弹杏核的作文

弹杏核的作文（精选4篇）

篇1：弹杏核的作文

今天我和同学一起玩游戏，就是弹杏核。我们先商量了玩游戏的方法。我们先把36粒杏核分成三份，每人拿一份，也就是每人拿12粒杏核。游戏开始每个人出几粒杏核，谁出得多谁就先玩。如果同样多那就用石头、剪刀、布的.办法来决定谁先玩。玩的时候，拿到杏核的同学用手将杏核散到桌子上。然后，你要打那一棵就在那一棵杏核与另一棵杏核之间划一条线，接着就弹一棵杏核，弹到了就把一棵杏核拿去。如果在划线的时候碰到杏核，那就算输了。

快要轮到我的时候，我激动得大声喊：“好、好，要我了!”第一次我在划线的时候，手抖动了一下，碰到了杏核所以就没有机会去弹杏核。害得我直想哭。第二次，我选了两棵离得比较远的杏核之间划线，没有想到弹不到杏核。过了一会儿，有一位弹杏核的高手来弹了，那些杏核全部被他弹光了。这一次，我只拿到了一棵杏核。

今天，我觉得玩得还行。

篇2：弹杏核的作文

第一种玩法是大家每人准备一个桃核(俗称“母核”)和若干个杏核，然后找一块平板石，平板石不宜太大，太大了杏核不易弹出。每个人在平板石上放一个杏核，大家的杏核要堆成一堆。开始前，大家通过“剪子、包袱、锤”先决定丢桃核的顺序。上阵时，每个人都必须把“母核”放在胸前，用拇指、食指捏着瞄准平板石上的杏核往下丢，丢下的“母核”砸中杏核堆，弹落到地面上的杏核归自己所有。有时丢一次能弹落多个杏核，有时一个也弹落不下来。一轮过后，如果平板石上还剩有杏核，就按原先的顺序继续丢“母核”，直到把平板石上的杏核全部弹落为止。游戏中“母核”不慎落入平板石上称“阉核”，“阉核”者自动丧失本局游戏，“阉核”谁弹落石下归谁所有。

第二种玩法是在玩之前先决定一人为庄家儿，一人为弹家儿。一般是谁出的杏核多谁当庄家，若是出的数量相同则通过“剪子、包袱、锤”的方法决定谁是庄家。庄家儿在地上画一“田”字格，每个小方格约三十公分见方，四个方格中分别放一个、两个、三个、四个杏核，也可多放。田字格前画一弧线。弹家儿把自己的一枚杏核放在弧线中间，庄家儿用大拇指和二指用劲把杏核弹出去，弹得越远越好。弹家儿把弹出去的杏核弹回来，弹第四次时，杏核要弹进田字格中，进了哪一格，那一格中的.杏核就归弹家。弹家儿的杏核进不了田字格，弹的杏核就归庄家儿。弹家在弹杏核时，一般还要叨念：“一弹弹，二毛连，三进杠，四要账。”这种游戏，一般多为两个人一起玩。

第三种玩法是大家先找一块较平的空地，每个人选一个位置进行布阵。布阵的方法是用一定数量的杏核(由大家商定)摆一个堡垒，在堡垒的周围摆上卫兵(杏核)，密度大小自己决定。阵布好后，大家按照顺序向对方进攻，进攻的方法就是弹动自己的卫兵，击打对方的卫兵，被击中的卫兵就归自己所有。对方的卫兵全部被击中后，开始进攻堡垒，方法是先将对方的堡垒击散，然后各个击破。双方在进攻的过程中，如击不中对方，就要让对方进攻。这种游戏可以两个人玩，也可多个人玩。多人玩时，一开始可以联合进攻一方，到最后再自相攻击。

篇3：弹杏核的作文

1 机器视觉采集系统设计

机器视觉检测是利用镜头、摄像机、图像采集卡等设备获取图像信息,基于计算机或嵌入式系统进行分析计算获得结果,进而控制执行设备完成相应动作的过程,其构成如图1所示。

通过对杏核形状、颜色及尺寸大小等方面的实验研究,最终对本系统中所涉及到的视觉设备进行了如下的设计与选型:

研究使用的是日本WAT-535EX2型工业相机,总像素为811(H)×508(V)有效像素为768(H)×494(V),足以满足系统要求;本研究的图像采集卡采用大恒公司的DH-CG400图像采集卡,具有集成度高、功耗低等特点。由于工业检测时周围有环境光,照明方案设计需考虑排除周围光线的干扰,因此本文设计了排除外界光源干扰的光源箱。本研究的照明方式选用漫射光照明,其安装特点是在光照箱内4个角落安装上LED光源。

计算机是视觉检测系统硬件环境,直接关系到图像处理算法的运行速度,以及整个系统的工作稳定性。本研究利用现有的试验条件,所选用计算机配置如表1所示。

2 杏核图像处理

利用Matlab提供的数字图像处理工具对获取的杏核图像进行包括图像滤波、阀值分割、边缘检测等预处理并进一步进行杏核图像的二次分割,为后续图像特征和参数的提取做好准备。

2.1 杏核图像滤波

在采集待检测物体图像时,由于受到各种因素干扰,如电磁光线以及摄像机内部元器件性能等,实际获取的数字图像中不可避免地夹杂着大量的噪声信号,导致图像品质下降。因此,为便于计算机对图像进行后期的检测与识别,需进行图像预处理,消除或尽量减少噪声,改善图像质量,突出感兴趣信息。图2为待处理的杏核图像。

中值滤波[6]是一种统计滤波方式。中值滤波过程中首先对模板单元内的像素按灰度值进行排序,然后将排序结果中的灰度中值作为该模板中心的灰度替代值。该方法对于存在较多独立噪声点的图像切实可行,能极大限度的滤除孤立点,同时对图像损坏较小,使图像的边缘保持清晰。中值滤波表达式为

其中,f(x,y)表示原图像;g(x,y)表示中值滤波后的图像;W表示中值滤波模型单元。滤波结果如图3所示。

2.2 杏核图像阀值分割

图像分割[7]是杏核识别过程中至关重要的一步,只有准确分离杏核与背景,提取出杏核区域,才能可靠地提取杏核特征,从而提高杏核识别的准确性。由于杏核区域与背景之间灰度值差异明显,可采用灰度阈值分割方法获取杏核区域。本文采用自动阀值中的Otsu法[8]进行杏核图像的阀值分割处理。根据图像整体灰度分布,基于最小二乘原理,将图像看作目标和背景两类,寻找最优阈值,使目标和背景之间的灰度方差最大,以实现图像的最佳分割。背景和目标的类间方差表示为

令k在0~L~1范围内,计算不同k值下的类间方差δ2(k),使δ2(k)最大的那个k值就是最佳分割阈值。在使用Otsu阀值分割对图像进行阀值分割处理后,图像杏核区域空洞少,能准确地提取出杏核区域。分割效果如图4所示。

2.3 杏核定位及杏核区域提取算法

图像采集卡采集的杏核原始图像大小为768×570像素,为减小运算量、提高图像处理速度,并为后续提取单粒杏核的识别特征做准备,考虑提取仅包含杏核在内的较小图像区域,将其作为图像处理对象,减小图像处理面积。为精确提取包含杏核在内的较小图像区域,采用基于杏核重心的定位算法获取杏核区域。定位算法如下:

首先对杏核的二值图像进行连通区域标记,提取出一幅图像中的多粒杏核。然后,计算每一粒杏核的重心坐标,对于连通区域标记后大小为M×N的连通区域f(x,y),重心坐标计算公式如下

其中,x,y为二值图像的行与列;f(x,y)表示图像像素的灰度值。获取杏核区域重心坐标后,以每粒杏核重心为中心,截取以各杏核重心为中心大小为像素的矩形区域,作为图像处理和特征提取的单元。进行杏核区域提取,提取结果如图5所示。

2.4 杏核边缘检测

边缘是一种重要的图像信息,是图像处理过程中目标与背景之间的分界线,依靠边缘可将图像目标和背景分开,边缘检测[9]是一种图像分割方法,同时也是后续提取形状特征及其他特征的基础。

边缘是图像中灰度值剧烈变化的像素点的集合。由于图像中目标和背景之间灰度值差异明显,使得杏核图像整体灰度分布并不连续,而边缘恰是这些灰度变化最剧烈的像素点。由于图像灰度分布较为复杂,本设计采用图像一阶导数和二阶导数来计算边缘,采用的边缘算子为Sobel算子[10]。

2.5 发黑发霉杏核褐斑杏核图像二次分割

观察优质杏核与褐斑杏核、发黑发霉杏核的灰度分布直方图可发现,优质杏核与褐斑杏核、发黑发霉杏核在较低灰度区间像素分布比例存在差异,考虑对褐斑杏核、发黑发霉杏核图像进行二次灰度阈值分割,提取出褐斑杏核区域、发黑发霉杏核区域,进一步提取杏核特征。

经Otsu自动阈值分割操作后,可较好地提取出杏核区域,为进一步分析优质杏核、褐斑杏核、发黑发霉杏核的杏核区域灰度特性,由于杏核灰度在较高灰度区间存在一个聚集分布,为了去除这部分灰度干扰,取杏核褐斑区域和发黑发霉区域作为前景,杏核其他区域作为背景,对于0~Ave(杏核整体灰度均值)区间灰度采用Otsu法进行二次分割,计算前景与背景之间的分割阈值thresh2。确立了图像中背景和目标的类间方差判别公式为

发黑发霉杏核褐斑杏核图像二次分割结果如图7所示。

3 杏核视觉检测算法研究

3.1 杏核特征参数的提取

灰度特征[11]:根据计算得到的分割阈值,统计每一粒测试杏核的杏核区域灰度值位于阈值以下的像素所占比例,将此比例作为褐斑杏核、发黑发霉杏核及优质杏核识别的灰度识别特征。经研究,优质杏核与褐斑杏核发黑发霉杏核较低区域灰度分布比例差别明显,可作为识别特征。

纹理特征[12]:纹理是图像灰度在空间位置上交织作用形成的一定灰度关系。灰度共生矩阵是其中一种应用最广泛的纹理特征表达方法。灰度共生矩阵是一种二阶统计方法,可描述一定方向上相距特定距离的大量像素点的灰度统计信息。

3.2 杏核识别系统的设计

采集杏核图像,经图像滤波,Otsu灰度阈值分割,提取杏核区域,计算杏核区域像素灰度均值,若杏核像素灰度均值小于给定阈值,则该杏核为杂质杏核;若灰度均值大于给定阈值T0,则判断杏核区域灰度值位于给定灰度阈值Thresh1以下比例是否大于给定值P1,若大于,则该杏核为杂质杏核;否则判断该杏核纹理特征能量值是否<E1(E1为优质杏核能量值最小值)。若小于,则该杏核为杂质杏核;否则,该杏核为优质杏核,进行下一级判别。

4 杏核分拣系统软件设计

一套完备的杏核视觉检测系统需要有良好的软件系统支撑,设计在算法阶段采用Matlab编程实现,充分利用了Matlab编程快速便捷的优点,在软件的最终完成阶段,采用VC++调用Opencv图像处理函数库[13,14,15]实现,充分发挥其高效的执行效率优点。

本设计构建的基于机器视觉的杏核识别系统主要由图像采集、图像预处理、图像特征提取、杏核分类4大模块组成:图像采集模块是调用图像采集子程序,完成CCD摄像头采集杏核图像信息的过程,并可根据需要将图像以BMP格式储存到指定空间区域内;图像处理模块包括杏核图像滤波、杏核图像分割、杏核图像边缘检测等模块;特征提取模块包括杏核几何形状特征提取、杏核纹理特征提取部分;杏核分类就是根据颜色特征、纹理特征进行的对发黑发霉、褐斑一类杏核的识别。系统界面如图9所示。

5 结束语

篇4：弹杏核的作文

关键词：杏核开口机；TRIZ；物理冲突

0 前言

一直以来，杏核的开口基本是由人工采用简单的开口机械辅助完成，目前杏核开口机器主要有以下三种开口方法：1.对辊碾压开口法；2.平磨开口法；3.刀片切割开口。这些方法既费时费力又不卫生，并且存在效率低下等问题。

应用TRIZ理论可以对设计中的冲突进行充分的挖掘和分析，并找到有效的解决办法。本文应用TRIZ理论对传统的开口结构进行了改进设计，得到一种新的杏核开口刀片切割机械。

1. 现有杏核开口机结构分析

杏核开口机结构如图l所示，刀片作为开口机的主要执行部件，其功能是将刀刃移至接近果实的位置。刀片一般固定于夹具上，工业生产对稳定性的要求很高，自由度越少，操作的精度越高，刀片受力损坏的几率就越小，但同时会降低生产效率。另外，当杏核与刀片接触时，由于各种因素，会遇到各种非正常情况，比如切歪了，或者没切到，甚至会有杏核脱离固定槽。

2. 物理冲突分析及改进设计

通过建立杏仁开口装置模型并进行分析可知，希望杏核加工的效率高，但是加工效率提高以后会导致破壳率的降低。因此对杏核加工的效率提出了两个相反的要求，既希望它高又希望它低，这样的问题在TRIZ理论中属于物理冲突，而解决物理冲突可以通过空间分离、时间分离、条件分离和系统级别分离四种方法实现物理冲突双方的分离。

采用空间分离原理得到创新方案如图2所示。改变切割刀的固定方式，由中心轴固定改为弹簧.杆装置固定（如图）。由于弹簧的拉力，刀会紧贴着杏核的壳表面，同时，由于刀距离杏核壳的距离为零，这样可以实现不分级开口。

图3所示为整个切割机械的完整结构图。

3. 小结

基于TRIZ理论，研究了切割式杏核开口机的系统构成，利用分离原理解决了设计中的物理冲突，进行了杏核开口机构的创新设计。经过方案评价和分析后，改进后的杏核开口率更高，且不需要提前分级。TRIZ这一现代创新理论在机械系统设计中的创新性和高效性在整个切割式杏核开口机优化设计过程得到了充分体现。

责编/万海滨