基于微服务的防伪识别微信小程序

目的:在数字防伪识别领域应用端,针对传统防伪识别APP存在内部耦合性低、更新迭代成本大、软件体积大、防伪效果差及不适应当下用户使用习惯等问题,设计并实现一款基于移动手机和云端服务的防伪识别微信小程序解决。方法:防伪识别微信小程序采用微服务架构软件设计模式,采用全自动扫描形式对印刷量子点防伪图像进行识别,系统中各服务相互独立且职责单一。结果:具有低耦合、高可用、高性能效果,体积小、无需下载、跨系统等优点,识别速度在2s以内,识别率在90%以上。结论:可提供高体验性的防伪、溯源、防窜、信息增值等多重服务,成本低,安全性高,可广泛用于商品包装、票据等领域,具有极强的实际应用价值。

基于改进自适应遗传算法的异形标签排样

针对二维异形标签人工排版费时费力费料的问题,提出了一种高效便捷的解决方案。首先,建立二维矩形带排样问题的数学模型,使用最低水平线算法作为排样定位算法。其次,通过自适应调整遗传算法中交换和变异的概率,平衡算法的收敛速度与种群多样性之间关系。实例验证表明该方案具有较强的可操作性,对异形标签的排样具有较大的应用价值。社会的发展推动技术更迭,异形标签的自动排样技术对于推动传统印刷产业升维,促进印刷产业在智能时代持续发展具有重要意义。

电子束固化技术及其在印刷包装领域的应用

本研究在简要介绍电子束固化技术特点基础上,从电子束固化与介质相互作用过程、活性粒子、固化丙烯酸酯体系、固化阳离子体系几个方面阐述了固化机理;系统描述了电子帘加速器的工作原理,并给出了典型的技术指标;然后,介绍了电子束固化技术国内外研究现状;最后,对电子束固化技术在印刷包装领域的应用情况进行了介绍。

在本科模式识别课程中引入最优化方法教学内容的思考

几乎所有模式识别问题都可以表示为目标函数的最优化问题,因此最优化方法基本上贯穿了整个模式识别教学过程,在模式识别课程中占有非常重要的地位。最优化方法的基础概念和经典算法掌握不扎实,则很难深入掌握模式识别的核心知识。本文结合本科模式识别课程的特点,分析了当前教学模式的局限性,从学生已具备的最优化知识、教学内容设置原则和教学结构等因素出发,探讨了模式识别课程中最优化教学内容的整体规划和具体设计方案,以提高学生利用最优化方法分析和解决模式识别实际问题的能力。