DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 多帧视频图像空间时序关系模型 4.1. 目的 目前，基于计算机视觉的目交通标志方法多为基于单帧图像实现。这种方法仅依据交通标志的颜色、几何等特征信息孤立地处理视频图像中的交通标志，割裂了交通标志在多帧视频图像序列中的时空间位置关联性，易与非检测目标(如草丛、建筑物、广告牌、车尾灯等)混淆，影响交通标志检测的准确性。因此，本文提出了一种多帧视频图像空间时序关系模型，依据交通标志在多帧视频序列图像中的空间位置的连续变化关系，对交通标志候选区域作进一步筛选与验证，排除非交通标志的背景噪声区域，以减低交通标志检测的误检率、提高准确率。 4.2. 模型描述 本模型根据多帧视频图像序列的空间位置连续变化关系判定连通区域是否为候选交通标志区域，并假设摄像头的光轴大致与地面平行，且摄像头是沿着光轴方向运动的。图4为车辆运行场景的侧景，图5表示了交通标志所在的平面、摄像头图像平面以及摄像头之间在连续两帧图像中的空间约束关系。 如图5所示，在 时刻坐标OXY表示摄像头所在平面的坐标系，图像Image在其平行的坐标系中， 表示摄像头焦距， 表示 时刻交通标志在图像Image上的尺寸大小。在 时刻，表示车辆沿着摄像头光轴方向(Z轴)行驶距离 后，重新设置的坐标系， 代表 时刻交通标志在图像Image上的尺寸大小。 表示交通标志的大小。 由根据三角形相似，可得出公式(1)： (1) 图3. 子图像划分模型 图4. 车辆运行侧景 图5. 连续多帧图像间的空间位置关系 由于 远小于 ，则公式(1)可约等于公式(2)： (2) 那么， (3) 由公式(3)得， 逐渐减小， 逐渐增大。即随着摄像机与交通标志的缩短，交通标志在屏幕图像中的尺寸越来越大。 在时间段 中，存在 幅连续图像。假设在 时刻交通标志在图像中的大小为 ，在 时刻交通标志在图像中的大小为 。则若在任意时刻 时，交通标志在图像中的大小 应满足公式(4) (4) 此处， 表示能检测到交通标志的最小面积，定义为最小检测尺度。 实际的应用中，可根据面积阈值 过滤非交通标志区域噪声；且该时间段 内，交通标志区域会随着时间的连续变化，在 幅连续图像中的空间位置也连续变化，不会突然消失或者出现。 4.3. 多帧视频图像空间时序关系模型的应用 采用基于颜色快速图像分割压缩算法定位交通标志区域位置。但会产生大量噪声，影响检测准确率。虽然应用单帧图像分析交通标志的几何信息如纵横比，可过滤部分噪声，但依然存在无法排除的噪声。本文依据上文提到的面积阈值，设定连通区域面积满足公式(4)的区域，则认定该区域为候选交通标志区域。但与交通标志相似的一些噪声区域并不会排除在外，可进一步采用多帧视频图像空间时序关系模型筛选交通标志候选区域，提高准确率。 如图6所示，在 中分别存在n帧的图像序列 。红色、黄色、黑色方块分别代表在某一帧图像中检测到的交通标志候选区域。设阈值 ，若在n帧的图像序列 中某区域被检测到M帧 ，则认定该区域为交通标志，同时将图像序列中未检测到的 帧图像标记为对应的交通信号灯候选区域，如图7中的黑色和红色方块；反之，则标定为噪声，如图7中的黄色方块。该模型理论上可以提高交通标志检测的准确率、降低误检率。同时，多帧视频图像空间时序关系模型还可广泛应用于基于视频序列的目标检测中，比如车辆检测、红绿灯检测等。 图6. 连续多帧图像间的空间位置关系 图7. 多种条件下的检测结果
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user: 5. 实验结果与分析 实验数据是用行车记录仪在不同时间段、不同光照条件下拍摄的城市道路行驶视频，视频图像的分辨率为1920 × 1080，帧速率为30 fps。视频中包含早上、中午、下午等多个时间段，阴天、晴天、雨天、雾天等多种天气，禁令、警告、指示等多种交通标志的信息。本文主要在鲁棒性、准确率、效率等方面对算法作评估。 本文算法基于OPENCV编程实现，运行环境具体参数如表1所示。 5.1. 鲁棒性 鲁棒性测试，本文根据在图像分割压缩算法中划分块的大小的不同，对10小时以上长度的视频不间断运行测试。实验结果表明，设置不同的划分块大小2、4、6、8、16，程序运行过程中未出现内存泄露、访问受限、程序中止等现象，且检测结果依然准确。即本文提出的基于多帧视频图像空间时序关系模型的城市道路交通标志检测算法具有较强的鲁棒性，程序具有较高的稳定性。 5.2. 准确性 如图7所示，本文算法处理视频数据时，对复杂的道路背景、多变的光照条件以及各种不同的天气等均具有较好的检测效果。在不同时间段测试结果的准确率见表2。 本文算法应用多帧视频图像空间时序关系模型对交通标志作进一步噪声排除和验证，应用多帧视频图像空间时序关系模型前后效果对比如图8所示。图a)为根据交通标志颜色和几何信息定位结果，图b)表示应用多帧视频图像空间时序关系后模型的结果，对比可知过滤掉一些不是交通标志的噪声区域。随后，通过对3个小时视频的处理，应用STM前后测试结果如表3所示。 由测试结果可知，算法应用STM后交通标志检测准确率提高近10%，误检率减少近7%。 表4为本文算法与其他文献算法对比，本文不仅在准确率上优于文献 [ 2 ] 和文献 [ 9 ] ，且在处理分辨率更大的图像时，耗时比其他文献短很多。 Table 1 Runtime environmen 操作系统 64位Windows旗舰版 CPU Intel(R) Core(TM) i5-3450 内存 4GB 运行环境 Visual Studio 2013 OPENCV版本 Opencv3.0 编程语言 C++ 表1. 运行环境具体参数 Table 2 Accuracy rate at different tim 视频序号 视频时间 标志总数 准确率 01 上午 309 90.94% 02 中午 285 90.88% 03 下午 257 91.44% 表2. 在不同时间段测试结果的准确率 图8. 应用STM前后效果对比 Table 3 Comparison resul 应用前 应用后 实际标志总数 309 309 检测标志总数 345 321 正确个数 257 281 误检个数 52 28 误检率 16.83% 9.06% 准确率 83.17% 90.94% 表3. 应用STM前后测试结果对比 Table 4 Comparison result with other litetature 本文 文献[ 2 ] 文献[ 9 ] 准确率 90.94% 86.8% 90.86% 图像尺寸 1920 × 1080 640 × 480 1360 × 800 运行时间 25 ms 200 ms 780 ms 表4. 本文算法与其他文献算法对比 5.3. 效率 实验视频的帧速率为30 fps，每幅图像分辨率大小为1920 × 1080，算法平均每幅图像检测处理的时间约为25 ms，即每秒可处理40帧，满足实时性处理要求。
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user: 6. 结束语 城市道路环境复杂、光照条件变化大，给交通标志检测造成了巨大的困难。本文通过改进基于颜色的图像快速分割压缩算法，在变化较大的光照条件下对交通标志进行分割处理，以确保交通标志信息的完整性；同时，依据多帧视频图像序列的时空特征构建多帧视频图像空间时序关系模型，解决在复杂的城市道路环境中准确定位和提取交通标志区域，提高准确率，减低误检率，且不影响效率。实验结果表明，基于多帧视频图像空间时序关系模型的城市道路交通标志检测算法具有较强的稳定性、鲁棒性；与其它方法对比，具有较好的计算效率，可广泛应用于城市道路环境下的交通标志检测。下一步工作将本文算法移植到移动端实现，同时实现交通标志的语义识别。
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user: 摘 要 为了克服协同过滤算法的稀疏性问题和传统相似度计算方法过度依赖共同评分的问题，本文引入巴氏系数改进修正余弦相似度，进而提出基于巴氏系数的协同过滤算法（CFBC）。改进的算法考虑了项目全局评分信息和局部评分信息，克服了对于共同评分项的依赖。为了证明CFBC算法的有效性，我们基于已有的相似度计算方法实现了协同过滤算法，实验结果表明CFBC算法提高了推荐的准确性。 关键词 :协同过滤算法，修正余弦相似度，巴氏系数，稀疏性问题 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 推荐系统 [ 1 ] 成功帮助人们解决了“信息过载” [ 1 ] 问题，并成功运用于商业领域。推荐系统的核心是推荐算法，协同过滤算法是其中最为广泛使用的协同过滤算法，其优点是它与领域知识无关并且准确性也比其他算法高 [ 2 ] 。可分为：基于用户的的协同过滤推荐算法 [ 3 ] 和基于项目的协同过滤推荐算法 [ 4 ] 。协同过滤推荐算法的基本思想是：与目标用户相似的用户喜欢的项目目标用户也可能喜欢 [ 5 ] ，其核心是相似度计算。传统的相似度计算方法大都依赖共同评分项来计算目标用户的近邻，而稀疏性 [ 6 ] 使得这些方法失效甚至适得其反。经过多年的发展，出现了各种不同的相似度计算方法：皮尔森相关系数(PC)是衡量两个用户(项目)的线性相关性。皮尔森相关系数(PC) [ 7 ] 在共同评分项较少的情形下无法判定两个用户的相似性，而且没有充分利用全局评分信息；Ahn [ 8 ] 提出了PIP (Proximity-Impact-Popularity)只考虑评分的片面信息：接近、影响度和普及度，而没有考虑全局评分信息的利用；Jaccard相似度 [ 9 ] 计算方法考虑到使用全局评分信息，但是没有考虑评分的数值的大小，而是简单的处理为0和1；Bobadilla等 [ 10 ] 提出了多个相似度计算方法来克服其之前的相似度计算方法的缺点。1) 结合了均方差(Mean squared-difference， MSD)和Jaccard提出JMSD [ 11 ] 计算方法，让两者克服彼此的缺点；2) 他们提出Mean-Jaccard-Difference (MJD) [ 12 ] ，在一定程度上克服了稀疏性问题。但上述的所有相似度计算方法在共同评分项较少的时候性能变得很差。 由前面的讨论可以看出传统的相似性计算方法并不适用于稀疏用户–项目评分的场景，因为它们都依赖共同评分项。在此，我们提出一个基于巴氏系数的协同过滤算法(Collaborative Filtering Based on Bhattacharyya Coefficient， CFBC)，该算法通过巴氏系数来度量项目间的相似度，巴氏系数通过计算项目的全局评分信息从而克服对共同评分项的依赖问题。CFBC算法有效缓解传统相似度在用户–项目评分数据非常稀疏场景下推荐质量低的问题。
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user: 2. 相关工作分析 推荐系统中，用户–项目评分矩阵 [ 13 ] 是一个包含了 个用户 和 个项目 二维矩阵，表示如下： 其中： 表示用户 对项目 的评分，体现用户 对项目 的喜好程度。 2.1. 传统相似度 1) 皮尔森相关系数(Pearson’s Correlation， PC) 皮尔森相关系数经常使用在基于用户的协同过滤算法中。PC能够度量两个用户或项目的线性相关性。皮尔森相关系数取值范围[−1，+1]，值+1表示两个用户相关性最高，而−1表示两个用户相关性最低。同样，它也可以度量两个项目间的相似度。用户 和用户 相似度由下式确定： (1) 其中： 表示用户 在项目 上的评分， 表示用户 在所有项目上的平均评分； 表示用户 和用户 共同评分项集。 2) PIP相似度(Proximity-Impact-Popularity， PIP) PIP相似度综合了接近度、影响度和流行度三个因子来确定最终相似度。计算公式如下： (2) 其中： 表示用户 对项目 的评分。 表示用户 和用户 的共同评分项集合。 表示两个评分 和 的 值。对于两个评分 和 来说，它们的 值由下式表示， 仅考虑两个评分 和 的算数差异，依据它们是否一致来确定一个惩罚值，一致性的判定标准是评分区间的中位数，比如评分区间为[1， 5]，那么就依据两个评分在3的同一侧还是另一侧来决定惩罚值。如果评分都在同一侧则它俩是一致的，如果在两侧则是不一致的。公式如下： 表示用户对项目的喜好程度。如果两个用户非常喜欢一个项目，那么这个喜好程度能够增加他们之间的相似度。当两个评分的 值相同时， 能够体现出它们相似的程度。公式如下： 考察的是流行项目和非流行项目评分对相似度的影响，如果两个用户对非流行项目都表现出兴趣来，那么他们相似度肯定较高。公式如下： 所有等式中 表示项目评分最大值， 表示项目评分最小值， 表示所有评分的中位数， 表示对项目 评分的平均值。 3) MJD相似度 MJD按某种比例来组合相关的共同评分项目、不相关共同评分项目的均方差值，用评分数值信息来代替评分的分布。计算公式如下： (3) 其中： 表示用户 和用户 评分为 的项目差集。 表示用户 和用户 的均方根差，由公式 确定。 表示权重。 表示用户 对项目 的评分。 表示用户 和用户 的共同评分项集合， 表示用户 评分项集合。 4) JMSD相似度 JMSD相似度既考虑了共同评分的占比又考虑了评分绝对值，计算公式如下： (4) 其中： 表示用户 对项目 的评分。 表示用户 和用户 的共同评分项集合。 表示用户 评分项集合。 2.1. 修正余弦相似度 余弦相似度未考虑到用户评分量纲问题 [ 3 ] ，为了消除这个问题，修正的余弦相似性在基本余弦相似性的基础上减去了用户对所有项目的平均评分。计算公式如下： (5) 其中： 表示用户 在项目 上的评分， 表示用户 在所有项目上的平均评分； 表示用户 和用户 共同评分项集。 2.2. 巴氏系数 巴氏系数 [ 5 ] 大量应用于信号处理、图像处理以及模式识别领域。基于离散区间的巴氏距离公式定义如下： (6) 和 表示评分数据矩阵中项目 和项目 的离散密度估计。那么，项目 和项目 的巴氏相似度可以表示成： (7) 其中， 是项目的评分最大值； ， 是评价过项目 的用户总数， 是给项目 评分数为 的用户总数， 。 下面我们举个例子， 和 表示项目 和项目 的用户评分向量，且评分范围为 ，根据公式(3) 而从评分向量中我们可以看出没有一个用户同时评价过项目 和项目 ，现有的相似度计算公式是无法在这种情形下进行项目相似度计算的。
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user: 3. 基于巴氏系数的协同过滤算法 协同过滤算法中的关键步骤是根据相似度来确定目标用户的近邻。而传统的相似度计算公式，在共同平分项很少甚至没有共同评分项时很难取得令人满意的结果。在此，本文通过结合巴氏系数提出的相似度计算方法不仅考虑了项目的局部评分信息，还考虑了项目的全局评分信息，这样在共同评分项较少甚至没有共同评分项时，仍能有效计算出两个用户的相似度，进而提高协同过滤算法准确性。 3.1. 引入巴氏系数 传统的相似度计算方法依赖共同评分项目，在共同评分项目很少甚至没有的时候往往产生很差的效果。本文通过结合巴氏系数，在计算一对用户相似度时既考虑他们的局部评分信息，又考虑了非共同评分项目，两者结合起来确定最终的相似度。 和 分别表示用户 和 评价过的项目集。实际应用中，用户 和用户 可能没有共同评分项目，即 。因此，用户 和 的相似度既体现 和 的共同评分项目也要考虑他们对于其他项目的评分。本文中，我们将用户 和 的相似度定义为： (8) 其中， 表示项目 和项目 的全局相似度，通过2.2节介绍可知即便没有用户既对项目 又对项目 进行评分，仍能从其他用户对这两个项目的评分中计算得到项目全局相似度，有效利用了一对项目的全局评分信息，而 表示在项目 和项目 的上评分的局部相似度，只考察当前用户对项目的评分。如果两个项目在全局的角度上比较相似，那么 会提高它们的局部相似度所占的比重。如果他们在全局角度上不相似，那么 会减少它们局部相似度的比重。 由公式(5)的变形得到： (9) 3.2. Top-N推荐 根据本文提出的相似度计算方法得到目标用户的近邻，下一步是得到Top-N推荐列表。通过相关文献了解到，推荐列表的排序大多是基于评分产生的，在此，本文通过下式来预测评分： (10) 其中： 表示用户 的相似近邻； 表示用户 对项目的平均评分； 表示用户 和用户 之间的相似度，由公式(4)确定； 表示用户近邻中的 对项目的平均评分； 表示近邻中第 个用户对项目 的评分。 3.3. 算法流程 通过前面的讨论，我们了解到，尽管许多文献提出了各种不同的相似度计算方法，但这些相似度计算方法都在一定程度上依赖共同评分项。本文通过结合巴氏系数和修正余弦相似度提出了基于巴氏系数的相似度计算方法，在为某个目标用户推荐项目时，我们采用公式(8)来搜索目标用户的k-近邻，然后在根据公式(9)计算邻居的对目标用户没有评价过的项目预测评分，并按评分由高到低排序，将前N个项目推荐给目标用户。算法流程见表1。
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user: 4. 实验及分析 为了验证CFBC算法的有效性，我们用基于4种不同相似度计算方法实现的协同过滤推荐算法对比本文算法，算法以及采用的相似度公式见表2。 4.1. 实验环境 本文的实验环境见表3。 4.2. 评估标准 研究推荐技术的各个组织及人员在推荐系统中一般使用的评价指标是预测准确度。预测准确度一般用来评价目标项目评分的预测精度。有两个比较流行的评价指标：平均绝对误差( )和均方根误差( )。 Table 1 Collaborative filtering based on Bhattacharyya coefficien 基于巴氏系数的协同过滤算法 输入：用户-项目评分矩阵R，目标用户U，目标项目I 输出：目标用户 对 的评分 步骤： (1) 在整个用户-项目评分矩阵R中计算对项目I评分过的用户数 、评分为v的用户数 (2) 结合公式(5)和公式(8)计算目标用户与其他用户的相似度值； (3) 相似度值由小到大排序，选出 个目标用户的近邻 ； (4) 根据公式(10)预测评分 表1. 基于巴氏系数的协同过滤算法 Table 2 Similarities and the corresponding algorithm 算法名 相似度公式 CFPIP PIP CFJMSD JMSD CFPC PC CFMJD MJD 表2. 相似度及其对应算法 Table 3 Environments of experimen CPU Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1607 v2 内存 8G 硬盘 1T 操作系统 CentOs操作系统 开发语言 Python 表3. 实验环境 1) 平均绝对偏差 推荐系统中最简单但也是最常用的一种性能评价标准，它通过比较系统中所有用户的预测评分值与实际评分值之间的偏差来衡量预测的准确程度。 值越低，评分偏差越小，准确度越高。 (11) 其中， 为用户 对项目 预测评分， 为用户 对项目 实际评分， 表示测试集的所有项目。 2) 均方根误差 均方根误差对一组测量中的特大或特小误差非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度，反映了测量数据偏离真实值的程度， 越小，表示测量精度越高。 (12) 其中， 为用户 对项目 预测评分， 为用户 对项目 实际评分， 表示测试集的所有项目。 4.3. 实验数据 在实验中我们使用的MovieLens数据集，为了方便大家理解，我们首先简单介绍下这个数据集。该数据集包含了6040个用户、3706部电影、评分数据条数40，955，评分最小值为1，最大值为5。在这6040个用户中只有275个用户有1个共同评分项，只有6个用户有2个共同评分项，由此可见，我们选取的数据集非常稀疏。 4.4. 实验结果分析 图1和图2显示了在实验数据集上不同的协同过滤算法时的MAE和RMSE值在不同的k-近邻时的变化，这两个值反映了算法评分预测值与实际评分的接近程度。从图中1和图2可以看出，CFPIP、CFJMSD、CFPC和CFMJD算法的MAE值和RMSE值都要远大于CFBC算法的。由图1可以看出在共同评分很少时，本文的CFBC算法的MAE值小于0.75，而其他算法的值在0.82以上。由图2可以看出CFBC算法的RMSE值随着k-近邻数在0.97到1之间变化，而其他算法的值在1.07以上。综合各个算法的MAE值和RMSE值可以看出本文的算法在共同评分项较少(实验数据中只有275个用户有1个共同评分项，只有6个用户有2个共同评分项)的情形下仍能较为准确预测评分值，本文算法在克服了对共同评分项的依赖。 图1. k近邻的MAE值对比 图2. k近邻RMSE值对比
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user: 5. 结语 本文提出了基于巴氏系数的协同过滤算法，通过利用项目的全部评分信息摆脱了相似度计算对共同评分项的依赖。对比实验结果表明CFBC算法在几乎没有共同评分项时，仍能做出较为准确的评分预测，进而有效提高了推荐准确度。由于推荐系统数据量庞大，今后考虑结合聚类算法提高CFBC算法的扩展性。
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user: 摘 要 为了提高直径100 mm至400 mm的齿圈、信号齿圈、惯性环等环型工件圆度检测的精度和效率，设计了一种多规格环型工件检测任务分组方法(RMTGM)和一种基于线扫描传感器的自动圆度检测系统(ARMS)。RMTGM 能确定需要多少套ARMS以及其工作参数，并对于不同尺寸的待检测工件和任务进行分组。工件在过滤了机械振动等影响后，根据相机采集的图像数据得到边缘信息并计算极坐标；经过坐标转换和最小二乘拟合，ARMS系统得到环型工件的圆度并进行相关质量判定。理论分析和实际使用结果表明，ARMS和RMTGM配合能很好完成多规格环型工件圆度的在线检测任务，且圆度测量的精度达到±0.01 mm。 关键词 :环型工件，圆度，机器视觉，线扫描，尺寸检测 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 齿圈、信号齿圈、惯性环等环型工件具有传动、承载、惯性调节等作用，广泛应用于交通和汽车行业。近年来环型工件在生产过程中自动检测越来越重要 [ 1 ] ，不仅包括小型齿圈，尺寸规格包括直径100~400 mm之间的许多规格的不同环型工件需要快速准确检测，见图1。 在滤除缺齿、去重槽等特殊区域后，环型工件的圆度测量是环型工件测量的重要内容。调研发现，目前环型工件圆度测量大约存在下面几种检测方法： 1) 三坐标测量仪：利用三坐标测量仪的测量方法适应性较差、测量效率不高，不适合用于环型工件生产过程中的在线检测。 2) 激光三角测量法 [ 2 ] ：激光三角测量法是利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成，一般适用于高精度、短距离的测量。本文研究发现，该方法在用于环型工件生产过程中的在线高精度检测时具有下面问题：激光三角测量法一般用于单目标点的位移测量，如果采用多个设备同时对多个目标点(比如为了结果精确，本文要求同时测量的测点包括：参考点、内圆边缘、齿底边缘、齿顶边缘等)的位移测量，不仅价格昂贵，数据之间的同步非常困难；虽然也有单个激光三角测量 图1. 环型工件(齿圈、信号齿圈、惯性环) 设备能对多个目标点同时进行测量，但是对待测的目标点的空间位置要求苛刻，很难满足。 3) 机器视觉：机器视觉能够自动测量产品的外观尺寸(包括微结构尺寸)，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量，具有非接触的特点，测量过程不会受到测头、测力、相干光等因素的影响。齿轮、螺纹、凸轮等均是机械制造业中常用的重要零件，由于这些零件形状复杂、参数繁多，用常规通用仪器检测精度和效率较低，通常采用专用测量仪器，测量过程非常复杂，其成本高。随着光电技术和计算机应用的发展，机器视觉在环型工件的测量和检测方面越来越重要，该方法不仅能满足工件的检测要求，而且高效、精确、和灵活，表现出较大优势 [ 3 ] 。根据采集图像的传感器类型，这类测量总体上可以分为两类：① 基于面阵列传感器的环型工件测量，该方法对于测量对象多个位置一次曝光成像，得到的位置及相对位置确定，但是该方法要求测量对象尺寸不大，否则成像精度不高。② 基于线阵列传感器的环型工件测量，该方法将有限像素排列(一般1至3行)，对测量对象的线型区域进行高精度扫描，由于相机和测量对象的相对移动，将每次扫描的线型图像进行拼接，即可得到整副图像。该方法最大特点是有针对性，提高了检测精度，但是该方法要求测量对象与相机之间有相对运动。 目前，基于机器视觉的环型工件尺寸检测的应用和研究大多局限于面阵列传感器的方法，这种方法相对简单可靠，缺点是覆盖范围小，一般不能对直径大于300 mm的环型工件进行高精度的检测 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。 采用线扫描机器视觉的方法不仅可以提高检测精度，而且可以将多规格环型工件检测任务采用分治的方法分配给不同检测设备进行检测，使得多规格环型工件高精度检测成为可能。
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user: 2. 环型工件检测任务分配方法 由于生产的环型工件类型不同，不同类型的待测量的工件的尺寸形成了某个空间的一个分布，比如图2描述了一个测量任务分布。 期望采用单台测量设备对众多不同类型的环型工件进行高效、精确的测量并不现实。为此，本文设计了可调式测量系统ARMS，使得每套ARMS系统在自己的测量空间内高效、精确。而整个测量任务由不同参数的多套测量设备完成。为了充分发挥测量设备功能，减少设备使用量并降低运行成本，设计了环型工件检测任务分配方法RMTGM，该方法包括3部分：① 确定检测任务、② 确定检测设备工作条件、③ 分组计算。 图2. 一批待测环型工件尺寸分布 2.1. 确定检测任务 首先要确定检测任务，其中包括：检测对象类型、检测对象尺寸范围、每类检测对象的检测物理量、检测质量要求与分级标准等。本文检测对象包括大小不一的各种环型工件，部分待测工件列表如下表1。 本文检测内容主要包括对齿圈、质量环、信号环等工件的内圆圆度、齿顶圆圆度、齿根圆圆度进行检测。检测的要求比较苛刻，主要包括： 1) 测量对象尺寸范围大：外圆直径100 mm至400 mm，厚度1 mm至40 mm； 2) 测量精度高：误差在0.01 mm以内； 3) 测量效率高：单次测量时间不超过3秒。 2.2. 确定检测设备工作条件 单个设备具有测量特定范围，本文设计的测量系统ARMS最大有效视野60.0 mm，视野的起点和终点、镜头的最优成像位置等则作为设计参数有待确定，而参数受到如下工作条件约束： 1) 工件上表面必须位于镜头光轴上最优成像位置的±2.5 mm之间； 2) 工件的内圆边缘必须位于镜头视野以内； 3) 工件的外圆边缘必须位于镜头视野以内。 2.3. 待测工件分组计算 给定一批待测工件，首先可以分成两类：可以采用本文设备进行测量的工件，和不可以采用进行测量的工件。对于这些可以被测量的工件(假设M个)，一定存在一个最小的测量设备数目N (N > 0且N ≤ M)和这N个设备的一组设备参数，使得每个能够被测量的工件满足测量要求并能够实施测量。 这是一个混合整数目标优化问题(MINLP)，可以利用文献 [ 7 ] 提供的方法进行求解。基本思想是： 1) 产生合法解群，评价，进入迭代。 2) 修正合法解群，再评价，计算收益，更新修正方法并修正解群，本次迭代完成。 3) 返回继续迭代或输出最优解。
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user: 3. 自动圆度检测系统 3.1. 系统硬件方案 将零件推送到旋转平台的中心后，位于旋转平台下方的电磁吸环上电产生磁场，将工件固定在旋转平台上并随之转动。旋转平台是磨光的玻璃材料制造，其下表面固定有标准尺寸的参考圆盘，理论上要求参考圆盘的中心与旋转台转动中心重合，而实际上可能随旋转中心跳动。平台上方布置有1台高精度 Table 1 A set of parts to be measure 种类 型号 厚度 外径 内径 齿圈 L-08180-0GN9-03 9 270.65 247 齿圈 L-08180-1173-02 12 334.4 291.2 信号圈 L-09111-1032-01 20.45 382 368.05 信号圈 L-09180-1032-01 10.5 304 268.3 惯性环 L-09111-1131-00 31.05 270.7 249.6 惯性环 L-09111-1154-01 10.8 278.6 262.75 表1. 一组待测环型工件 (12 K)线扫描CCD相机，并配置有双侧远心镜头以减少畸变。旋转平台下方布置有高强光LED光源及电磁吸环。线扫描CCD相机在LED背光环境下对工件表面摄像后得到工件的尺寸信息。旋转平台带动高精度旋转编码器并对于相机进行触发。相机的数据传到电脑进行分析，得到工件的内外圆度等信息，并进行表达、存储、显示、查询和质量判级等。图3是系统示意图。 3.2. 基本原理与精度计算 首先考虑理想情况。假设旋转台的转动是理想的，其转动轴线不发生跳动，转台转动轴线在测量平面的投影为O点；再假设系统经过调节，使得①参考盘的中心与O点重合，且②扫描线或其延长线经过O点，见图4。 理想情况下，工件圆度的测量描述如下： 1) 在转台旋转1周的过程中，依次在图像中搜索待测p点和参考圆盘边缘q点，利用它们的像素坐标，转换得到各自极坐标序列Xp和Xq； 2) Xp-Xq，得到待测圆与参照圆边缘相对位置差序列dR； 3) dR加参照圆盘的半径r0，得到待测圆的极坐标序列； 4) 将极坐标轨迹数据转换为直角坐标下的轨迹坐标； 5) 利用最小二乘法，进行圆度拟合，得到圆心和圆度。 假设旋转台的转动轴线在X方向可能发生跳动。由于待测p点和参考圆盘边缘q点的相对位置不变，上述圆度计算方法依然成立。 假设旋转台的转动轴线在X和Y方向都可能发生跳动，且扫描线或其延长线并不经过O点，上述圆 图3. 自动圆度检测系统(ARMS) 度计算方法具有一定的误差。 假设转动轴心在Y方向最大跳动位移为t (本文中，t = 5 um)，参照圆盘中心Y方向偏移T (本文中，T < 0.5 mm)，环型工件半径为r，则引起的误差取决于r、t、T、和检测面与扫描线之间夹角a这4个量的大小，如图5所示，误差分析如下： (1) 假设T = 0.5 mm，环型工件直径为r = 200 mm，则e = 0.0006375 mm。 假设T = 1.5 mm，环型工件直径为r = 200 mm，则e = 0.0056626 mm。 计算表明，由于转动轴心的跳动小，所以对于测量的影响也很小；相比之下参照圆盘的固定位置非常重要，如果参照圆盘的固定位置适当，使得参照圆盘中心接近实际转动中心，测量误差是可以容忍的。 本文采用了E2V AVIIVA UM8 系列线阵相机。其传感器为N = 12 K的线阵CCD传感器，单个感光CCD尺寸为5 um*5 um，总长为： (2) 远心镜头的放大率K = 1.0，其物方视野FOV = 61 mm。单个像素对于的视野为： (3) 计算表明，如果2个像素能区分和识别出特定目标，即可达到预定0.01 mm的精度，系统分辨率符合应用需求。 3.3. 扫描速度计算 相机扫描速度决定了图像纵向的分辨率，如果扫描速度太慢，数据取样少，容易引入随机误差；如果扫描速度太快，不仅处理的数据量大，而且给毛刺的滤除带来困难。测量要求t = 3秒完成一个工件的测量，每个圆度测量要有N = 256个采样点。实验发现，为了滤除毛刺等干扰，每个采样点至少包含K = 36行像素，并且采样点之间间隔至少为9*K = 36 × 9行数据。相机的采样行频至少为： (4) 图4. 理想转台上检测圆度 图5. 误差计算 代入数据，得到相机的行频30720行/秒。 3.4. 边缘检测与目标定位 要求定位的目标主要包括4部分：参照盘边缘、工件内圆边缘、齿底、齿顶等。在这些目标识别定位之前，首先要进行图像预处理、边缘检测、以及毛刺滤除处理。 图像预处理利用特定滤波器来改善与噪声有关的边缘检测的性能。一般而言，滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失 [ 7 ] ，同时滤波器有较大的计算开销，因此滤波器要谨慎使用。本文采用了具有区域选择性和方向选择性的滤波算法，用较小计算代价完成滤波任务。 由于本应用只涉及一定方向角的纵向边缘，为了提高计算速度，特简化边缘识别算法。主要分2步完成： 1) 计算梯度。根据实际需求，只需要计算特定方向上灰度的梯度即可，而这个特定方向由以前几帧图像上边缘的切线方向，以及一个±30以内的变化决定。 2) 非最大值抑制。横向搜索最大梯度位置，并利用历史数据对该位置的正确性进行初步判定。 由于涉及的环型工件的边缘可能毛刺，必须在图像中将毛刺滤除，然后再进行边缘检测。本文统计出毛刺的宽度w范围在0.05 mm至1 mm之间，换算为像素的个数为： (5) 带入数据，得到毛刺纵向宽度大约3到7个像素。 1) 检测边缘，得到边缘位置； 2) 以宽度3~7个像素对于边缘进行滤波； 3) 得到滤除毛刺后的边缘位置。 最后将滤除毛刺后的边缘位置进行记录和收集，这些数据在工件扫描完成后用于计算圆度并进行质量判定。一个工件检测流程图见图6所示。
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user: 4. 检测系统测试与分析 本文在6核2.40 GHz的Xeon E5645 CPU和16 G内存、Windows7的工作站上实现了系统并进行了 图6. 圆度检测流程图 图7. 标准试验系统结果曲线 Table 2 Comparison between CMM results and ARMS result 工件 部位 ARMS(mm) CMM (mm) 差值(mm) 平均误差(mm) 1 内圆 179.859 179.852 0.007 0.006054 齿根圆 184.728 184.726 0.002 齿顶圆 189.998 190.005 −0.007 2 内圆 270.650 270.658 −0.008 齿根圆 275.949 275.943 0.006 齿顶圆 280.896 280.901 −0.005 3 内圆 301.029 301.033 −0.004 齿根圆 306.825 306.828 −0.003 齿顶圆 311.750 311.755 −0.005 4 内圆 179.580 179.583 −0.003 齿根圆 184.568 184.57 −0.002 齿顶圆 189.692 189.697 −0.005 5 内圆 270.622 270.616 0.006 齿根圆 275.949 275.938 0.011 齿顶圆 280.451 280.457 −0.006 6 内圆 300.730 300.741 −0.011 齿根圆 306.622 306.63 −0.008 齿顶圆 311.131 311.14 −0.009 表2. 三坐标CMM测量值与本文ARMS测量值对照表 实验，如图7所示。 表2是6个环型齿圈测定结果与三坐标测量结果对照表，系统测量平均误差6.054 um，单次测量耗时3.0秒。
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user: 5. 结语 设计了一种多规格环型工件检测任务分组方法和一种基于线阵列传感器的自动圆度检测系统，实现了对半径100 mm至400 mm的环型工件进行分组并分别进行内圆、齿根圆、齿顶圆进行非接触式测量。系统采用参考盘对机械振动、转轴跳动进行了分析，并设计了参照圆盘进行滤除。理论分析和实际使用结果表明，ARMS和RMTGM 配合能很好完成直径100 mm至400 mm、厚度1 mm至40 mm环型工件圆度的在线检测任务，系统尺寸测量的精度达到±0.01 mm。 如果检测精度要求更高，可从下面几点改进：① 本文采用了12k像素的相机，如果采用16 k相机，可增加系统精度；② 本文采用了白色LED高亮线光源，如果采用单色光，特别是蓝色光，并采用平行背投方式给远心镜头打光，可能提高系统精度；③ 测量算法方面存在提高性能的空间。这些是本文以后工作研究的内容。
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user: 摘 要 病毒介导的基因转移技术是利用携带外源目的基因的病毒载体、1个或多个包装载体以及包装细胞，模拟病毒的侵染和转移行为，实现将外源目的基因导入宿主细胞的基因转移技术。目前，已建立的比较成熟的病毒基因转移系统包括逆转录病毒、腺病毒、杆状病毒、腺相关病毒和慢病毒系统。这些病毒基因转移系统已在哺乳动物、鸟类和昆虫细胞上得到广泛应用，前三种病毒基因转移系统在海洋脊椎动物鱼类中也已得到很好的应用，而在海洋无脊椎动物中，仅能见到逆转录病毒和杆状病毒基因转移系统的应用报道。本文综述了逆转录病毒和杆状病毒介导的基因转移技术在海洋无脊椎动物中的研究进展，并对其应用前景进行了展望。 关键词 :海洋无脊椎动物，病毒介导的基因转移技术，逆转录病毒载体，杆状病毒载体 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 病毒介导的基因转移技术是利用携带外源目的基因的病毒载体、1个或多个包装载体以及包装细胞，模拟病毒的侵染和转移行为，实现将外源目的基因导入宿主细胞的基因转移技术。病毒的基因组结构简单、易于操作和改造，而且病毒的侵染、转移以及整合的效率都比非病毒介导的基因转移效率高得多，细胞毒性也较小 [ 1 ] 。因此，病毒介导的基因转移技术广泛得到科研工作者的青睐。目前，已建立的比较成熟的病毒基因转移系统包括逆转录病毒(Retrovirus)、腺病毒(Adenovirus)、杆状病毒(Baculovirus)、腺相关病毒(Adeno-associated virus， AAV)和慢病毒(Lentivirus)系统 [ 2 ] [ 3 ] 。这些病毒基因转移系统已在哺乳动物、鸟类和昆虫细胞上得到广泛应用 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，前三种病毒基因转移系统在海洋脊椎动物鱼类中也已得到很好的应用上 [ 7 ] - [ 15 ] ，而在海洋无脊椎动物中，仅能见到逆转录病毒和杆状病毒基因转移系统的应用报道。本文综述了这两种病毒基因转移系统在海洋无脊椎动物中的应用概况，并对其研究前景进行了展望。
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user: 2. 逆转录病毒基因转移系统在海洋无脊椎动物中的研究进展 目前，基于小鼠白血病病毒(MLV)的逆转录病毒基因转移系统已成为在哺乳动物细胞中表达外源基因的强有力工具 [ 16 ] 。该系统的逆转录病毒载体由1个转移载体和1个或多个包装载体组成，其中，转移载体上一般含有病毒的包装信号Ψ、5’和3’LTR(长末端重复序列)和多克隆酶切位点(用于插入外源目的基因)；包装载体则由编码病毒衣壳蛋白的gag基因、编码病毒复制酶类(包括逆转录酶和整合酶)的pol基因以及编码病毒囊膜蛋白的env基因构成 [ 17 ] 。病毒的囊膜蛋白决定了病毒侵染的宿主范围，目前，根据逆转录病毒基因转移系统的亲嗜性，可分为4种：① 单嗜性(Ecotropic)，囊膜蛋白为env(gap70)，只能感染老鼠细胞；② 双嗜性(Dualtropic)，囊膜蛋白采用鼠白血病病毒的囊膜蛋白4070A，能同时感染老鼠和人的细胞；③ 多嗜性(Amphotropic)，囊膜蛋白采用鼠白血病病毒的囊膜蛋白10A1，既能感染老鼠和人的细胞，也能感染其它哺乳动物细胞；④ 泛嗜性(Pantropic)，囊膜蛋白采用水泡性口炎病毒G蛋白(VSVG)，它侵染宿主细胞时，不是与细胞膜上的受体结合，而是直接与脂质结合，然后穿过细胞膜进入宿主细胞，从而扩大了其宿主范围，既能感染哺乳动物细胞，也能感染鱼类等非哺乳动物细胞 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 。 Burns et al. (1993)最早构建了泛嗜性逆转录病毒基因转移系统 [ 21 ] ，Lin et al. (1994)最早将逆转录病毒基因转移系统应用到低等脊椎动物—鱼类中，他们将逆转录包装病毒注射到斑马鱼囊胚中，并在8尾注射后胚胎发育而成的斑马鱼中检测到了逆转录病毒基因的感染和整合 [ 7 ] 。Kurita et al. (2003)将逆转录病毒感染斑马鱼原代培养生殖细胞，并将其继续培养12天后进行体外受精，获得了转基因斑马鱼后代 [ 8 ] 。Liu et al. (2015)报道了逆转录病毒成功感染青鳉鱼和斑马鱼胚胎干细胞的结果，并在感染后青鳉鱼和斑马鱼胚胎干细胞中观察到了明显的荧光信号，感染效率可达11%~23% [ 9 ] 。但是，逆转录病毒基因转移系统在海洋无脊椎动物中的应用仅见于软体动物侏儒蛤和太平洋牡蛎以及节肢动物对虾中。Lu et al. (1996)最早利用泛嗜性的逆转录病毒结合电穿孔技术将逆转录病毒导入侏儒蛤(Mulinia lateralis)胚胎中，在成体中检测到了13%~33%的阳性率 [ 22 ] 。Boulo et al. (2000)将泛嗜性的逆转录病毒基因转移系统感染太平洋牡蛎(Crassostrea gigas)的原代培养胚胎细胞，在基因组水平上检测到了0.1%~0.5%的感染效率，但没有检测外源基因是否整合到培养细胞的基因组中 [ 23 ] 。 与软体动物动物相比，逆转录病毒基因转移系统在节肢动物对虾中的应用研究要多一些。Shike et al. (2000)年最早将携带lacZ报告基因的逆转录包装病毒感染蓝对虾(Penaeus stylirostris)的Oka器官和卵巢的原代培养细胞，成功检测到了lacZ的表达。该研究还比较了4种启动子：鼠白血病病毒启动子(MLV)、劳氏肉瘤病毒启动子(RSV)、昆虫早期基因IE1和热激蛋白Hsp70的启动子活性，发现MLV和RSV启动子的活性最好 [ 24 ] 。Hu et al. (2008)利用泛嗜性逆转录病毒载体(pLXRN-SV40T)将SV40T基因导入到中国对虾(P. chinensis)Oka器官原代培养细胞中，并在mRNA水平上检测到了SV40T基因的表达 [ 25 ] 。Han et al. (2015)则发现泛嗜性逆转录病毒基因转移系统(pMxs-c-Myc)不能成功感染对虾Oka器官原代培养细胞，在基因组水平和mRNA水平上都不能检测到基因的导入和表达 [ 26 ] 。Pu et al. (2017)对商业化的泛嗜性逆转录病毒基因转移系统(pMCs-GFP)进行了改造，将对虾白斑综合征病毒(WSSV)的两个主要囊膜蛋白VP19和VP28引入该病毒基因转移系统中，结果表明改造后的逆转录病毒可以感染Oka器官原代培养细胞，并且检测到了报告基因eGFP的表达，表明WSSV囊膜蛋白VP19和VP28的引入明显提高了该逆转录病毒系统在对虾原代培养细胞中的侵染能力 [ 27 ] 。
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user: 3. 杆状病毒基因转移系统在海洋无脊椎动物中的研究进展 杆状病毒基因表达系统(Baculovirus expression vector system，简称BEVS)，是一种基于昆虫杆状病毒而建立起来的高效的病毒介导基因转移系统，已被广泛应用于昆虫细胞的重组蛋白表达和亚单位疫苗的开发等 [ 28 ] [ 29 ] 。纹夜蛾核多角体病毒(Autographa californica multiple nucleopolyhedrovirus， AcMNPV)是一类双链环状DNA病毒，只能够感染鳞翅目及其亚属，而不能在其他无脊椎或脊椎动物中复制，基于该病毒所建立的杆状病毒基因转移系统是目前研究和应用最为广泛的 [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ] 。杆状病毒基因转移系统一般由2部分组成：一是可以插入外源目的基因的供体质粒(donor vector)；二是含有穿梭质粒(bacmid)和辅助质粒(helper plasmid，编码转座酶)的DH10Bac TM 大肠杆菌。使用时，需要先将外源目的基因构建到供体质粒上，然后转化到DH10Bac TM 大肠杆菌中。大肠杆菌细胞中的穿梭质粒含有转座酶识别位点(mini-attTn7)，当携带有外源基因的供体质粒被转化到DH10Bac TM 细胞中时，其上的外源基因可被辅助质粒所表达的转座酶转座到穿梭质粒上，从而构建得到含有外源基因的穿梭质粒。然后再将该重组穿梭质粒转染昆虫细胞sf9或sf21，最终包装出重组杆状病毒颗粒，用于感染靶细胞 [ 33 ] 。目前，已经开发出了多种商品化的昆虫杆状病毒表达系统，例如：BD公司的BaculoGold System和Invitrogen公司的Bac- to-Bac System、Baculo Direct和Pro Easy (AB vector)等，并成功用于人、鸡、鱼、果蝇和蜜蜂等多种真核生物细胞的转基因研究 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 、 [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] 。 杆状病毒基因转移系统在鱼类中的研究较多，系统也相对比较成熟。目前，杆状病毒系统已成功感染多种鱼类细胞类型，包括：斑马鱼胚胎(ZEM-2s)、罗非鱼卵巢(TO)、鲤鱼上皮细胞(EPC)、大马哈鱼心脏成纤维细胞(CHH-1)、鲑鱼胚胎细胞(CHSE-214)、青鳉鱼胚胎干细胞(MES1)、鲶鱼卵巢细胞(CCO)、草鱼肾脏细胞(CIK)、黑头呆鱼肌肉细胞(FHM)和虹鳟鱼性腺细胞(RTG-2)等 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。该系统在鱼类细胞中的感染效率较高，在EPC和FHM细胞中的感染效率可达100%，而在CHSE-214、CIK、CCO和RTG-2细胞中的感染效率也分别达到了75.97%、70.95%、50.02%和32.18% [ 13 ] 。 与鱼类相比，杆状病毒在海洋无脊椎动物中的研究报道很少，仅见于对虾中。Lu et al. (2005)在探索白斑综合征病毒(WSSV)启动子的功能时，构建了分别含有WSSV Pro ie1-512 和Pro 427 启动子的重组杆状病毒(vAc-Pro ie1 -EGFP和vAc-Pro 427 -EGFP)，并对斑节对虾(P. monodon) Oka器官原代培养细胞进行了感染，结果表明，带有Pro ie1-512 启动子的重组杆状病毒感染原代培养细胞后，利用抗GFP的单克隆抗体成功检测到了绿色荧光蛋白的表达，且效率在5%左右，并通过Western blotting检测到了GFP基因在昆虫卵巢细胞sf9和对虾Oka器官原代培养细胞中的的蛋白表达 [ 38 ] 。Musthaq et al. (2009)利用杆状病毒基因转移系统成功将WSSV囊膜蛋白基因vp28导入到健康的斑节对虾的鳃、肌肉和眼睑，检测到了绿色荧光蛋白GFP的表达。疫苗接种实验表明，转vp28基因对虾的抗WSSV感染能力明显提高了 [ 39 ] 。最近，Shi et al. (2016)将不同长度的凡纳滨对虾β-actin基因启动子(SbaP)分别取代杆状病毒载体中原有的Polh启动子，然后分析其在8种不同动物细胞中的驱动活性，最终筛选出驱动活性最好的启动子SbaP (ENX)，发现其在昆虫细胞和凡纳滨对虾活体中的启动子活性均显著高于对虾白斑综合征病毒早期基因1 (immediate early gene 1， ie1)启动子。将所构建的Bac-SbaP (ENX)-RFP重组杆状病毒感染凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)体外培养血淋巴细胞，在添加丁酸钠的情况下，感染效率不高，低于1%。将Bac-SbaP (ENX)-RFP重组杆状病毒感染凡纳滨对虾活体，在对虾多个组织中也检测到了红色荧光蛋白基因(RFP)的整合与转录表达 [ 40 ] [ 41 ] 。Puthumana et al. (2016)将对虾WSSV病毒ie1启动子和对虾传染性皮下及造血组织坏死病毒(IHHNV)的P2启动子分别插入杆状病毒表达载体的PH启动子后面，构建了双启动子PH-ie1或PH-P2驱动的杆状病毒表达载体，而且发现所包装的杆状病毒可以成功感染斑节对虾多种组织器官及其体外培养原代细胞，但感染效率只有20%~30% [ 42 ] 。
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user: 4. 前景与展望 已有的研究报道结果表明，将哺乳动物病毒和昆虫病毒来源的基因转移系统如逆转录病毒和杆状病毒应用到海洋无脊椎动物中仍然存在很大的问题。首先是亲嗜性问题，目前市场上的逆转录病毒基因转移系统都是建立在哺乳动物病毒基础上的，而哺乳动物与对虾的亲缘关系较远，导致其在对虾细胞中的亲嗜性很低，是可以想象得到的；杆状病毒基因转移系统是建立在昆虫杆状病毒基础上的，虽然昆虫与对虾都属于节肢动物，亲缘关系相对较近，但是仍然不能有效感染对虾细胞，必须在杆状病毒载体中引入对虾或对虾病毒来源启动子，才能成功感染对虾细胞，但是感染效率远低于昆虫细胞。其次，体外培养对虾细胞的分裂极其不活跃，这可能是导致逆转录病毒和杆状病毒系统在对虾细胞中感染效率很低的另一重要原因。今后，只有建立起基于对虾病毒的基因转移系统，才能真正促进病毒介导的基因转移系统在海洋无脊椎动物细胞中的广泛应用。
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user: 摘 要 近年来，随着大量废旧轮胎的产生，而又没有适当的方式来处理废旧轮胎，对于这种现状，本文提出了一种新型复合材料结构—轮胎土复合结构体，针对该结构单体的力学性能及组合体的抗剪强度进行了室内试验及数值模拟研究。得到的结果如下：1) 轮胎对内部土体具有约束作用，可以显著提高土体的抗压性能；2) 推求出轮胎–土复合体的粘聚力和内摩擦角；3) 数值模拟出轮胎–土复合体支挡结构水平位置变化量。本研究为废旧轮胎的回收利用提供了新的途径，同时为复合结构单体和组合体在实际工程中的应用提供了理论支撑。 关键词 :轮胎土，复合结构，无侧限抗压，界面强度 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近些年来，随着汽车数量的日益增多，废旧轮胎数量快速增长。目前我国已成为仅次于美国的第二大废旧轮胎产生国家，不断增加的废旧轮胎相应也加大了对资源与环境的压力 [ 1 ] 。世界各国在早期最普遍的做法是把废旧轮胎掩埋或堆放 [ 2 ] ，而后在废旧轮胎翻新、热解、制造胶粉的方面有了一定的研究进展 [ 3 ] 。废旧轮胎直接利用或简单切割的处理方法可以用在 [ 4 ] [ 5 ] ：废旧轮胎挡土墙、护舷、公路防护栏、人工岛礁、筑堤、护坡等。废旧轮胎经过二次加工的工序可用作生产再生胶、热裂解生产燃油、生产胶粉或作为热能利用。随着废旧轮胎数量的日趋增长，轮胎–土复合体的提出，将废旧轮胎二次利用，能够明显改善这一问题。 随着地价上涨，征用土地作轮胎的掩埋/堆放场地越来越困难。另一方面，废旧轮胎大量堆积， 极易引起火灾，造成第二次公害。若将废旧轮胎磨成颗粒状进而制成再生胶，再生胶工艺复杂， 耗费能源多，生产过程污染环境， 造成二次污染等已引起公众关注 [ 6 ] 。由此可见，高效、环保再次利用废旧轮胎是一个值得关注的问题，于是轮胎–土复合体由此而出现。但国内外对轮胎–土复合体的抗压、抗剪性能的研究还存在很多空白，所以本文在轮胎–土复合体抗压、抗剪方面设计了多组实验工况，并进行数值分析。
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user: 2. 实验准备工作 2.1. 实验材料和设备 为保证试验结果的准确性，选用同一品牌、尺寸的轮胎。在实验材料方面，轮胎为：朝阳牌子午线 [ 7 ] 废旧汽车轮胎，轮胎尺寸R22-14.5，且使轮胎的磨损程度相近，最大可能降低因为轮胎造成的试验误差。轮胎及填料参数如表1、表2所示。 2.2. 实验工况设计 1) 轮胎复合结构单体抗压实验工况：在压实度统一为90%的前提下，轮胎–土复合体的内部填料分别为黏土、粉土、砂，分别编号为1组、2组、3组。如表3所示。 2) 轮胎复合结构组合体抗剪实验工况：在压实度统一控制为90%、轮胎–土复合体内部填充料种类统一为黏土的前提下，分别在竖向应力为0.02 MPa、0.04 MPa、0.06 MPa、0.08 MPa进行试验，并分别编号为1组、2组、3组、4组。如表4所示。 2.3. 实验步骤 1) 轮胎复合结构单体抗压强度实验操作步骤： 将轮胎放置于钢板上，在轮胎外壁贴上应变片。然后进行内部填料的添加，填加内部材料时，采用分层填加，分层压实、分层捣实的方法，保证轮胎内部不留空隙。 加载之前，对轮胎–土复合结构体加载1 MPa进行预压(表5)。卸载之后进行正式加载。每级加载 Table 1 Tire parameter 直径 高度 体积 型号 22英寸 14.5 cm 22L 朝阳牌子午线 表1. 轮胎参数 Table 2 Tire-soil composit 最大干密度g/cm³ 试验时含水率 粘土 1.82 g/cm³ 4.5% 沙土 1.80 g/cm³ 4.7% 砂 1.70 g/cm³ 5.6% 表2. 复合体填料参数 Table 3 The compressive experiment condition of tire-soil composit 填充料压实度 填料种类 编号 90% 黏土 1 粉土 2 砂 3 表3. 轮胎-土复合体抗压实验工况 Table 4 The shear experiment condition of tire-soil composit 竖向应力MPa 填充料压实度 填充料种类 编号 0.02 90% 黏土 1 0.04 2 0.06 3 0.08 4 表4. 轮胎–土复合体抗剪实验工况 Table 5 The parameters of tire-soil composit 复合体尺寸外径(mm) 内径(mm) 高度(mm) 470 483 152 表5. 复合体各项参数 0.5 MPa，加载8级，至4 MPa；卸载每级1 MPa，分4级进行卸载。每级加载卸载对数据进行记录。填满轮胎之后，采用环刀法取样对压实度进行验证。 填筑过程如图1所示。 2)轮胎复合结构组合体抗剪强度试验操作步骤： 放一块钢板在地上作为底板，在底板上放置3根滚轴，在滚轴上方，放置一块承压板，将两个复合结构体A1、A2分别放置于承压板之上，在A2复合结构体上放置一个钢板，分别在两个复合结构体放置两个圆弧承压板，在下面的A1复合结构体的圆弧承压板外侧中心放置横向千斤顶以及与之相连的压力传感器，在上面的A2复合结构体圆弧承压板外侧中心位置放置反力梁，以此来固定A2复合结构体。 在加载之前，先进行预压，竖向加载10 KPa，水平加载5 KPa，再卸载至零。加载时，先将竖向压力分别控制在20 KPa、40 KPa、60 KPa、80 KPa，然后施加水平荷载。控制标准为应变法，横向每变形1 mm，读取对应应变下的水平荷载数值。加载速率为1.0 mm/min，直至复合结构体发生剪切破坏。 轮胎复合结构组合体抗剪试验如图2所示。