针对风电叶片,设计了基于图像的裂纹检测系统。采用Harris-SUSAN算法提取叶片图像中的角点,利用SIFT算法确定角点的特征描述子;建立K-D树(K-Dimension Tree),并利用BBF算法(Best Bin First)寻找近邻点和次近邻点,基于欧式距离进行特征...针对风电叶片,设计了基于图像的裂纹检测系统。采用Harris-SUSAN算法提取叶片图像中的角点,利用SIFT算法确定角点的特征描述子;建立K-D树(K-Dimension Tree),并利用BBF算法(Best Bin First)寻找近邻点和次近邻点,基于欧式距离进行特征粗匹配。然后,采用随机抽样一致算法(RANSAC)进行特征精匹配,剔除错误点对,提高图像拼接质量;用图像的投影特征对横向、纵向和网状裂纹进行分类并计算裂纹参数;通过爬壁机器人搭载工业相机进行系统测试。实验表明,系统可实现裂纹图像拼接和裂纹参数计算。展开更多
目的:系统评价在非快速眼动睡眠期(NREMS)给予受试者0.75Hz的微电流刺激对其睡眠质量的影响。方法:检索中国知网(CNKI)、万方数据库,Pubmed、Web of Science及Embase数据库,收集国内外关于0.75 Hz微电流刺激干预睡眠的实验研究,用Revman...目的:系统评价在非快速眼动睡眠期(NREMS)给予受试者0.75Hz的微电流刺激对其睡眠质量的影响。方法:检索中国知网(CNKI)、万方数据库,Pubmed、Web of Science及Embase数据库,收集国内外关于0.75 Hz微电流刺激干预睡眠的实验研究,用Revman 5.3软件对纳入的研究进行meta分析。结果:9项研究符合纳入标准,受试者总人数147例。Meta分析显示,在NREMS期给予0.75Hz的微电流刺激可以显著提高受试者的睡眠效率(MD=3.74,95%CI:2.41~5.06),剔除午睡研究后,合并均数差为0.77(95%CI:-2.37~3.90)。真伪刺激条件下慢波比例差异无统计学意义(MD=-0.75,95%CI:-1.70~0.20),剔除午睡研究后,合并均数差为-0.85(95%CI:-1.38~-0.32)。对“睡眠效率”和“慢波比例”证据质量的评价结果均为低级。结论:NREMS给予受试者0.75 Hz的微电流刺激可能通过提升其睡眠效率而影响其睡眠质量,未来研究应关注慢波刺激对整夜大脑慢波活动的影响及其与受试者主观感受的联系。展开更多
文摘针对风电叶片,设计了基于图像的裂纹检测系统。采用Harris-SUSAN算法提取叶片图像中的角点,利用SIFT算法确定角点的特征描述子;建立K-D树(K-Dimension Tree),并利用BBF算法(Best Bin First)寻找近邻点和次近邻点,基于欧式距离进行特征粗匹配。然后,采用随机抽样一致算法(RANSAC)进行特征精匹配,剔除错误点对,提高图像拼接质量;用图像的投影特征对横向、纵向和网状裂纹进行分类并计算裂纹参数;通过爬壁机器人搭载工业相机进行系统测试。实验表明,系统可实现裂纹图像拼接和裂纹参数计算。