导读:本文包含了图形检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:几何图形,几何体,展开图
图形检测论文文献综述
粤橘牛[1]（2019）在《“几何图形”检测题》一文中研究指出(本文来源于《中学生数理化(七年级数学)(配合人教社教材)》期刊2019年12期）
何慧慧[2]（2019）在《借鉴常见几何图形命制新定义试题——一道八年级期末质量检测压轴题的打磨与出炉》一文中研究指出基于初中数学中常见的半角模型,经历素材遴选、组合衍化、题型与图形变化、终稿敲定的历程,命制出新定义试题.回顾命题过程中所走的借鉴与创新之路,总结了叁点命题反思.(本文来源于《中国数学教育》期刊2019年Z3期）
宁涛[3]（2019）在《图形辅助在电站复杂部件相控阵检测中的应用》一文中研究指出将图形辅助应用于电站复杂结构的金属部件的相控阵检测中,使得检测界面更加直观,解决了常规相控阵检测此类部件时信号特征难以识别、缺陷定位和定量分析困难的问题。介绍了相控阵检测技术的特点和优点,引出了图形辅助的概念,以电站高压管道对接焊缝、管座角焊缝、汽轮机转子叶根和汽轮机焊接隔板的相控阵检测为实例,充分阐述了基于图形辅助技术的相控阵在检测复杂构件时的可靠性。该技术的应用,不仅提高了检测结果的准确度,也提高了检测速度和效率,具有显着的应用优势和前景,值得推广。(本文来源于《焊接技术》期刊2019年06期）
郭杰,李世光,赵焱,宗明成[4]（2019）在《电子束硅片图形检测系统中的纳米级对焦控制技术》一文中研究指出带电粒子束成像检测技术是一种可以提供纳米级测量精度的技术,广泛应用于半导体检测中。在进行硅片检测时,要求待测硅片在扫描检测过程中一直处于电子束的焦深范围(DoF)内。本文提出一种毫米级控制范围、纳米级控制精度、高度测量时间在亚毫秒量级的粗精结合的闭环硅片高度控制技术。它的核心子系统是一套光学硅片高度测量系统,在进行粗控制时,数字相机的成像面作为一个光栅图像接收面,硅片的高度信息通过测量光栅线条在成像面上的位移获得。在接近目标高度时,数字相机的成像面作为一个虚拟的数字光栅使用。它与光学光栅图像存在一定周期差,两者构成类似机械游标卡尺的结构,本文称为光学游标卡尺,实验表明该技术可以在成像面上细分像素尺寸10×以上。当用其测量硅片高度时,粗测范围达毫米量级,粗测时间小于0. 38 ms,精测分辨率小于80 nm,精测时间小于0. 09 ms。利用该硅片高度测量系统进行硅片高度的初步闭环反馈控制,控制精度达到15 nm,在电子束硅片图形检测系统中具有广阔的应用前景。(本文来源于《中国光学》期刊2019年02期）
许珈诺[5]（2019）在《光学相干层析成像及带状图形检测》一文中研究指出光学相干层析成像(optical coherence tomography,OCT)是继X射线、CT成像之后的又一新型层析成象技术,可实现高分辨率的非入侵层析测量。首先着重阐述了时域光学相干层析成像原理和工作过程,然后针对生物医学、工业测量等新型领域常见的脊图形检测,介绍了一般的处理方法和典型用例的处理结果,最后讨论并展望了OCT技术的发展。(本文来源于《光电技术应用》期刊2019年01期）
杨强[6]（2018）在《“几何图形”检测题》一文中研究指出(本文来源于《中学生数理化(七年级数学)(配合人教社教材)》期刊2018年12期）
高鑫[7]（2018）在《管道检测数据分析与图形展示系统的设计与实现》一文中研究指出管道检测数据分析与图形展示系统是专门针对重要管道检测工作而设计开发,其主要目的是对管道检测数据进行计算机自动分析处理,评价管道使用状态,给出维护建议,解除人工数据分析的繁杂无序工作。本系统主要包括数据管理、数据分析和数据展示叁大模块。对管道检测数据分析和处理过程进行管理,能适应不同直径的管道和不同类型的检测,对检测数据进行良好的组织,通过检测算法对采集的数据进行处理,实现管道特征的检测、识别和信息管理等,提供基本的显示功能(检测数据的图形显示与表格显示),并以数据库的方式对管道特征信息进行有效管理,最终给出管道检测分析报告。本文首先对管道检测项目工作进行了详细的需求调研,以统一建模语言(UML)为分析设计描述语言。以Eclipse RCP作为项目管理模块的开发平台,以Matlab为算法运行平台,以VC++,OpenGL等技术作为数据分析结果图形展示模块的开发平台。然后完成系统详细设计,并分析了系统的关键技术。最终完成管道检测数据分析与图形展示系统。数据分析软件的核心是数据管理、数据分析和结果展示,并以项目的方式对分析过程进行组织。为了便于协同,数据集中管理,方便客户端利用本地计算资源分析数据,提高数据处理结果展示性能等,系统采用“客户端/服务器”(C/S)架构。系统采用了分层架构思想,主要分为客户端、服务层、数据访问、基础设施等多个不同的层次和模块,有效保证了系统的灵活性、高性能和扩展性。服务层中采用了 Spring核心框架。有效分离了服务接口与具体实现之间的耦合。通过拦截器机制、面向方面的编程模型,有效地将业务服务与基础设施分离开来。既保证了业务逻辑的处理简洁高效,也保证了基础设置的可重用性。数据库与数据访问松耦合,可更换底层数据库服务,实施过程灵活,做到数据逻辑一致即可,不需要关注使用方的数据库类型方面的限制。客户端数据分析可以在本地,充分利用本地的计算能力,便于多台机器同时分析数据。基础设施为整个系统统一的流程引擎、缓存机制、日志管理、权限控制、文件存储等基础功能。该系统作为数据分析和处理软件,以数据为核心,包括数据的组织、分析处理过程记录、数据展示和数据报告。系统提供灵活的配置功能,以适应不同直径和类型的管道。所有的配置信息,绑定于项目和原始数据的数据结构。通过各种技术,提升数据展示性能。经过认真细致的设计,最终实现了一个完整的、高性能的、稳定的管道检测数据分析与图形展示系统。(本文来源于《山东大学》期刊2018-11-28）
王晓青,王向军[8]（2019）在《应用于嵌入式图形处理器的实时目标检测方法》一文中研究指出提出了一种应用于嵌入式图形处理器(GPU)的实时目标检测算法。针对嵌入式平台计算单元较少、处理速度较慢的现状,提出了一种基于YOLO-V3(You Only Look Once-Version 3)架构的改进的轻量目标检测模型,对汽车目标进行了离线训练,在嵌入式平台上部署训练好的模型,实现了在线检测。实验结果表明,在嵌入式平台上,所提方法对分辨率为640 pixel×480 pixel的视频图像的检测速度大于23 frame/s。(本文来源于《光学学报》期刊2019年03期）
岳胜涛[9]（2018）在《基于运行时图形界面特征的安卓应用重打包检测》一文中研究指出随着当今手机、平板等移动设备的普及,各类相关的移动软件也随之迅猛发展。其中,安卓(Android)系统作为现如今全球使用量最多的智能移动操作系统,带给了人们巨大的便利,改变了人们的生活方式。而专门运行在安卓系统上的安卓应用,数量繁多,类型丰富,成为了安卓生态的一个重要的组成部分。但是,由于安卓应用的普遍性,许多攻击者将攻击的目标转向它们,期望利用安卓应用来达到他们的不法目的。在这其中,安卓应用重打包(Repackaging)就是这些攻击的最主要的途径之一。所谓应用重打包,就是将应用从市场上下载(或通过其他方式)获取后,重新打包成新的应用发布到应用市场。攻击者可以在重打包过程中,向其中添加恶意的代码或者修改部分功能。攻击者们为了能够利用到原应用的流行性,他们会尽可能的保证重打包后的应用和原应用在软件行为上表现一致,从而使应用使用者们无法区分出来。这类安卓重打包现象将会给用户、安卓市场乃至整个安卓生态带来巨大威胁。因此,对应用重打包的检测有着非常重要的意义。为了检测出安卓应用重打包,已经有许多工作被提出来并取得了一定的效果。其中较为普遍的方法就是先从应用中提取软件胎记(Birthmark)[1],通过对比应用的胎记来判断应用之间是否存在重打包现象。软件胎记是指从应用中抽象提取得到的模型,该模型包含了该应用的特有的、稳定的软件特征,能够唯一的标识出该应用。但是,随着安卓应用开发技术的不断发展,越来越多的应用在开发完成后被工具混淆或者加密——这类技术也同样可以作用在重打包后的应用之上。初期的工作大都沿用传统静态软件胎记技术,依据静态分析获取的信息来抽取应用的软件胎记。但是这些信息易被代码混淆干扰,例如插入—些永真永假的分支、添加中间调用等混淆都会对现有工作产生影响。ViewDroid[2]与ResDroid[3]等方法考虑到移动应用图形化用户界面很大程度体现了应用的行为特征,通过静态分析应用界面来抽取软件胎记。这些方法提高了对混淆应用的抗干扰能力,但是仍存在不足之处。例如利用反射替换、插入不可见元素(如Activity)等方式都可以逃避这类方法的检测。不仅如此,所有上述静态工作均无法应对应用加密的情况,而面向移动软件的动态软件胎记技术研究也才刚刚起步——工作[4]利用压力测试工具Monkey驱动应用执行,记录系统的应用程序编成接口(Application Programming Interface,API)的调用情况,并以此为依据抽取应用的软件胎记。工作[5]利用用户界面中的控件属性作为软件胎记,但是依然依赖部分静态信息,导致软件胎记易受到干扰。同时,更值得注意的是,结构混成化已成为移动应用发展的趋势。利用原生技术与网络(Web)技术结合开发的混合应用因其独特的软件结构、JavaScript语言的动态无类型的特性,进一步增加了重打包检测的难度。考虑到重打包的应用为了利用原应用的流行性,通常会保持和原应用相似的观感,使得在应用界面布局、交互方式上,重打包应用和原应用有着较高的相似性。因此,本文认为从动态界面信息中提取软件胎记是一个可行的技术方案,提出了一个面向运行时用户图形界面特征的安卓应用软件胎记模型:抽象组转移图(AGTG),以及基于该胎记模型的重打包检测框架。基于该模型,我们分别实例化了两个软件胎记:布局组图(LGG)和区域组图(RGG)。布局组图可以有效的抵抗应用混淆和加密这两类情况,显着提高了安卓应用重打包检测的抵抗性和可信性。而区域组图的提出,改进了布局组图方法中的不足,同时还能够处理现如今逐渐流行的混合安卓应用的重打包检测问题,提高了检测该类应用的准确性以及检测效率。总结而言,本文的主要贡献是:1.提出了一个面向运行时安卓应用图形界面特征的软件胎记:抽象组转移图(AGTG)。AGTG模型化了应用在运行过程中的界面以及界面转移,将相似的界面特征划分为同一组作为图的节点,将界面转移作为图的边。同时,也提出了 AGTG生成算法以及其相似度比较算法,在应用动态运行过程中生成软件胎记,并比较对应胎记之间的相似度,从而进行进行重打包检测。2.为了使得胎记能够对混淆和加密有着较好的抵抗性,我们提出了一个AGTG的实例化胎记:布局组图(LGG)。我们还实现了生成和对比LGG的的原型工具Repdroid,并使用了两组数据集检测方法的有效性。根据实验结果,第一组中全部的98对混淆或者加密的重打包应用被全部检测出来;第二组的125个商业应用中,误报率为0.08%。3.为了能够改进基于布局组图方法中的不足,我们提出了另一个基于AGTG的软件胎记:区域组图(RGG)。基于区域组图的重打包检测不仅可以处理混淆和加密应用,还可以检测混合应用中的重打包情况。我们也为该方法实现了原型工具RegionDroid,对该方法在混淆加密效果进行评估。同时我们还下载了另外157个混合应用,实验结果显示其误报率为0.016%。(本文来源于《南京大学》期刊2018-05-20）
王中亚[10]（2018）在《图形辅助技术在集箱管座相控阵检测中的应用》一文中研究指出基于相控阵软件系统二次开发了图形辅助技术,分析了集箱管座的相控阵检测工艺,并将图形辅助技术应用于管座角焊缝的相控阵检测。结果表明,图形辅助技术的应用解决了管座角焊缝检测时无法实时观察缺陷信号在焊缝中所处位置的问题,明显提升了集箱管座的相控阵检测效果。辅以图形辅助技术的相控阵检测具有缺陷识别和定位难度更低、检测结果更为直观的特点,应用优势显着。(本文来源于《安徽电气工程职业技术学院学报》期刊2018年01期）
图形检测论文开题报告
（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：
基于初中数学中常见的半角模型,经历素材遴选、组合衍化、题型与图形变化、终稿敲定的历程,命制出新定义试题.回顾命题过程中所走的借鉴与创新之路,总结了叁点命题反思.
（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。
图形检测论文参考文献
[1].粤橘牛.“几何图形”检测题[J].中学生数理化(七年级数学)(配合人教社教材).2019
[2].何慧慧.借鉴常见几何图形命制新定义试题——一道八年级期末质量检测压轴题的打磨与出炉[J].中国数学教育.2019
[3].宁涛.图形辅助在电站复杂部件相控阵检测中的应用[J].焊接技术.2019
[4].郭杰,李世光,赵焱,宗明成.电子束硅片图形检测系统中的纳米级对焦控制技术[J].中国光学.2019
[5].许珈诺.光学相干层析成像及带状图形检测[J].光电技术应用.2019
[6].杨强.“几何图形”检测题[J].中学生数理化(七年级数学)(配合人教社教材).2018
[7].高鑫.管道检测数据分析与图形展示系统的设计与实现[D].山东大学.2018
[8].王晓青,王向军.应用于嵌入式图形处理器的实时目标检测方法[J].光学学报.2019
[9].岳胜涛.基于运行时图形界面特征的安卓应用重打包检测[D].南京大学.2018
[10].王中亚.图形辅助技术在集箱管座相控阵检测中的应用[J].安徽电气工程职业技术学院学报.2018