导读:本文包含了叶片参数提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:苹果树,叁维点云,生长参数,动态K阈值
叶片参数提取论文文献综述
刘刚,张伟洁,郭彩玲[1]（2019）在《基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取》一文中研究指出根据冠层点云的分布特征,提出一种基于动态K阈值的叶片点云聚类及生长参数提取方法。首先,采用地面叁维激光扫描仪获取多站点云数据并完成配准、去噪和抽稀等预处理;然后,随机截取整株点云中的一枝作为研究对象,融合局部凹凸性算法(LCCP)并改进K-means算法,提出基于动态K阈值的叶片点云聚类方法;最后,采用主成分分析方法(PCA)计算叶片点云法平面方向向量,并根据叶片边界点与中心点的位置关系,计算叶宽、叶长等生长参数。试验结果表明,与传统的点云聚类方法相比,本文方法能够在不损失枝干点云的前提下,精确地分割单叶片,保证了聚类结果的完整性和彻底性;与传统的降维方法相比,本文基于真实叁维空间信息提取叶片生长参数能够较大程度提高提取准确性,为进一步评价果树冠层光照分布及果园智能化管理提供技术支持。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年04期）
刘书桂,毛晨丽,张海涛[2]（2016）在《基于无序点云的叶片截面特征参数提取》一文中研究指出针对提取航空发动机叶片截面特征参数的实用性要求,研究了基于无序点云数据的叶片截面特征参数提取方法.综合距离法和二分法的优点,采用基于矩形腐蚀法的距离-二分法对点云数据排序,基于最小包容区域直线和最小二乘圆拟合,提出了将整条叶片截面点云数据分割成前缘、后缘、叶盆和叶背4部分的自动分区方法,对特征参数提取方法做了研究并用VC++进行算法实现,使用UG/OpenGrip生成UG中叶片截面上的点云数据进行实验运算,计算精度达到10-4 mm,表明在实际测量和参数提取中算法误差可以忽略.(本文来源于《航空动力学报》期刊2016年09期）
唐健,张惟斌,张伟[3]（2015）在《轴流风机叶片反求与特征参数提取》一文中研究指出利用叁维激光扫描仪测量得到风机叶片的叁维点云数据,结合逆向工程设计理论与方法,对轴流风机叶片进行逆向建模,并反求出了叶片的几何参数和提取其动特性参数。根据轴流风机叶片特点,将风机叶片点云数据切片得到截面曲线,基于叁次样条插值理论利用Matlab软件对截面曲线的叶盆和叶背进行拟合,用圆弧逼近叶型的前后缘,并基于二维草图约束技术对各截面曲线进行几何特征约束,最终反求得到了风机叶片模型,并提取得到了叶片的特征参数。结果表明,该方法能够快速、准确构造出风机叶片曲面,并提取到叶片的相关特征参数,为逆向工程中快速重构模型提供了方法。(本文来源于《水力发电》期刊2015年11期）
林晓红,陈申如[4]（2015）在《千层金叶片类胡萝卜素的提取优化工艺参数研究》一文中研究指出为探讨从千层金(Melaleuca bracteata)叶片中提取类胡萝卜素的最佳工艺条件,采用超声波辅助提取方法,研究了提取剂、超声功率、料液比、超声时间、超声温度和提取次数等单因素试验对千层金类胡萝卜素提取得率的影响。在单因素试验,固定超声功率300 W,丙酮∶石油醚(1∶2),2次超声提取条件基础上,采用设计3因素3水平的中心组合Box-Behnken试验设计原理,通过响应面法优化料液比、超声温度、超声时间对类胡萝卜素得率的影响。研究结果表明:在超声波功率300 W下,超声波辅助提取千层金中类胡萝卜素的最优工艺参数为料液比1∶36,超声时间20 min,超声温度63℃,在此条件下千层金类胡萝卜素的提取得率可达21.73 mg/kg DW。(本文来源于《热带作物学报》期刊2015年05期）
王可[5]（2015）在《基于Xtion传感器的植物果实和叶片叁维重建及其尺寸参数提取》一文中研究指出作为国家自然科学基金项目(60971115)“土壤压实对作物地下组织构型作用建模与动态仿真”扩展研究的一部分,本文探讨应用以结构光传感器为核心的检测系统进行植物果实和叶片叁维重建及尺寸参数提取的方法,研究属于植物叁维信息获取的研究范畴。建立植物果实和叶片的叁维可视化模型对分析植物的生长规律具有重要的理论意义,利用植物果实和叶片的叁维数字化模型可进行植物品种株型特征分析、适应性评价、栽培管理优化、生产能力分析和尺寸参数测量等,另外,构造植物果实和叶片的叁维数字化模型还是农业机器人环境探测的重要前提。但迄今为止,针对植物果实与叶片的叁维重建主要有采用机器视觉、叁维数字化仪、光学扫描、光精密仪器和L系统等规则的重建方法。机器视觉系统重建时立体匹配需要交互才能确保正确,在计算时间上难以满足对大量植物果实与叶片重建的需求。采用叁维数字化仪,光学扫描方式和光学精密仪器进行叁维重建可以获取较高精度的叁维模型,但以上叁种方法成本较高,难以在农业生产实际应用。应用L系统等规则的重建方法则无法真实的还原植物的叁维形态结构。为了解决上述问题,本文利用Xtion传感器,研究基于点云数据的植物果实和叶片的叁维重建及其尺寸参数提取方法,主要研究内容和成果如下：(1)植物果实点云获取及其叁维重建。利用低成本结构光传感器Xtion获取多视角植物果实点云,实现了不规则形状特征和不同纹理特征植物果实的几何模型重构。对具有不同几何特征的植物果实兰州蜜瓜、长紫茄和杨桃以及具有不同类型纹理的植物果实菠萝,西瓜和玉米的几何模型重构试验表明,该方法得到的叁维可视化模型能较好的反应不同植物果实的几何形状和纹理特征。该方法为不规则形状和不同纹理特征的植物果实的几何重构提供了一种新的思路和手段。(2)植物叶片点云数据获取及其叁维重建。提出了一种自然生长状态下原位植株叶片叁维信息获取及其叁维重建方法。该方法采用Xtion作为点云数据采集设备,利用欧几里德聚类分割方法进行叶片分割,采取欧几里德距离判据提取目标叶片点云,采用体素化网格方法进行下采样,并采用贪婪叁角化方法进行网格化处理。该方法可以较准确的分割提取目标叶片点云,所提取的叶片网格化重建结果较好的体现了样本叶片的原位自然生长形态。(3)植物果实形态参数提取。针对已获取的植物果实叁维可视化模型,利用solidwork和：meshlab等相关软件对不同几何特征的农产品兰州蜜瓜、长紫茄和杨桃以及具有不同类型纹理的植物果实菠萝和西瓜的几何模型进行参数提取。结果表明,所提取的几何参数具有较高的精度,其体积值,整体几何尺寸及其纹理空间拓扑几何尺寸误差均小于10%。该方法为不规则形状和不同纹理特征的植物果实的几何参数抽取提供了一种新的思路和手段。(4)自然生长状态下叶片表面积参数提取。针对已获取的原位植物叶片的叁维可视化模型,根据海伦公式进行叶片表面积计算。应用该方法测量了典型不同形状的植物叶片,并与基准值进行了比较,结果表明,其相对误差在3%之内,该方法使用于植物生长建模和植物生理学等相关研究中的叶面积测定。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2015-05-01）
马雯琦[6]（2013）在《航空发动机叶片截面特征参数提取技术研究》一文中研究指出近年来，随着航空事业的不断发展进步，航空发动机叶片检测逐渐成为一个热点问题。由于发动机叶片曲面复杂，数量多，叶片弯扭程度大，检测起来比较困难。而且发动机叶片的工作环境非常恶劣，在工作过程中需要承受高温，高压，因此，保证叶片的加工质量至关重要。另外，每年因发动机叶片质量问题而发生的航空事故在整个事故发生原因比重中也占有不小的分量，因此，叶片的质量检测与保证对于整个发动机来说具有决定性的地位。对于叶片型面的检测主要针对的是叶片的各个截面参数，如前后缘，弦长，最大叶型厚度等，基于此，本文提出叶片截面参数的各个提取算法，并加以实验验证，说明算法的可行性，本文主要包括以下几个方面：1．叶片型面检测的测量点获取方法。本论文基于对于叶片截面参数提取技术的研究，采用UG建模软件建立发动机叶片叁维模型，在模型的基础上，利用UG方便的二次开发工具，对叶片模型进行测量路径规划和测量点的获取，得到测量数据以进行参数提取。2．研究各个叶片截面参数的相应提取算法，并给以算法实现说明。首先依据中国航空工业标准给出各个截面参数的有关定义及图解，介绍利用叶片UG模型获取测量数据的方法，接下来介绍各个参数提取所采用的算法说明，包括前后缘圆心及半径，前后缘厚度，弦线角及弦长，中弧线，最大叶型厚度等。3．对叶片截面参数提取算法进行精度验证。基于第叁章所论述的各种参数提取算法以及测量点获取方法的理论，通过UG，MATLAB等软件实现了数据获取、参数提取的过程，并介绍了UG二次开发语言Open Grip在获取测量点过程中的用法，随后对两个截面数据进行参数提取的研究，根据理论结果与计算结果的误差值进行算法精度验证，对算法精确度进行一个评价与分析，最后对叶片测量数据图形进行直观展示。(本文来源于《天津大学》期刊2013-12-01）
赖喜德,李广府,张惟斌,陈小明,宋威[7]（2013）在《涡轮叶片逆向建模与特征参数提取》一文中研究指出为了在已有涡轮叶片实物基础上进行再创新设计,采用激光扫描仪对涡轮叶片进行数字化扫描,提出了在叁维测量得到涡轮叶片点云数据的基础上,准确进行逆向建模、反求几何参数和提取气动特征参数的逆向设计方法.根据涡轮叶片的几何参数反求和提取气动特征参数要求,基于获取涡轮叶片的截面点云图,用五次多项式曲线拟合叶盆和叶背,并用圆弧逼近叶形前后缘.基于该方法,采用Matlab软件对涡轮截面线点云进行拟合,反求得到了叶身型线方程,拟合偏差控制在[-0.01 mm,0.01 mm]之内,能够获得准确的叶片截面型线和气动特征参数.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2013年05期）
赵元棣,温维亮,郭新宇,肖伯祥,陆声链[8]（2012）在《基于参数化的玉米叶片叁维模型主脉提取》一文中研究指出提取玉米叶片叁维点云模型主脉对于建立真实玉米叶片模型具有指导意义。本文利用计算机图形学中的相关算法,包括离散网格的平均曲率计算、网格曲面的参数化以及点云数据的骨骼提取等,对扫描得到的玉米叶片叁维点云模型进行主脉曲线提取。整个算法分为3步:不完整主脉叁维点集提取、完整主脉点集提取和叁维主脉重建。通过对不同种类玉米叶片叁维扫描数据进行实验证明,该算法可以快速、准确地得到玉米叶片的主脉曲线。(本文来源于《农业机械学报》期刊2012年04期）
彭志光,李文龙[9]（2012）在《基于改进凸包算法的叶片型面特征参数提取》一文中研究指出针对叶片离散测量点云数据,提出了基于改进凸包算法的叶片型面特征参数(如弦线、前后缘半径等)提取方法,并利用主成份分析法准确提取叶片截平面的法矢,开发了基于MATLAB环境的某型号航空发动机叶片特征参数提取软件模块,实现了叶片型面的快速特征提取与精密检测。(本文来源于《装备制造技术》期刊2012年01期）
岳利军,汪仁煌,黄颖怡[10]（2009）在《植物叶片特征参数的机器视觉提取方法》一文中研究指出介绍了应用机器视觉提取植物叶片参数的方法,通过一种新的曲线链码编码算法,对植物叶片的边缘形状进行表示。基于该链码对植物叶片的角点、周长、面积等参数进行提取。实验表明,该方法对识别叶片的形状特征具有很好的效果和实际应用价值。(本文来源于《农机化研究》期刊2009年05期）
叶片参数提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对提取航空发动机叶片截面特征参数的实用性要求,研究了基于无序点云数据的叶片截面特征参数提取方法.综合距离法和二分法的优点,采用基于矩形腐蚀法的距离-二分法对点云数据排序,基于最小包容区域直线和最小二乘圆拟合,提出了将整条叶片截面点云数据分割成前缘、后缘、叶盆和叶背4部分的自动分区方法,对特征参数提取方法做了研究并用VC++进行算法实现,使用UG/OpenGrip生成UG中叶片截面上的点云数据进行实验运算,计算精度达到10-4 mm,表明在实际测量和参数提取中算法误差可以忽略.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
叶片参数提取论文参考文献
[1].刘刚,张伟洁,郭彩玲.基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取[J].农业机械学报.2019
[2].刘书桂,毛晨丽,张海涛.基于无序点云的叶片截面特征参数提取[J].航空动力学报.2016
[3].唐健,张惟斌,张伟.轴流风机叶片反求与特征参数提取[J].水力发电.2015
[4].林晓红,陈申如.千层金叶片类胡萝卜素的提取优化工艺参数研究[J].热带作物学报.2015
[5].王可.基于Xtion传感器的植物果实和叶片叁维重建及其尺寸参数提取[D].昆明理工大学.2015
[6].马雯琦.航空发动机叶片截面特征参数提取技术研究[D].天津大学.2013
[7].赖喜德,李广府,张惟斌,陈小明,宋威.涡轮叶片逆向建模与特征参数提取[J].西南交通大学学报.2013
[8].赵元棣,温维亮,郭新宇,肖伯祥,陆声链.基于参数化的玉米叶片叁维模型主脉提取[J].农业机械学报.2012
[9].彭志光,李文龙.基于改进凸包算法的叶片型面特征参数提取[J].装备制造技术.2012
[10].岳利军,汪仁煌,黄颖怡.植物叶片特征参数的机器视觉提取方法[J].农机化研究.2009