,常规的边缘检测算法中,二值化处理会导致图像边缘信息丢失,降低图像边缘像素位置的定位精度,最终会影响产品圆度误差计算的精度。针对这一问题,在提取图像的边缘后通过灰度重心法进行坐标区域的重新定位,然后对得到的坐标点进行最小二乘法拟合。最后,通过对激光光斑的圆度检测实验,分析拟合结果的圆度误差,证明了该算法的优越性。

基于图像灰度梯度的圆度检测算法

在产品实时检测系统图像采集的过程中,难免采集到一些噪声。提取灰度图像目标边缘进行圆度检测时,就需要进行滤波处理,这样会造成被检测边缘的部分信息丢失,检测精度降低。为减小圆度检测误差,保证产品质量,对图像灰度梯度研究时,提出先将灰度梯度的幅值进行非极大值抑制,然后用理想阈值分割图像,再应用最小二乘圆对结果进行圆度检测的算法。最后,通过激光光斑圆度检测实验,对激光光斑的圆度误差进行评定,证实了算法的优越性。

固有无序蛋白与蛋白质相互作用位点残基特征分析

本文对固有无序蛋白(IDPs)与其他蛋白质相互作用位点残基特征进行了研究.首先在数据库中选出满足条件的109条IDPs蛋白质链及与其他配体蛋白形成的299个IDPs-蛋白质复合物,然后提取复合物中作为相互作用位点的IDPs-蛋白质残基.这109条IDPs链中共含有50 031个氨基酸残基,其中处于作用位点的残基有4 822个.通过分析发现,20种氨基酸在形成IDPs-蛋白质相互作用位点残基时具有不同的倾向性,根据形成作用位点残基的倾向性,20种氨基酸可分成三大类:倾向型氨基酸(ILE、LEU、ARG、PHE、TYR、MET、TRP)、中间型氨基酸(GLN、GLU、THR、LYS、VAL、ASP、HIS)、非倾向型氨基酸(PRO、SER、GLY、ALA、ASN、CYS).研究结果还进一步表明,不同氨基酸在有序区域与无序区域形成IDPs-蛋白质作用位点残基的倾向性不同.其中,氨基酸TRP、LEU、ILE、CYS在有序和无序区域形成作用位点残基的差异性尤为明显,而氨基酸GLU、PHE、HIS、ALA则基本没有多大差别.对IDPs-蛋白质相互作用位点残基理化特征进行分析发现:疏水性强、侧链净电荷量较少、极性较小、溶剂可及性表面积较大、侧链体积较大、极化率较大的氨基酸比较倾向于形成作用位点残基.主成分分析结果显示,残基的极化率、侧链体积和溶剂可及表面积对作用位点残基影响最大.

高中物理分组实验存在的问题及相关对策

1背景分组实验法在高中物理实验教学中被广泛应用,并取得了不错的效果.分组实验法具有激发学生对物理实验的兴趣、解决重难点、提高教学效率等诸多优点.当然,分组实验也存在着许多问题,严重影响着分组实验教学的效果.因此,分析分组实验教学过程中存在的问题,提出相关的解决方案就显得极为重要.