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为了解决在乒乓球比赛和训练中人工手动捡球的问题,从机器视觉的角度出发,综合嵌入式、图像处理和测量控制等技术,基于第三方库OpenCV设计了一种自动捡乒乓球系统。系统是以Contex-A8平台为控制核心,首先通过对云台和USB摄像头的控制获取视频信号;然后通过霍夫圆变换和SVM分类器算法识别出视频中的乒乓球,并根据质心计算出其与系统的相对位置;最后将视频信号中抽象出的位置信息传递给机械运动控制终端,控制小车和机械手将乒乓球捡起,并送到指定位置。实验结果表明本系统能够正确的检测和识别乒乓球,并对其进行定位捡取,效果良好,提高了拾取乒乓球的效率,减轻工作人员的负担。 相似文献
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通过测量乒乓球转动惯量,介绍了间接测量中的不确定度传递和计算。研究发现乒乓球的质量是影响其转动惯量的主要因素,而内、外直径则是影响较小因素。 相似文献
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利用饮料瓶和乒乓球制作浮力成因演示器的最早雏型在<物理教学>中文章<物理实验创造技法>[1]中提出.用塑料饮料瓶截去瓶底后倒置,放入 乒乓球后注水,观察现象;然后用手堵住瓶口,再一次观察现象,对比演示说明浮力成因.虽易于操作,但科学性欠妥. 相似文献
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中红外光谱法无创伤检测血糖的新进展 总被引:1,自引:0,他引:1
应用中红外光谱法对手指、血液以及干燥后的血液进行了测定,并同时与血糖仪测定的血糖作对比研究。研究结果表明,对红外光谱图进行分析时,选择1455cm-1附近的谱峰作为基准峰,可使1120cm-1附近的谱带得到准确度较高的相对强度。干燥后的血液与手指的光谱图大致相似并且与实测的血糖值的投点图具有相近的斜率,说明中红外光谱法检测人体血糖具有较高的可靠性。对同一手指进行不同时间的测定,以1120cm-1谱带强度来表征血糖的浓度,其随时间的增加而增加,是因为人体内的葡萄糖不仅存在于血液中,而且也存在于皮肤的分泌物中,而分泌物会随时间的增加而增加。根据测定的1120cm-1谱带的相对强度与实测血糖值所得的线性关系图表明,洗手后10min的准确度要高于4min。 相似文献
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指纹识别是一种广泛应用的生物特征识别技术,但现有指纹身份识别装置由于容易被指纹膜欺骗而存在安全问题,手指表面弄脏、太湿或者磨损也会导致识别失效,存在鲁棒性差的问题。手指内部220~550 μm的皮肤层,具有表面(外部)指纹相同的拓扑特征。这些内部层,充当“主模板”导致外部指纹按照它的形状生长,另外,手指内部的汗腺和微血管结构也和指纹有跟随形状。这些皮下指纹,和对应层面的汗腺等组织结构,具有终生不变性,我们称之为内指纹。内指纹难以仿制,可以用于准确而高度鲁棒的生物身份识别。但是目前报道的用扫频层析术获得内指纹图像,由于对二维正面图像提取需要扫描,并最终从三维指纹结构中重构正面图像,数据量大,提取速度太慢,限制了其实用性。提出一种基于宽光谱干涉显微术的手指皮肤下内部指纹成像系统,以宽光谱弱相干白光激光实现3.5 μm轴向分辨率,采用低数值孔径的光路提高了穿透深度,利用光源空间非相干性和阵列探测器无需扫描一次性获得6.14 mm×6.14 mm的内指纹图像,实现了0.4 s每帧的快速读取,并以三维分层图像展示了手指内部指纹,及其汗腺结构等特征,该工作确认了宽广谱干涉显微术快速提取内指纹用于生物识别的可行性,为高安全度生物识别提供了新方法。 相似文献
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