布匹存储

‘壹’ 宿迂低压电工实操考试灭火器怎么考

咨询记录 · 回答于2021-08-05

‘贰’ 储存布匹在湿度多少合适啊

存储布匹的相对湿度是：40％-60％RH 较适宜。过湿容易发霉，过干燥容易使布匹的纤维硬化，对布匹的色泽、使用寿命不利

空气湿度一般是指空气潮湿的程度，数值上用相对湿度(RH)表示：指空气实际所含水蒸气密度和同温下饱和水蒸气密度的百分比值。

‘叁’ 单机游戏要塞2中怎样用布匹造衣服参加舞会

想要开舞会，必须要有的东西是：建筑——寝宫（女子休息室）、领主厨房；物品——布匹。有了寝宫，领主就会结婚娶媳妇，也就有了领主夫人。
领主厨房的仆役会从存储区取来布匹，送到寝宫。而领主夫人在无聊时（也就是呆在寝宫时）把布匹做成衣服。一旦你有了足够量衣服，就可以开舞会。会看见领主夫人领着一大堆乱七八糟的人在城堡的大厅里跳舞。一次好像可以加200声望。

‘肆’ 机器视觉在流水线上的应用

朋友，如果你已经得到了你想要的答案，希望不要关闭问题或说没有你想要的答案，有些问题是没有正确答案或者很难回答的，希望珍惜大家的帮助！谢谢 （^_^)

你的问题不好回答，我拿生产布匹来举个例子，希望对你有用。

在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”) 。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。

流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。现在采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

三、项目方案

机器视觉是在没有人工干预的情况下使用计算机来处理和分析图像信息并作出结论。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。

在机器视觉应用中，包括以下几个过程：

图像采集
通过光学系统，由相机采集图像，图像转换成数字格式式并传入计算机存储器。

图像处理
处理器运用不同的算法来处理对决策有重要影响的图像要素，如对图像进行颜色辨识,面积、长度测量，图像增强，边缘锐化，降噪等处理。

特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如布匹的颜色和杂质的形状等等。然后这些数据传送到控制程序。

判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括杂质的直径是否在要求规格之内或者布匹的颜色是否合格。
视觉系统一般包括：光源、光学系统、相机、图像处理单元、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。布匹检测的机器视觉系统的组成如下图所示。视觉系统的输出是经过运算处理之后的检测结果——各种杂质的数量。计算机系统实时获得检测结果后,指挥运动系统或输入输出系统执行相应的控制动作（如分选）。

图像处理软件
机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

特征提取辨识
一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：
1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
2． 杂质的形状难以事先确定。
3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。
4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。
由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。
我们使用德国Stemmer公司的机器视觉软件开发包-CVB中的color、blob工具，它适合于开发颜色模式识别和斑点的检测。

Color检测
一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)篮(B)三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
Blob检测
根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积,以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。
Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化(Binary Thresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。

结果处理和控制
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。
根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知近期内布匹的质量情况等等。
四、用户界面及操作
项目要求利用机器视觉技术，智能的识别出流水线上布匹的所有杂质以及它们的数量、大小。根据项目要求，我们设计如下：

（1）图像显示区：实时的显示由相机采集的彩色图像，系统根据当前的图像内容实时的识别布匹信息。
（2）信息显示区：把图像的内容——各种杂质的数量实时的显示到表格里。系统当前状态（如：实时检测，停止检测，触发信号状态）实时的显示在状态显示栏中，以便于操作人员了解系统状态。
（3）信息管理区：管理人员可随时查看流水线的统计信息。操作人员可以灵活的配置系统的配置信息（如：数据库的配置，控制模块通讯配置，识别参数的校正）。权限管理控制系统使用者的操作权限，例如：只有高级操作人员才能对系统信息进行配置；只有拥有相应权限的人员才能查看统计信息。

五、布匹颜色学习工具
我们开发了布匹颜色学习工具，此工具界面友好，操作简单，如下图所示。

布匹颜色学习工具
一种颜色应该提供多个模板图像进行训练，这样可以提高识别的能力。学习完毕后要保存成CLF文件，以后模式识别就按照保存特征进行识别。

六．总结

视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，尤其在整个识别控制系统中，还要与运动控制系统配合完成后续操作。在本项目的视觉系统中提取识别对象颜色特征值，然后采用模式识别的方法，识别出不合格区域然后使用斑点分析判断是否为杂质。同时提到了整个系统中各个部件的选择和用户界面的设计。

总之，应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。对于现代化企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。

以上内容也是我到处找的，我能帮你的就这些了。

‘伍’ 在银响力收银系统中对于布匹怎么设置计算

在系统内设定布匹库存规格与销售规格。
银响力收银系统设置了多单位制：支、米、码单位之间自由换算（例如：1支＝50码，1支＝45.72米， 1码＝0.9144米）。
米进码出，以米单位进货，存储到库存及销售的单位为码，还可按照自身需要选择以米或码为单位进、出货，米、码之间通过系统设定换算，无需人工计算。

‘陆’ 知识的概念

网络
网络词条的编辑和创建无需任何费用，恶意传播虚假信息、仿冒官方及代理商收费编辑等违规行为将受到严厉打击。详情

知识

知识是人类的认识成果。来自社会实践。其初级形态是经验知识，高级形态是系统科学理论。知识就是概念之间的连结。它是概念的内容的一个方面。概念的内容的另一个方面，就是与直观之间的连结。我们构造概念的目的归根结底是为了把握直观。因此，概念与概念之间必需彼此连结形成知识。有了知识才有力量，才能去把握直观。知识是个体通过与环境相互作用后获得的信息以及组织。按现代认知心理学的理解，知识有广义与狭义之分。广义的知识可以分为两类，即陈述性知识、程序性知识。陈述性知识是描述客观事物的特点及关系的知识，也称为描述性知识。陈述性知识主要包括三种不同水平：符号表征、概念、命题。
基本信息

中文名：知识
英文名：Knowledge
拼音： shi
属性：文化概念
相关衍生：认识论
定义：指在实践中认识客观世界的成果
定义

知识
知识到底是什么，中国目前仍然有争议。中国对知识的定义一般是从哲学角度作出的。《博弈圣经》中知识的定义：“我把识别万物实体与性质的是与不是，定义为知识。”
1.“知识”的“知”，字从矢从口，矢亦声。“矢”指“射箭”，“口”指“说话”。“矢”与“口”联合起来表示“说话像射箭，说对话像箭中靶心”。本义：说的很准（一语中的）。“不知”或“未知”就是指话没有说准，就好像射箭没有击中靶心。箭有没有射准，可以由报靶员证实；话有没有说准，可以由公众检验。举例：十八世纪的英国天文学家哈雷声称他知道了哈雷彗星的行为规律，并预报说这颗彗星将于1759年重新出现。后来，在1759年1月21日，人们果然又一次看到了这颗彗星。哈雷说的很准，这就是“知”。
2.“知识”的“识”，繁体写作“识”字从言从戠，戠亦声。“戠”字从音从戈，《说文》称此字的字义已因师承中断而阙如。但其实我们现在还是可以了解其本义的。“戠”字从音从戈，本指古代军队的方阵操练。“音”指教官的口令声（也包括号令军阵进退的鼓声、金声，军人的喊杀声），“戈”指参加操演的军人及其武器。随着教官的一连串指令声，军阵会出现整体前进或后退、整体左移或右移、横排队列依次前进、一起向左挥戈、一起向右挥戈……等等整齐划一的团体动作，在检阅台上往下看军阵操练，就好像我们在体育场看台上观看团体操表演，会看到参演人员整齐划一的动作所形成的各种图形。因此，“戠”字本义就是“规则图形及其变换”。凡从“戠”之字皆有此义。例如，“织”就是在布匹的制造过程中加入图案，使其成为花布。又如，“帜”就是在旗布的制造过程中加入本国的图案，作为本国的标志，如中国国旗有五星图案，美国国旗有星条图案，英国国旗有米字形图案，等等。再如，“职”就是团体操参演人员，他的任务就是用耳朵接受指令，然后作出要求的动作。每个参演人员都这样做的结果，就是团体操变换出各种图形。综上所述，我们在此给出“识（识）”的本义、引申义。本义：用语言描述图案的形状和细节。引申义：区别、辨别。举例：“识字”就是“根据字的形状、结构、笔画认字”。
3.“知识”一词的汉语本来词义：说出可以准确应验的话和辨清事物形状细节。
知识是客观事物的特征与联系在人脑中的能动的反应，是客观事物的主观表征。知识的学习即知识的掌握，是通过一系列的心智活动来接受和占有知识，同时在头脑中建立起相应的认知结构。
分类

按现代认知心理学的理解，知识有广义与狭义之分。广义的知识可以分为两类，即陈述性知识、程序性知识。
1.陈述性知识
陈述性知识是描述客观事物的特点及关系的知识，也称为描述性知识。陈述性知识主要包括三种不同水平：符号表征、概念、命题。
符号表征是最简单的陈述性知识。所谓符号表征就指代表一定事物的符号。例如学生所学习的英语单词的词形、数学中的数字、物理公式中的符号、化学元素的符号等，都是符号表征。
概念是对一类事物本质特征的反映，是较为复杂的陈述性知识。
命题是对事物之间关系的陈述，是最复杂的陈述性知识。命题可以分为两类：一类是非概括性命题，只表示两个以上的特殊事物之间的关系。另一类命题表示若干事物或性质之间的关系，这类命题叫概括，如“圆的直径是它的半径的两倍”，这里的倍数关系是普遍的关系。
2.程序性知识
程序性知识是一套关于办事的操作步骤和过程的知识，也称操作性知识。这类知识主要用来解决“做什么”和“如何做”的问题，可用来进行操作和实践。
策略性知识是一种较为特殊的程序性知识。它是关于认识活动的方法和技巧的知识。例如，“如何有效记忆？”“如何明确解决问题的思维方向？”等等。
与哲学不同，认知心理学是从知识的来源、个体知识的产生过程及表征形式等角度对知识进行研究的。例如，皮亚杰认为，经验（即知识）来源于个体与环境的交互作用，这种经验可分为两类：一类是物理经验，它来自外部世界，是个体作用于客体而获得的关于客观事物及其联系认识；另一类是逻辑──数学经验，它来自主体的动作，是个体理解动作与动作之间相互协调的结果。如儿童通过摆弄物体，获得关于数量守恒的经验，学生通过数学推理获得关于数学原理的认识。皮亚杰对知识的定义是从个体知识的产生过程来表述的。布卢姆在《教育目标分类学》中认为知识是“对具体事物和普遍原理的回忆，对方法和过程的回忆，或者对一种模式、结构或框架的回忆”，这是从知识所包含的内容的角度说的，属于一种现象描述。
我们认为，在理解知识的含义时，有必要把作为人类社会共同财富的知识与作为个体头脑中的知识区分开来。人类社会的知识是客观存在的，但个体头脑中的知识并不是客观现实本身，而是个体的一种主观表征，即人脑中的知识结构，它既包括感觉、知觉、表象等，又包括概念、命题、图式，它们分别标志着个体对客观事物反应的不同广度和深度，这是通过个体的认知活动而形成的。一般来说，个体的知识以从具体到抽象的层次网络结构（认知结构）的形式存储于大脑之中。哲学主要对人类社会共同知识的性质进行研究，心理学则主要对个体知识的性质进行研究。
管理

知识管理寻求理解组织内知识被使用和交换（trade）的方式，并且将知识理解为自我引用（self-referential）与递归（recursive）的。这里递归的意思是指知识的定义处在一种不断变动的状态之中。知识管理认为知识是一种浸润着经验的信息；而信息与特定的观察相关，它是导致观察者发现变化的数据；数据可以被观察，但并不需要如此。