简介:当植物受到植食者为害后,能够迅速合成并释放出一些挥发性物质,进而吸引植食者天敌,达到控制虫害的目的.大量的研究表明,茉莉酸信号路径在调节植物释放挥发物的过程中发挥了重要作用.然而,最近的研究表明,外来入侵刺吸式昆虫如烟粉虱,能通过激活植物体内的水杨酸信号路径,同时还能抑制茉莉酸信号路径.那么,水杨酸信号路径是否在刺吸式昆虫诱导植物释放挥发物吸引天敌过程中发挥重要作用?我们分别以拟南芥和番茄作为模式植物,研究经烟粉虱取食为害后的野生型植株以及不同信号路径突变体植株对丽蚜小蜂的嗅觉行为反应.研究结果表明,烟粉虱为害120h后的野生型拟南芥或番茄植株均能够显著吸引丽蚜小蜂.当茉莉酸路径被抑制时,烟粉虱为害后的拟南芥(dde2-2)或番茄(def-1和spr-2)植株同样显著吸引丽蚜小蜂;但是当水杨酸路径被抑制后,烟粉虱为害后的拟南芥(NahG和npr-1)或番茄(NahG)植株则并未吸引丽蚜小蜂.植物激素分析结果表明,烟粉虱能够诱导拟南芥或番茄植株内源水杨酸含量显著增加,但内源茉莉酸的含量则并未变化.因此,我们认为水杨酸信号路径在调控烟粉虱诱导植物间接防御过程中发挥重要作用.
简介:本文通过化学分析法、火花源原子发射光谱法以及电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)等这几种常用于金属材料化学成分的检测方法,对金属材料中铬含量的检测进行了大量实验,并结合实验数据分析,系统阐述了这几种分析方法在具体的检验实践中,测定金属材料中铬成分时的应用差异以及应关注的技术要点。
简介:为了确定各红外热成像定量测量方法在深度定量测量方面的检测能力,对深度定量测量方法原理进行了分析,并进行了实验研究。通过在碳纤维层压板反面制作平底孔的方法制造已知深度分层缺陷,采用红外热成像方法对已知缺陷进行检测,从理论上分析温差峰值时间、对数温度偏离时间以及对数温度二阶微分峰值时间与缺陷深度的关系,通过分析确定温差峰值时间法、对数温度偏离时间法、对数温度二阶微分峰值时间法对深度进行定量测量方法的适用性,并利用上述方法对已知缺陷进行深度定量测量分析,确定不同方法对深度定量测量的检测适用性及检测能力。实验结果表明,温差峰值时间法测量深度达到2mm,对数温度偏离时间法测量深度达到4mm,对数温度二阶微分峰值时间法测量深度达到5mm,同时对数温度二阶微分峰值时间法受三维热扩散影响小,检测无需选择参考区域。因此,对数温差二阶微分法所能测量的缺陷深度最大,准确性更高。通过对不同方法进行应用分析,能够明确不同深度定量测量方法的适用范围与检测准确性,为主动式红外热成像方法的定量检测提供依据。
简介:作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波(anisotropicdiffusionfilter,ADF)被广泛应用于磁共振成像(magneticresonanceimage,MRI)图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比(peaksignal-to-noiseratio,PSNR)、结构相似性指数(structuralsimilarityindexmetric,SSIM)、均方差(meansquarederror,MSE)三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.
简介:利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.
简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.