导读:本文包含了叶片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:电容,电阻,叶厚,叶片含水量
叶片检测论文文献综述
郑俊波[1]（2019）在《无损检测5种药用植物叶片含水量的通用模型研究》一文中研究指出目的利用电测法对药用植物叶片含水量进行快速、准确和无损检测。方法以女贞、何首乌、银杏、葛和龙葵叶片为研究对象,自行设计平行板电容传感器,改进电阻测量方法,对叶片电容、电阻和叶厚进行检测。采用SPSS 19.0软件对测量数据进行组内相关系数分析,验证数据的可靠性。将叶片分成训练集和测试集,用Excel对训练集进行回归分析,建立叶片含水量与电容、电阻和叶厚的拟合方程,并利用拟合方程对测试集叶片含水量进行预测。结果相同药用植物不同叶片间的电容测量值可靠性良好,何首乌、葛和龙葵叶片电阻测量值可靠性良好,女贞和银杏电阻测量值可靠性一般。不同药用植物叶片间的电容和电阻测量值可靠性一般,组间叶厚测量值可靠性良好。经Excel线性回归,R~2为0.959 7,调整R~2为0.951 0,显着性值P=5.36×10~(-10),拟合方程为Y=23.548 3+0.021 6 X_1+12.7058X_2+106.7861X_3,DW=2.284,模型拟合效果良好。利用该模型对测试集叶片含水量进行预测,与烘干法比较误差值在1.98%～-1.55%之间。结论该模型可以作为该5种药用植物叶片含水量预测的通用模型。(本文来源于《中国现代应用药学》期刊2019年21期）
郑俊波[2]（2019）在《无损检测10种植物叶片含水量的通用模型》一文中研究指出对植物叶片含水量进行快速、准确和无损检测有助于诊断植物缺水程度。以10种植物叶片为研究对象,自行设计平行板电容传感器,改进电阻测量方法,对叶片电容和电阻进行检测。采用SPSS 19.0软件对测量数据进行组内相关系数分析,验证数据的可靠性。将叶片分成训练集和测试集,用Excel软件对训练集进行回归分析,建立叶片含水量与电容、电阻的拟合模型,并利用拟合模型对测试集叶片含水量进行预测。结果表明,10种植物叶片电容测量值可靠性良好,红叶石楠和杨梅叶片电阻测量值可靠性良好,女贞、无患子、紫荆和桂花叶片电阻测量值可靠性一般,珊瑚树叶片电阻测量值可靠性较差。经Excel回归分析,决定系数R~2为0.978 8,调整R~2为0.977 4,P=7.85×10~(-37),拟合方程为Z=86.0897-628.471X~(-1)-11.1753Y+117.2954Y·X~(-1),模型拟合效果良好。利用该模型对测试集叶片含水量进行预测,与烘干法比较误差值为-2.53%～1.46%。因此,该模型可以作为该10种植物叶片含水量预测的通用模型。(本文来源于《浙江农业学报》期刊2019年10期）
张宁宁,范翔民,刘保松[3]（2019）在《相机阵列在风电机组叶片缺陷检测系统中的应用》一文中研究指出在风电场机组巡检过程中,常规的风电机组叶片外观检查主要采用高清照相机逐张拍摄,人眼甄别的方式,检测效率低,劳动强度大且精度受限。基于此,搭建了一套基于相机阵列的叶片图像采集系统,通过相机阵列和图像处理服务器相结合,实现图像采集和处理,利用人工智能深度学习的软件对叶片图像进行缺陷识别,实现风电机组叶片表面缺陷的自动检测。现场实测结果证明,该系统大大提高了风电机组叶片缺陷检测的效率和精度。(本文来源于《机电信息》期刊2019年29期）
谢广平,武颖娜,杨锐[4]（2019）在《航空发动机涡轮叶片的失效分析与检测技术》一文中研究指出通过分析航空发动机涡轮叶片的失效机理与寿命预测模型,从理论上阐述了导致叶片失效的关键因素。并针对影响叶片寿命的关键参数系统地阐述了目前的检测技术和发展趋势,主要包括叶片制造过程中叶片轮廓、进出气边轮廓、气膜孔、表面质量的检测,以及叶片服役后涂层质量、蠕变伸长量的离线和在线检测。检测技术既是叶片制造一致性的保障,同时也为失效机理和寿命预测提供实验测量数据,使预测模型更精准。(本文来源于《民用飞机设计与研究》期刊2019年03期）
卜昆,张现东,任帅军,邱飞,田国良[5]（2019）在《CMM采样点对涡轮叶片特征参数检测精度的影响》一文中研究指出采样点规划是涡轮叶片叁坐标测量的必要步骤,特征参数是涡轮叶片的重要检测内容之一。但目前,采样点分布对涡轮叶片特征参数检测精度的影响研究尚处于空白。针对此问题,给出了涡轮叶片特征参数的计算方法并开发了相应软件;基于杠杆平衡原理,研究了适用于自由曲线曲面的均匀采样、曲率采样、弦公差采样、加权曲率采样和曲率-弧长采样算法。通过测量仿真与实验,研究了这5种采样算法对涡轮叶片叶型特征参数计算精度的影响;结果表明:采用曲率-弧长采样算法得到的叶型特征参数的计算误差和叶型曲线拟合误差均小于其他4种采样算法。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2019年04期）
曹锦纲,杨国田,杨锡运[6]（2019）在《基于RPCA和视觉显着性的风机叶片表面缺陷检测》一文中研究指出针对风机叶片表面缺陷检测问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)和视觉显着性的表面缺陷检测方法。在RPCA的基础上,通过增加噪声项和考虑像素的空间关系,以利于缺陷的分割,即通过F范数正则项抑制高斯噪声和光照不均,利用Laplacian正则项约束像素的空间关系,以保持显着图中具有相似显着值且空间相邻超像素的局部一致性和不变性。首先,对输入的风机叶片表面图像进行超像素分割和特征提取,得到图像的特征矩阵;然后,利用改进的RPCA法得到稀疏矩阵,根据稀疏矩阵和视觉显着性方法计算出缺陷区域的显着图;最后,优化显着图并采用自适应阈值分割实现缺陷的检测。通过实验仿真和对实验结果定性定量分析,表明该方法具有较高的准确率。(本文来源于《图学学报》期刊2019年04期）
张倩,张赟,于永,董素艳[7]（2019）在《涡轮冷却叶片孔特征参数化建模与遮光性检测方法》一文中研究指出涡轮冷却叶片上采用的气膜冷却、冲击冷却带有大量的孔特征。为了实现孔特征的快速建模和制造工艺性检测，提出了基于UG二次开发技术重构曲面UV坐标系的孔参数化建模方法和遮光性检测方法。首先重构孔特征附着曲面的UV坐标系，将孔轴线与壁面流动方向之间的角度近似为孔轴线与曲面几何的角度，实现批量创建孔特征的同时，也使各控制参数的物理意义更加明确。然后根据孔的轴线提取射线方向，检测射线与选定面或体的相交性，并将检测结果输出成文件供用户查看详情，可以显着提高涡轮冷却叶片的设计效率。(本文来源于《中国航天第叁专业信息网第四十届技术交流会暨第四届空天动力联合会议论文集——S07发动机热管理相关技术》期刊2019-08-14）
张连旺,王璐瑶,员玉良[8]（2019）在《基于变介电常数的植物叶片含水率无损检测装置设计》一文中研究指出以AT89C51单片机为核心,结合数字电子技术相关电路,设计了一款基于变介电常数的植物叶片含水率无损检测装置。该装置采用夹持型平行极板电容器与555定时器搭建多谐振荡器,以待测叶片作为电容极间介质,通过待测叶片水分变化影响介电常数,进而改变多谐振荡器频率,再由单片机完成数据读取与处理,以此来检测叶片含水率。并采用鸢尾、望春玉兰、紫荆和海州常山四种植物叶片进行测量试验,试验结果表明,该装置可以实现植物叶片含水率无损检测,具有一定的应用价值。(本文来源于《青岛农业大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
徐春广,马朋志,肖定国,刘然[9]（2019）在《航空发动机叶片机械手无损检测技术》一文中研究指出航空发动机叶片具有复杂的曲面结构和变厚度的特点,常规的检测方法无法实现自动化检测。为解决叶片的自动化无损检测,由此提出一种基于工业机械手超声无损检测方法。首先根据叶片的结构特点,选择超声纵波垂直入射检测叶身和厚度,超声纵波斜入射检测进排气边和叶根等部位;其次基于叶片模型规划机械手扫查轨迹,同时以叶片试块为被测对象进行缺陷和厚度检测试验。试验结果表明,所提出的机械手超声检测方法可以识别叶片上最小直径为0.15mm的人工平底孔缺陷和宽度0.15mm人工裂纹缺陷,叶片厚度测量精度为±0.03mm,整体叶片检测周期少于20min,满足叶片检测要求。因此机械手超声无损检测技术是实现叶片自动化检测的有效技术手段。(本文来源于《航空制造技术》期刊2019年14期）
刘双喜,张磊,张宏建,荆林龙,权泽堃[10]（2019）在《基于新梢叶节距的苹果树叶片氮含量检测》一文中研究指出为实现苹果树叶片氮含量的快速无损检测,提出一种基于苹果树新梢叶节距估测叶片氮含量的方法。通过图像处理技术提取不同施氮水平下的苹果树新梢叶节距图像特征,得到新梢叶节距与叶片含氮浓度之间的关系,建立出苹果树叶片氮含量检测模型。试验验证,建立的随机森林检测模型决定系数为0.838 6,均方根误差为2.376 9。本方法可以为苹果园合理施用氮肥提供科学参考。(本文来源于《中国农机化学报》期刊2019年07期）
叶片检测论文开题报告
（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：
对植物叶片含水量进行快速、准确和无损检测有助于诊断植物缺水程度。以10种植物叶片为研究对象,自行设计平行板电容传感器,改进电阻测量方法,对叶片电容和电阻进行检测。采用SPSS 19.0软件对测量数据进行组内相关系数分析,验证数据的可靠性。将叶片分成训练集和测试集,用Excel软件对训练集进行回归分析,建立叶片含水量与电容、电阻的拟合模型,并利用拟合模型对测试集叶片含水量进行预测。结果表明,10种植物叶片电容测量值可靠性良好,红叶石楠和杨梅叶片电阻测量值可靠性良好,女贞、无患子、紫荆和桂花叶片电阻测量值可靠性一般,珊瑚树叶片电阻测量值可靠性较差。经Excel回归分析,决定系数R~2为0.978 8,调整R~2为0.977 4,P=7.85×10~(-37),拟合方程为Z=86.0897-628.471X~(-1)-11.1753Y+117.2954Y·X~(-1),模型拟合效果良好。利用该模型对测试集叶片含水量进行预测,与烘干法比较误差值为-2.53%～1.46%。因此,该模型可以作为该10种植物叶片含水量预测的通用模型。
（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。
叶片检测论文参考文献
[1].郑俊波.无损检测5种药用植物叶片含水量的通用模型研究[J].中国现代应用药学.2019
[2].郑俊波.无损检测10种植物叶片含水量的通用模型[J].浙江农业学报.2019
[3].张宁宁,范翔民,刘保松.相机阵列在风电机组叶片缺陷检测系统中的应用[J].机电信息.2019
[4].谢广平,武颖娜,杨锐.航空发动机涡轮叶片的失效分析与检测技术[J].民用飞机设计与研究.2019
[5].卜昆,张现东,任帅军,邱飞,田国良.CMM采样点对涡轮叶片特征参数检测精度的影响[J].西北工业大学学报.2019
[6].曹锦纲,杨国田,杨锡运.基于RPCA和视觉显着性的风机叶片表面缺陷检测[J].图学学报.2019
[7].张倩,张赟,于永,董素艳.涡轮冷却叶片孔特征参数化建模与遮光性检测方法[C].中国航天第叁专业信息网第四十届技术交流会暨第四届空天动力联合会议论文集——S07发动机热管理相关技术.2019
[8].张连旺,王璐瑶,员玉良.基于变介电常数的植物叶片含水率无损检测装置设计[J].青岛农业大学学报(自然科学版).2019
[9].徐春广,马朋志,肖定国,刘然.航空发动机叶片机械手无损检测技术[J].航空制造技术.2019
[10].刘双喜,张磊,张宏建,荆林龙,权泽堃.基于新梢叶节距的苹果树叶片氮含量检测[J].中国农机化学报.2019