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1)  color space representation
彩色空间表示法
2)  color space reference list
色彩空间参照表
1.
The algorithm to extract object based on the approach of color space reference list is presented.
该文介绍了一种基于色彩空间参照表的适用于机器人视觉系统目标提取的图像分割算法,通过图像处理计算出主动目标图像特征的质点来实现对目标的定位,利用神经网络建立了目标从图像空间到摄像机空间的坐标对应关系,从而对空间运动目标进行了定位。
3)  color representation
色彩表示
4)  color space
色彩空间
1.
The revision of conversion formula from RGB color space to HSV color space;
从RGB到HSV色彩空间转换公式的修正
2.
A new image pre-processing method based on linear transformation of YUV color space;
基于YUV色彩空间线性变换的图像预处理方法
5)  Color space
彩色空间
1.
Fast face detection using skin-color-model in the color space;
利用彩色空间肤色模型实现快速人脸检测
2.
Automatic image segmentation based on RGB color space;
彩色空间的视频对象自动分割
3.
Gray level transform algorithm basing on hue/saturation/luminance color space;
一种基于色调/饱和度/亮度彩色空间的灰度变换算法
6)  Color model
彩色空间
补充资料:表面粗糙度的表示法
从量测仪器上,我们多可获得工件表面不规则状况的放大结果,而此一结果 常被称为"表面轮廓图"(surface profile)。当仪器的尖笔正沿着工件表面 进行扫描时,其垂直方向的运动乃可被放大而被绘制下来,且在同时,我们亦 可直接自仪器上读出在该处工件表面上的表面粗度算术平均值究竟为多少。

在1930年以前,这完全是要凭触觉来建立标准。检验时必须使用一系列 具有不同粗度的试片,工厂人员在使用这些试片时,先用他的手指甲划过标准 的试片表面,然后再划过他制造出来之工件的表面,当感觉这两个表面具有相 同的粗度时,则工件表面便被认为足够光滑了。在表面密封、滚珠轴承、齿 轮、凸轮或轴颈等应用场合,表面光度对于设备的功能能否发挥影响很大,有 人发现,设备的性能与对数的表面光度值成线性的变化关系。

也就是说,要使 性能提高一倍时,平均的波峰到波谷的粗度值必须减低十倍。于是乎,对表面 粗糙度量化的要求也就产生了。

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图 1 表面轮廓包含了粗糙度曲线与波浪起伏的曲线

表面轮廓断面曲线中,包含了粗糙度曲线与波浪起伏的曲线(图 1),一般 说来波浪起伏的曲线是属于轮廓量测的范围,其值远大于表面粗糙度之值(有 关轮廓量测请参阅第六章),但也有将表面轮廓断面两种曲线分开或合并考虑 的作法,因此也就有了各种表面粗糙度之定义,如表 1.

尽管各种表面粗糙度之定义有那么多,一般表面粗糙度之表示法只有下列 三种:Ra(中心线平均粗糙度)、Rymax(最大高度粗糙度)、Rtm (十点平均粗 糙度),现分述如下:

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图 2 中心线平均粗糙度之测量长度L

1. Ra :中心线平均粗糙度
若从加工面之粗糙曲线上,截取一段测量长度L(图 2) ,并以该长度内 粗糙深之中心线为x轴,取中心线之垂直线为y轴,则粗糙曲线可用y = f(x)表之。以中心线为基准将下方曲线反折。然后计算中心线上方经反折后之全部曲 线所涵盖面积, 再以测量长度除之。所得数值以μm为单位, 即为该加工面 测量长度范围内之中心线平均粗糙度值, 其数学定义为:
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