摘要：目的:提高牡蛎分级的精确性和全面性。方法:提出并设计了牡蛎自动化分级设备,确定了旋转滚筒与挡板传送带结合的牡蛎排队结构、质量检测和机器视觉检测相结合的分级方式,完成了牡蛎分级设备的整体结构设计。通过工业相机采集牡蛎图像,使用大津法二值化、高斯滤波处理、Canny算子边缘提取等方法提取牡蛎图像,通过机器视觉算法以长度和饱满度为标准对牡蛎进行分级,并进行机器视觉分级与人工分级对比试验。结果:该设备分级准确率为95.4%,图像检测速度约为0.647 s/幅。结论:机器视觉对牡蛎分级是有效的,可以较为准确地对牡蛎进行分级。

摘要：为了解决火灾报警系统平面统计困难、数据孤立的问题,设计了基于C#和MySQL云数据库的数字化生成火灾自动报警系统图的方法。该方法采用C#语言进行AutoCAD二次开发,并运用面向对象的思想进行数据建模,把平面统计、数据管理、系统生成与修改拆分为独立功能模块,将其分别存储于MySQL云数据库中。工程实践结果表明,这一数字化方法能够在平面绘制完成后快速进行数据统计、系统图生成与修改。