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通过监控视频自动检测操作任务中手部异常行为,能够预防人因差错,提高人因可靠性。针对手部操作任务运动特征不明显、常用异常检测和手势识别方法不适用的问题,提出基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测技术。使用基于椭圆模型的肤色检测方法,检测视频中手部形心位置;提出工作区域划分方法,根据手部形心在操作过程中所处区域的不同,将连续操作分割为单元任务,获得各段单元任务的起止时间和持续时长;以正常工作时间为标准,对超出标准时间范围的单元任务提出异常警告。实验表明:所提方法的单元任务分割正确率高于93%,异常行为检测率高于86%,能够有效检测手部异常行为,为人为差错的监测与预警提供技术支持。 相似文献
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用热天平、扫描电子显微镜(SEM)、能谱(EDX)和X-射线衍射(XRD)研究了Fe3Al在1000℃空气中的氧化行为。发现氧化动力学基本服从抛物线规律,氧化膜由Al2O3和少量Fe2O3组成,并产生穿晶内氧化;根据对氧化膜及基体的分析结果及有序合金扩散热力学特点,提出发生内氧化的主要原因是金属间化合物的有序结构降低了铝的活度和其在合金中的扩散系数,在高温氧化过程中,基体/氧化膜界面严重贫铝,从而发生内氧化。 相似文献
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