板材达到E1级标准的办公家具,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点

如何买到没有甲醛的家具或办公家具?发布于:2016-01-13
11:03发布人:dibijiajuzhy来源:来源于网络点击量:163     
理论上来说,不存在“没有甲醛”的办公家具。首先要理解“甲醛”来源何处,甲醛是一种无色,有强烈刺激性气味的气体,主要以水溶液形态出现,就是大家熟知的福尔马林,它与尿素混合生成脲醛树脂,广泛应用于各种粘合剂中。由于价格低廉,目前国内基本处于木材加工行业不可替代的地位。国际上正在尝试用MDI(聚氨酯)或异氰酸脂替代甲醛加工木材。目前国内办公家具行业,主要原材料还是塑合板及金属,金属不用说,塑合板就是我们常说的刨花板和纤维板,以植物纤维做为原料,加入粘合剂,热压塑合而成。具有成本低,易加工,不宜变形等优点。如果为了减少甲醛而减少粘合剂的总量,板材本身的强度就会下降。如果选用其他类型的粘合剂,成本就会上升,目前国内市场还不能大量接受。     
   
因此可以说,办公家具目前不可能没有甲醛。但是,板材的甲醛释放是有标准的,国内标准分为E1级和E2级,干燥箱法E1小于等于1.5mg/L,E2小于等于5.0mg/L,E1级板材可直接用于室内装饰,E2级必须处理后用于室内。因此想要选择环保的办公家具,就要选择金属为主,板材达到E1级标准的办公家具。民用家具如今主要使用实木(纯木料非贴皮),主要还是要分辨是否是真正实木,而不是贴皮或板材。(责任编辑:ISF)

选择YUKI进口食品加盟店的优势有哪些?发布于:2016-02-26
13:59发布人:yukiblw来源:无点击量:879当人们的物质生活有了更多的提升,对于国人来说,饮食可以说是最为重要的事情。随着我国对外贸易的不断开展,各种进口食品也陆续出现在了人们的生活之中,在保证其产品的质量和特点更具优势的基础上,越来越多的人看到了投资进口食品的广阔空间。在众多品牌中,很多人都选择了YUKI进口优品生活馆进口食品加盟店作为自己的投资项目首选,那么,为什么YUKI进口优品生活馆进口食品加盟店如此受到人们的关注和欢迎呢?它的优势都体现在哪里呢?  第一、YUKI进口优品生活馆经营优势  与传统的食品加盟店不同,YUKI进口优品生活馆进口食品加盟店更具有经营方面的优势。首先,其产品源头就是与全球140多个国家和地区的食品厂家进行合作,
产品采用直购的方式进行采购,保证了食品的特殊性。其次,拥有全国面积的独立物流仓库和码头,能够大大缩短进口食品的运输时间,保证食品的新鲜。最后,借助互联网和移动互联的平台,打造更加立体化、全面化的经营模式,让投资者能够对加盟过程中所产生的任何问题与困难,都能够在最短的时间内予以解决,充分提
高了经营的效果。  第二、YUKI进口优品生活馆产品优势  在YUKI进口优品生活馆进口食品加盟店众,消费者能够看到赖在全球多个国家和地区的进口食品,其种类之多,口味之丰盛,都让人们目不暇接,多种多样的进口食品,能够让人们不出国门,就能够享受到充满异域风情的食品,体会和品位不同国家的独特美食,这给人们的猎奇心理带来了更多的满足。  另外,YUKI进口优品生活馆产品的另一大优势,就是食品的安全性和卫生性,正是由于其经营模式的优势所影响,使得YUKI进口优品生活馆所经营的进口食品,拥有无与伦比的安全性和卫生状况,在经营的过程中,优质的产品质量是保证经营稳步发展的基础条件。  第三、YUKI进口优品生活馆的服务优势  为了确保投资者和加盟者的经营良好,YUKI进口优品生活馆为加盟店的经营者提供了更为到位和全方面的服务,无论是从选址和装修,配货和销售,还是从促销到退换货服务等等多个经营方面,都给予了足够的服务支持。官方网址:www.yuki.cn  
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机器视觉图像处理之角点检测技术发布于:2016-01-22
13:34发布人:weixuexa来源:维视图像点击量:430角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点检测(Corner
Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中,也称为特征点检测。角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点,而不仅仅是“角点”。这些特征点在图像中有具体的坐标,并具有某些数学特征,如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。现有的角点检测算法并不是都十分的鲁棒。很多方法都要求有大量的训练集和冗余数据来防止或减少错误特征的出现。角点检测方法的一个很重要的评价标准是其对多幅图像中相同或相似特征的检测能力,并且能够应对光照变化、图像旋转等图像变化。近年来提出的角点检测方法大多是基于灰度图像的角点检测。主要分三类:(1)基于边缘特征的角点检测。主要分三个步骤:首先,对图像进行预分割;然后对预分割后得到的图像中边界轮廓点进行顺序编码,得到边缘轮廓链码;最后,根据边缘轮廓链码对图像中的角点进行描述和提取。Wallg和Braday提出了一种基于表面曲率的角点检测算法。为了改善角点检测的稳定性,首先将图像和高斯滤波器卷积,然后计算整个图像的表面曲率,当曲率高于一定阈值,并为局部最大值的点被认为是候选角点。(2)基于模板的角点检测。一般首先建立一系列具有不同角度的角点模板,然后在一定的窗口内比较待测图像与标准模板之间的相似程度,以此来检测图像中的角点。基于模板的方法主要考虑像素邻域点的灰度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。首先设计一系列角点模板,然后计算模板与所有图像子窗口的相似性,以相似性判断在子窗口中心的像素是否为角点。(3)基于亮度变化的角点检测。该算法基于角点相应函数(CRF)对每个像素基于其模板邻域的图像灰度计算CRF值,如果大于某一阈值且为局部极大值,则认为该点为角点。当然,角点的检测算法非常之多,仅基于模板的角点检测算法就有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法、Harris角点检测算法、KLT角点检测算法及SUSAN角点检测算法等,在此不再一一展开介绍。维视图像从事机器视觉行业十数年,其XAVIS机器视觉科研平台包含近300个优异算法,其中就包含多种优异的角点检测算法,这些算法均是从实际工业项目中积累、优化而来,在算法效率、稳定性上均处于视觉行业领先地位。

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