鞋底信息扫描的光条中心提取方法研究
鞋底波折型花纹特征提取方法研究
间， 转换 公式为
例如 ， 如果中心像 素 Ｘ 的梯度 方向属于 第４ 则把 Ｘ 区， 的梯 度值 与它 的左上 和右下相邻像素的梯 度值 比较 ， 的梯度值 是 看Ｘ 否 是局部极大值 。如果不是 ， 就把像素 Ｘ 的灰度设为 ０ 这个过 ，
１ 引言
足迹在公安机 关部 门工作 中作用 日益突 出，但是 由于 当前
确 的鞋底和足迹 的匹配结果【 因此研究鞋底花纹的特征提取具 ¨ 。 有重要意义 。 而波折型花纹作为常见的鞋 底花纹种类之一 ， 以其 为突破 点作研究 ，更具有实在 的意义 。 波折型花纹定义 ： 由—个波峰—个波谷相连的曲线或折 至少
进行边缘检测及边界跟踪 ， 并通过边界跟踪过程 中得到的链码进
一
步对鞋底波折型花纹进行特征提取。
图 １ 波折型鞋底花纹 鞋底花纹 的特征提取及特征 向量的构建是足迹 自 动识别 系
统中一个重要的模块， 只有在提取特征向量及构建鞋底花纹特征
向 准确的基础上 ， 量 才可 以通过最终的相似度 比对算法 ， 到准 得
白 雪 ， 叶 海建
１０ ８） ００３ （ 中国农业大学信息与 电气工程学院 ，北京
摘 要 ：文章介绍 了一种应用于足迹 识别系统 中鞋底 波折型花纹特 征提取方法 。首先对 鞋底 花纹图像进行预处理 ，然后在边缘检测 的基础上进行边缘 跟踪 ，提取 出被识别对象 的完整的边缘轮廓 ，进一 步对波折型花纹进行识别并且提取 出波长 、振幅等几何 特 征，构建 图像 的特 征向量 ，为足迹识别 系统的进 一步研究打 下了基础 。
一
般 隋况下彩色 图像每个像 素用三个字 节表示 ， 每个 字节
梯度的方 向可 以被定义为属于４ 个区之 一 ， 各个区用不 同的
灰度重心法提取激光条纹中心线
灰度重心法提取激光条纹中心线灰度重心法是一种常用的图像处理方法，可以用于提取激光条纹的中心线。
激光条纹是一种重要的光学现象，广泛应用于三维重建、轮廓测量等领域。
本文将介绍灰度重心法的原理和步骤，并结合实例进行详细说明。
灰度重心法是一种基于灰度信息的图像处理方法。
在激光条纹图像中，激光条纹通常呈现出明暗交替的条纹模式。
而激光条纹的中心线是条纹中灰度最高的位置，通过提取中心线可以得到激光条纹的轮廓信息。
灰度重心法就是利用条纹中灰度最高的位置作为中心线的提取方法。
具体的提取步骤如下：1. 预处理：首先需要对激光条纹图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作。
去噪可以采用滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
灰度化则是将彩色图像转换为灰度图像，只保留亮度信息。
2. 二值化：将灰度图像转换为二值图像，即将灰度值大于某个阈值的像素点设置为白色，小于阈值的像素点设置为黑色。
二值化操作可以使用简单的阈值分割方法，也可以使用自适应阈值分割等方法。
3. 边缘检测：对二值图像进行边缘检测，可以使用常见的边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以提取出激光条纹的边缘信息。
4. 中心线提取：通过灰度重心法提取激光条纹的中心线。
首先计算每一列的灰度重心，即计算每一列中灰度最高的位置。
然后将这些灰度最高位置连接起来，得到中心线。
灰度重心法的原理是基于激光条纹的灰度分布特性。
激光条纹的中心线上的像素点具有最高的灰度值，而离中心线越远的像素点灰度值逐渐降低。
因此，通过计算每一列的灰度重心，可以得到激光条纹的中心线位置。
下面以实例说明灰度重心法的应用。
假设我们有一张激光条纹图像，经过预处理后得到二值图像。
然后使用Sobel算子进行边缘检测，得到边缘图像。
接下来，我们计算每一列的灰度重心，得到中心线的位置。
最后，将中心线绘制在原始图像上，即可得到激光条纹的中心线。
灰度重心法在激光条纹的轮廓提取中具有较好的效果。
相比于其他方法，灰度重心法不需要复杂的数学模型或大量的计算，简单易实现。
穿鞋足迹鉴定实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，学习和掌握穿鞋足迹鉴定的基本方法与步骤，提高对现场足迹的识别、提取和分析能力，为犯罪现场勘查提供技术支持。
二、实验原理穿鞋足迹是指人在行走、站立等动作中，鞋底与地面接触所形成的痕迹。
通过对穿鞋足迹的形态、步态、鞋底花纹等特征进行分析，可以判断鞋子的种类、型号、新旧程度，甚至推测犯罪嫌疑人的身高、体重、年龄等信息。
三、实验材料1. 实验场地：模拟犯罪现场2. 实验器材：足迹提取工具、相机、尺子、记录本、电脑等3. 实验样品：模拟犯罪现场中穿鞋足迹的痕迹四、实验步骤1. 现场勘查（1）到达现场后，首先对现场进行初步观察，了解现场情况，如现场环境、痕迹分布等。
（2）对现场进行保护，避免足迹被破坏。
（3）使用足迹提取工具，如粉末、液体等，将足迹痕迹提取到实验材料上。
2. 足迹分析（1）观察足迹痕迹的形态，如足迹中心线、足迹边缘、足迹深度等。
（2）分析足迹的步态特征，如步幅、步频、步态线等。
（3）观察鞋底花纹，判断鞋子的种类、型号、新旧程度等。
（4）结合现场情况，分析足迹的行走路线、行走方向等。
3. 足迹鉴定（1）根据足迹分析结果，判断鞋子的种类、型号、新旧程度等。
（2）结合现场情况，推测犯罪嫌疑人的身高、体重、年龄等信息。
（3）将足迹鉴定结果记录在实验记录本上。
4. 实验总结（1）对实验过程中遇到的问题进行分析和总结。
（2）对实验结果进行评估，提出改进意见。
五、实验结果与分析1. 通过对模拟犯罪现场中穿鞋足迹的提取和分析，成功鉴定出鞋子的种类、型号、新旧程度等。
2. 结合现场情况，推测出犯罪嫌疑人的身高、体重、年龄等信息。
3. 实验过程中，发现以下问题：（1）部分足迹痕迹不明显，提取难度较大。
（2）部分足迹分析结果存在误差。
4. 针对以上问题，提出以下改进意见：（1）提高现场勘查技能，加强对足迹痕迹的提取和保护。
（2）提高足迹分析能力，减少分析误差。
六、实验结论本次实验成功掌握了穿鞋足迹鉴定的基本方法与步骤，提高了对现场足迹的识别、提取和分析能力。
大曲率激光条纹中心线提取方法研究
Research on the Extraction of Large Curvature Laser Stripes Centerline
Xin Junqiang, Wu Yuanbo, Huang Jie
(Sichuan University, Chengdu Sichuan 610065, China)
Abstract: The determination of the central position of laser fringes in laser three-dimensional scanning directly determines the detection accuracy. Detection system needs to quickly complete the image acquisition and processing in harsh conditions, high precision and real-time requirements. In the case of high curvature change and high real time requirement of laser stripe on rivet surface, a grayscale centroid method based on parallel morphological refinement and direction template is adopted to calculate the ROI of the image stripe and accurately extract the center line of the laser stripe. The method has high speed and high precision, which meets the design requirements of the detection system.
ATR—FTIR快速识别鞋底材料的方法研究
ATR—FTIR快速识别鞋底材料的方法研究作者：林先凯林欧文胡秀红王宁来源：《中国测试》2017年第08期摘要：为建立鞋底材料的快速识别方法，采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）仪测试橡胶（异戊胶、丁苯胶和顺丁胶）、聚乙烯、聚氯乙烯、聚氨酯、热塑性橡胶和乙烯-乙酸乙烯酯共聚物8种常用鞋底原材料，并对采集的红外光谱图进行详细解析，分析各类鞋底材料主要的特征官能团及其对应的红外吸收峰，据此建立常用鞋底材料的ATR-FTIR 标准谱图库。
采用该方法实测未知鞋底样品，根据谱图解析可以对样品的材料进行分析判别，证明利用建立的标准谱图库通过软件比较检索的方法可以更加快速方便地识别鞋底材料。
关键词：衰减全反射傅里叶变换红外光谱；鞋底材料；谱图解析；比较检索文献标志码：A 文章编号：1674-5124（2017）08-0045-05Abstract： Eight kinds of common sole materials of rubber（isoprene rubber， styrene-butadiene rubber and butadiene rubber）， polyethylene， polyvinyl chloride， polyurethane，thermoplastic rubber and ethylenevinyl acetate copolymer were measured using the instrument of attenuated total reflection Fourier transform infrared spectroscopy（ATR-FTIR）. The characteristic functional groups of the sole materials and their corresponding infrared absorption peaks were then studied. The ATR-FTIR standard spectra library of sole materials was also established. The unknown sole material samples could be directly identified according to the spectra analysis， furthermore，the sole materials could be identified more quickly and easily through comparison and retrieval with software in the established standard spectral library.Keywords： ATR-FTIR； sole materials； spectrum analysis； compare retrieval0 引言随着世界制鞋工业的重心由欧洲和北美向亚洲发展中国家和地区转移，我国已成为世界上最大的鞋类生产国和消费国。
激光条纹中心线提取
激光条纹中心线提取
激光条纹中心线提取是一种基于数字图像处理技术，用于从激光投影中提取条纹中心线的方法。
该方法可以广泛应用于三维重建、机器视觉、自动检测等领域。
激光投影技术是将激光束投射到物体表面，通过测量反射光的形态和方向来重建物体的三维模型。
在激光投影中，激光束将物体表面投影成一系列平行的条纹。
这些条纹的中心线可以提供物体表面的精确位置和形状信息。
激光条纹中心线提取主要包括以下步骤：首先，对激光投影图像进行预处理，包括去除噪声、增强对比度等；然后，通过阈值分割将图像分为黑白两部分；接着，使用形态学操作去除条纹中的噪点和毛刺；最后，利用数学方法或曲线拟合算法提取条纹中心线，从而得到物体表面的准确位置和形状信息。
激光条纹中心线提取技术在自动检测、机器视觉、三维重建等领域具有广泛的应用前景。
随着数字图像处理技术的不断发展，激光条纹中心线提取的精度和效率将会更加提高，为实现更加智能的机器视觉和自动化检测提供更加可靠的技术支持。
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鞋底点型花纹特征提取方法
鞋底点型花纹特征提取方法杨璐;吴胜益【摘要】这里介绍了一种应用于足迹识别系统中的鞋底点型花纹特征提取方法.首先对图像进行预处理,然后通过改进后的图像二值化算法,在对比度很小的背景中将小目标提取出来.最后利用数学形态学滤波结合形状特性提取点型花纹.该方法可为足迹识别系统的进一步研究打下基础.【期刊名称】《江西警察学院学报》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】3页(P107-109)【关键词】鞋底花纹;图像预处理;点型花纹;二值化;特征提取【作者】杨璐;吴胜益【作者单位】江西公安专科学校,江西,南昌,330002;江西公安专科学校,江西,南昌,330002【正文语种】中文【中图分类】D918.2现场痕迹从传统上分为手印、足迹、工具痕迹、枪弹痕迹、其他痕迹五大类。
与其他证据相比，足迹属于犯罪分子极不容易抹去的证据，无论罪犯如何谨慎，也难免在犯罪现场某处留下鞋印。
而留在各类物体上的鞋印，只要用紫外线一照，便无所遁形。
很多情况下，犯罪现场的足迹是追踪犯罪分子的唯一依据。
鞋印的边缘大小和脚印在地面形成的压力特征、鞋底磨损的状况，以及所有鞋印中心线的连线，能够把罪犯的步态还原得栩栩如生。
足迹虽然对侦破很有帮助，但鞋底花纹的搜集、检索和检验却不容易。
国外已经有一些足迹信息管理系统，但对录入人员的要求极高，很容易出现录入错误。
目前我国公安机关大都是采用人工操作和管理的方法，使得花纹利用率不高，从而足迹难以真正发挥其重要作用。
如果利用计算机和图像处理技术研制鞋印花纹的自动识别和分类的方法，则可以为发挥足迹和鞋印在刑事案件侦破中的作用提供更经济、更有效的途径。
通过充分利用计算机快速、高效的特点，可以解决由人工识别带来的二义性，提高工作效率。
足迹的特征提取及特征向量的构建是鞋底花纹识别系统中一个重要模块，在提取特征向量及构建足迹特征向量准确的基础上，可以通过其相似度比对算法，得到准确的鞋底花纹和足迹的匹配结果。
一种实时准确的线结构光条纹中心提取方法
Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ，１ ９ ９ ８ ， ２ ０ （ ２ ） ： １ １ ３ － １ ２ ５ ．
＝
（ ∑
Ｐ ｉ ∈ 【 ｐ ） ＞ ｇ ｔ ｈ
ｘ ｆ （ ｐ ） ） ／ （ ∑ 厂 （ ｐ ） ） ， Ｙ ＝ （ ∑
Ｐ ｉ Ｅ （ Ｐ ｉ ） ＞ ｇ ｔ ｈ
Ｐ ｌ Ｅ ｔ ｐ ｉ ） ＞ ｇ ｔ ｈ
ｘ ｆ （ ｐ ） ） ／ （ ∑ ｆ （ ｐ ） ） ．（ ６ ）
①选取轮廓关键点集合 中距离最远 的两个关键点 ｑ 。 和ｑ 分别作为起始扫描点和结束扫描点 ，
设置起始扫描点集 ＝ ｝，横截面分块集合 Ｕ ｃ ＝ ｛ ｝ ． ② 以起 始 扫描点 集 的 中心 点 为 圆 心 ，轮 廓 关 键 点 集 合 中距 离 圆心 最 近 的关 键 点 为 半 径作 圆 ，
则该圆与轮廓的交点集 、起始扫描点集 所组成的区域为所求分块 ，更新横截面分块集合 Ｕ ＝ ｕ ｕ … 更新起始扫描点集 ＝ ．若 ｑ ∈ ，则返 回② ，否则跳转至③． ③按照 ２ ）中分段法向量计算方法 ，计算 中每个横截面分块 中边缘分段的法向量 ，并 以所有
Ｐ ｉ Ｅ ｌ ｚ ｔ ｆ （ ｐ ｉ ） ＞ ｇ ｔ ｈ
其中， ｍ为 幂次 ，且 ０ ＜ｍ ＜ １，其 迭代过 程 如下 ： ①利 用 １ ． ２小 节 中的灰 度重 心法 提取 光刀 初始 中心 ． ② 设 置一个 步 进 Ａ ｍ（ １＞３ ｍ ＞０ ），更 新 ｍ ＝ １一Ａ ｍ ，按 公式 （ ６ ） 计算 新 的光刀 中心
＝
（ ∑ × ｐ ） ） ／ （ ∑ ｆ （ ｐ ） ） ， Ｙ 。 ＝ ∑ ［ × ｐ ） ］ ／ （ ∑ ｆ （ ｐ ） ） ． （ ５ ） Ｐ ｉ Ｅ ｚ ＝ Ｊ （ ｐ ｉ ） ＞ｇ ｔ ｈ Ｐ ｉ ∈ ｚ ： 【 ｐ １ ）＞ ｇ 山 Ｐ ｉ Ｅｌ ； ｌ ， ｔ Ｐ ｉ ） ＞ ｇ ｔ ｈ Ｐ ｉ ∈￡ Ｊ （ ｐ ｉ ） ｇ ｔ ｈ
基于激光视觉的鞋底喷胶路径生成方法研究
基于激光视觉的鞋底喷胶路径生成方法研究
林泽敏;袁清珂;郑倍松;刘辉
【期刊名称】《机械工程师》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】为了实现鞋底喷胶的自动化,提出了一种基于激光视觉生成喷胶路径的方法。
利用线激光三维扫描仪获取鞋底的深度图,并对其进行中值滤波处理。
采用传统的边缘检测算法提取鞋底内边缘,然后针对其不足,提出了分区最大值算法。
首先通过Moore边界追踪算法提取鞋底外边缘轮廓,然后利用质心定位算法获取鞋底外边缘轮廓的质心,再通过分区搜索最大值提取离散的内边缘点,最后采用NURBS插值算法对内边缘点进行插值处理,获取平滑的内边缘曲线。
将平滑后的内边缘曲线向鞋底内侧偏置生成喷胶路径。
文中介绍了系统的硬件组成和工作原理。
试验结果表明,鞋底喷胶均匀,能够满足鞋底黏合要求,验证了该方法的有效性和可行性。
【总页数】5页(P91-94)
【作者】林泽敏;袁清珂;郑倍松;刘辉
【作者单位】广东工业大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于CAD模型的鞋底喷胶轨迹生成方法
2.基于K最近邻的3D鞋底喷胶路径规划方法
3.鞋底曲面数据提取与喷胶轨迹的自动生成方法
4.基于线激光扫描的鞋底点胶路径规划方法
5.鞋底喷胶轨迹自动生成算法研究
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鞋底点型花纹特征提取方法
首先 ， 把鞋 底 图像 经过 扫描 仪 扫面 ， 成数 字 图 制 像， 然后 进行 预处 理 。 处理包 括 彩色 图像 到灰度 图 预
理 的方 法 ， 得花 纹利 用 率不 高 ， 而 足迹 难 以真 正 使 从 发 挥其 重要作 用 。如 果利用 计 算机 和 图像 处 理技 术 研 制鞋 印花 纹 的 自动 识别 和分 类 的方 法 ，则 可 以为 发挥 足迹 和鞋 印在 刑事 案件 侦 破 中 的作用 提供 更 经 济 、 有 效 的途 径 。通 过充 分利 用计 算 机快 速 、 效 更 高
然后 进行 分析 。
一
般情 况 下 ，彩色 图像 每 个像 素 用 三个 字 节表
收 稿 日期 ：０ ０ ０ — ５ ２ １— ３ ０ 作者简介： 杨璐 （ ９ ２ ， ， 西 南 昌人 ， １ ８ 一） 女 江 江西 公 安 专科 学校 讲 师 ， 究方 向 ： 字 图像 处理 ； ￣ （ ７ 一 ， ， 西永 新 人 研 数 ＆ｈ １ ６ ）男 江 ９
点型 花纹 的定 义 ：由多个 细 小点 块状 凸起组 成 的 花纹 ． 花纹 面 积小 于 ０５ ｍｘ ． ｍ。图 ｌ 示 为几 ． ｃ ０５ ｃ 所 种常 见 的点 型 花纹 。
依据 。鞋 印 的边 缘 大小 和脚 印在 地 面形 成 的压 力特
征、 鞋底 磨 损 的状 况 ， 以及 所 有 鞋 印 中 心线 的连 线 ， 能够把罪 犯 的步态 还原得 栩栩 如生 。
足 迹虽 然对 侦破 很有 帮 助 ， 鞋 底花 纹 的搜 集 、 但 检索 和检验 却不 容 易 。国外 已经 有一 些 足迹 信息 管 理系统 。 对 录人 人 员 的要求 极 高 ， 容 易 出现 录入 但 很
光条中心提取方法
光条中心提取方法光条中心提取是一种基于图像处理的技术，主要用于分析和提取图像中的光条的中心位置。
光条通常是由光源产生的亮线或者是光的反射导致的，常见于夜景、景观摄影等场景中。
光条中心的提取对于光线追踪、光影效果的生成、图像修复等任务具有重要意义。
下面将介绍两种常见的光条中心提取方法：基于滤波和基于边缘检测。
一、基于滤波的光条中心提取方法：1.预处理：首先，将图像转化为灰度图像，以减少计算开销。
2.滤波：利用高斯滤波器对图像进行滤波，以平滑图像并降低噪声的影响。
3.二值化：采用合适的阈值将灰度图像二值化，将目标光条提取出来，并将其余部分设置为黑色。
4.查找连通区域：对二值化后的图像进行连通区域分析，找出所有的连通区域或者兴趣区域。
5.取区域中点：对于每个连通区域，计算其重心位置，并将其作为光条中心的位置输出。
二、基于边缘检测的光条中心提取方法：1.预处理：同样地，将图像转化为灰度图像。
2. 边缘检测：利用边缘检测算法，如Canny算子或者Sobel算子，获取图像中的边缘信息。
3. 线段检测：基于Hough变换或者RANSAC算法，检测出图像中的直线段。
4.筛选：对检测到的直线段进行筛选，选取符合光条特征的线段，如长度、方向等。
5.中心点计算：计算所选线段的中心点，并将其作为光条中心的位置输出。
以上两种方法都是常用的光条中心提取方法，但各有优缺点。
基于滤波的方法简单直观，但对于光条边缘不清晰或者存在噪声的情况下，效果可能不理想。
基于边缘检测的方法则可以更好地提取光条的边缘特征，但对于图像中存在其他干扰边缘的情况下，可能会误检测。
此外，还有其他的光条中心提取方法，如基于深度学习的方法。
这种方法通过训练神经网络模型，可以更好地对光条中心进行定位和提取，但需要足够的训练数据和计算资源。
综上所述，光条中心提取是一项重要的图像处理技术，可以应用于各种任务中。
根据具体需求和图像特点，可以选择合适的方法进行处理。
红外光谱法检验塑料拖鞋鞋底的研究
红外光谱法检验塑料拖鞋鞋底的研究黄啥阳，姜红（中国人民公安大学，北京100038）摘要为建立一种检验塑料拖鞋的分析方法，利用傅里叶变换红外光谱，采用Smai Performar 采样器，对收集到的53种塑料拖鞋鞋底样品进行了检验分析。
依据红外光谱图中吸收峰的峰数、峰位、峰形及相对峰高比的不同，对样品进行区分。
结果表明：利用该方法检验塑料拖鞋鞋底具有简便、快速，且无无样品的优点有良好的应用前景。
关键词塑料拖鞋鞋底；傅里叶变换红外光谱法；比较分析中图分类号:TQ320.77；O657.33文献标志码:A文章编号：1009-5993（2019）04-0036-06 Strdy on Testing Plastic Slipper Sole by Infraree SpectroscopyHUANG Han-yang,JIANG Hong(People's Public Security University oO China,Beijing100038,China)Abstract：To establish an analytical method for testing plastic slippers,53samples of plastic slipper soles were tested and analyzed using Fouries transform infrared spectroscopy and SmaV Peabanes sam-pyee.Thesampyesweeedistinguished accoedingtothedi o eeencesin thenumbee，position，shapeand eeyatieepeak heighteatioootheabsoeption peaksin theinoeaeed spect eum.The eesuyts show that this method issimpye，eapid and nondesteuctieetoeyaminethepyasticsyippeesoye，yeadingtooaeoeabyepeos-pectsooappyication.Key words:plastic slipper sole；Fouries transform infrared spectroscopy；comparative analysiso前言塑料拖鞋是犯罪现场经常出现的物证。
基于双目立体视觉的鞋底边缘信息获取研究
基于双目立体视觉的鞋底边缘信息获取研究
马新伍;甘屹
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2017(030)010
【摘要】为快速有效地获取鞋底轮廓三维信息,实现自动化喷胶,提出了一种基于双目立体视觉获取喷胶曲线的方法,该方法采用基于Canny算法对目标图像进行边缘提取.讨论了利用基于区域匹配算法立体匹配,获取喷胶曲线的三维点云.采用三次样条曲线对其进行拟合,得到喷胶轨迹.利用Halcon图像处理软件编程进行仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性.
【总页数】5页(P58-62)
【作者】马新伍;甘屹
【作者单位】上海理工大学机械工程学院上海200093;上海理工大学机械工程学院上海200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41;TH16
【相关文献】
1.基于双目立体视觉的果蔬深度信息获取 [J], 乔方博;曾松伟;宋洪军;郜园园
2.基于双目立体视觉的果树三维信息获取与重构 [J], 蔡健荣;孙海波;李永平;孙力;陆化珠
3.基于Yolov5的快速双目立体视觉测距研究 [J], 张仲楠;霍炜;廉明;杨磊
4.基于双目立体视觉的手术定位跟踪技术研究 [J], 黄健;殷锋;袁平;陈彦如
5.基于双目立体视觉的3D物体颜色测量方法研究 [J], 圣延聪;崔桂华;吴自然因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
鞋底材料的傅立叶变换红外光谱类型分析
鞋底材料的傅立叶变换红外光谱类型分析吴清华;张振宇【摘要】利用傅立叶变换红外光谱技术对收集的29种皮鞋类黑色鞋底样品进行了测定分析,其中24种样品来自不同品牌或型号,5种样品来自同一品牌同一厂家同一批次.从红外光谱图中可以看出,依据红外光谱图中特征峰的峰数、峰位、峰形可将29个鞋底样品分为3大类.同一大类的部分鞋底样品有着相似的红外光谱特征,但在相对峰高比和指纹区中一些弱吸收峰上仍然存在明显差异.同一品牌同一厂家同一批次的鞋底样品红外光谱特征基本一致.这表明傅立叶变换红外光谱法是鉴别鞋底材料的有效方法,可以为案件现场遗留的各种鞋底材料残渣及其擦痕提供种属鉴别及比对分析.【期刊名称】《分析测试技术与仪器》【年(卷),期】2017(023)001【总页数】5页(P24-28)【关键词】傅立叶变换红外光谱;鞋底材料;不同品牌【作者】吴清华;张振宇【作者单位】中国刑事警察学院,辽宁沈阳110035;中国刑事警察学院,辽宁沈阳110035【正文语种】中文【中图分类】O657.3随着鞋类产品的发展，鞋底材料种类不断升级，不仅有动物皮革、天然橡胶及天然纤维织物等，又出现了合成橡胶、塑料、热塑性弹性体(TPE)与再生革(PU)等现代人造材料[1-3]. 同时，鞋底材料是各种刑事案件、交通事故案件中常见的一类物证. 通常各类鞋底材料的化学组成比较复杂，除了主要成分外，还有防老剂、增塑剂、增韧剂、低分子助剂及炭黑等添加剂组分[4]. 不同品牌的鞋底材料其主成分不同，或即使主成分相同，其添加剂成分、原料配比和成产工艺也不同，因此，快速、科学地对各类鞋底材料进行分析鉴定显得尤为重要. 红外光谱法由于具有快速、准确、样品用量少、操作简便、不破坏检材以及可以对复杂的混合物体系进行整体分析和鉴定等优势，已广泛用于塑料、橡胶等高聚物检材与比对样品的分析检验[5-7]，因此，各类鞋底材料的差异均会在红外光谱图中反映出来. 本文采用傅立叶变换红外光谱法对24种不同品牌的皮鞋类黑色鞋底材料和5种同一品牌、同一厂家同一批次的警用黑色皮鞋底材料进行了分析，结果表明试验中的鞋底材料样品的主要成分是热塑性弹性体橡胶(TPE)、PU革以及合成树脂(SR),当主要成分不同或添加成分不同时，其红外光谱的特征不同，说明傅立叶变换红外光谱法是鉴别鞋底材料的有效方法，利用此法可以为案件现场遗留的各种鞋底材料残渣及其擦痕提供种属鉴别及比对分析.1.1 仪器与试剂傅立叶变换红外光谱仪Nicolet-5700；OMNIC采样器(美国Thermo 公司生产)；ATR附件；OMNIC数据处理软件.乙醇(100%，禹王牌)1.2 样品名称及来源22种不同品牌、不同款式和5种同一款式同一厂家同一批次皮鞋类的黑色鞋底样品的具体信息如表1所列.1.3 样品前处理用乙醇溶剂清洗鞋底样品，挥发至干后用手术刀片切取边长约5 mm的正方形小块.1.4 检测扫描次数:16 次/min；检测器:主样品仓；光阑数:5 ；波数范围: 4 000～675cm-1.操作步骤：将处理后的样品于OMNIC采样器上按照上述仪器参数进行测定分析，然后利用 OMNIC 软件对采集到的红外光谱图进行基线校准和自动平滑等数据处理分析.2.1 不同品牌鞋底样品的大类分析29种不同品牌或型号的鞋底样品的红外光谱特征存在明显不同. 依据其特征区、指纹区特征峰数、峰形的不同，可将其分为三类：第Ⅰ类鞋底样品的红外光谱图中吸收峰较少，第Ⅱ、Ⅲ类样品的红外光谱图中吸收峰数目相对较多，但在峰形上有较大差异. 具体如图1所示、表2所列.第Ⅰ类样品的主要成分为热塑性弹性体橡胶TPE，分为苯乙烯-丁二烯-苯乙烯前端共聚物(SBS)和乙烯与辛烯共聚物(POE)两种，红外光谱特征为:3 050～2 800 cm-1区间有一组饱和或饱和与不饱和碳氢键的对称与不对称伸缩振动产生的多重峰；1 445 cm-1处亚甲基的弯曲振动峰；1 375 cm-1处甲基的弯曲振动吸收峰；1 577、1 536 cm-1苯环的骨架伸缩振动引起的弱峰；1 096 cm-1处苯环上C-H的弯曲振动峰(最强峰)；966、910 cm-1处双键的C-H面外弯曲振动峰；806、744、 702 cm-1 苯环上C-H 的面内面外弯曲振动吸收峰；此外谱图中还会有1 739、1 644 cm-1等弱峰，这可能与SBS中的双键等易氧化产生的羰基伸缩振动峰有关. 第Ⅱ类样品的主要成分为PU革(单体有聚氨酯型和聚醚型)，PU革兼有皮革和橡胶两种物质的特点[8]. 其红外光谱特征为首先具有蛋白质的特征峰，其次是1 000 cm-1以下有较多吸收峰[9] (其中添加的粘合剂成分，也是区分再生革和天然皮革的标志). 具体表现为3 324 cm-1处的N-H伸缩振动峰；1 727 cm-1附近C=O的伸缩振动峰(最强峰)；1 532 cm-1附近-NH2的变角振动吸收峰；1 163、1 130、1 059 cm-1处的C-O伸缩振动峰；823、769 cm-1 附近N-H的面内面外吸收峰. 此外POE分子结构中的官能团比一般的聚合物复杂得多，除了含有氨基甲酸酯这一特征基团外，还会有酯基、醚基、烃基、芳香基、脲基、酰胺基等基团中的几种[10],因此也会产生一些相应的吸收峰. 第Ⅲ类的主要成分为合成树脂(SR),其红外光谱特征为:3 000～2 800 cm-1区间内C-H伸缩振动产生的多重峰；1 727 cm-1附近C=O的伸缩振动峰(强峰)；1 279、1 121、1 071 cm-1 处的C-O-C伸缩振动峰；1 000 cm-1以下主要是由填充物和添加剂所产生的吸收峰. 3.2 不同品牌鞋底样品的同类分析以第Ⅰ类为例：热塑性弹性体橡胶(TPE)鞋底样品具有相似的红外光谱特征，其基本的峰数、峰位相同，但由于不同品牌同类鞋底材料的生产厂家有着不同的原料配比、生产工艺以及添加剂(如填料、增塑剂、增韧剂与粘合剂等)，而这些差异会表现在红外光谱中相关吸收峰的峰高比、峰形以及指纹区的一些弱吸收峰上. 如图2所示,1号、3号和20号样品的主要成分均为热塑性弹性体橡胶，但各样品红外谱图中的1 445和1 105 cm-1的峰高比存在着非常明显的差异；5号和6号样品相比，6号光谱图中1 538、1 372 cm-1吸收峰比5号样品中对应的吸收峰强度强很多；15号样品的红外光谱与同类样品的红外光谱相比,在1 000 cm-1附近的吸收峰的峰形有较大差别，15号样品此处为双峰，而其他同类样品此处为一尖锐的单峰. 因此，第Ⅰ类样品可再根据其红外光谱特征的差异作进一步的鉴定分析.2.3 同一品牌、同一厂家、同一批次鞋底样品的分析图3为同一品牌、同一厂家、同一批次的26～29号鞋底样品红外光谱图. 由图3可以看出：各样品的红外光谱图中吸收峰的个数、峰形、峰位、峰高比及峰面积比等红外光谱特征基本一致，都属于PU革材料. 其原因在于同一品牌、同一厂家、同一批次鞋底的生产原料、原料配比、添加成分和成产工艺相同. 也再次说明既可以根据样品主成分的不同进行种属鉴别，也可根据生产原料、原料配比、添加成分和成产工艺的差异进行同类样品的鉴别.2.4 重现性试验为考察鞋底材料样品红外光谱方法的重现性，试验分别对1号、2号和10号样品平行进行6次测定，分别利用1号样品1 105和1 445 cm-1的峰高比、2号样品1 044和1 093 cm-1的峰高比以及10号样品1 040和1 090 cm-1的峰高比，计算出1号、2号和10号样品平行测定6次峰高比的相对标准偏差，分别为8.12%、5.60%和8.87%，表明本方法的重现性较好.傅立叶变换红外光谱法是检测橡胶、塑料类样品的一种快速、简便的分析方法. 依据红外光谱特征，29种不同品牌皮鞋类黑色鞋底样品主要成分为热塑性弹性体橡胶、再生革PU以及合成树脂类，此外鞋底原料中还有多种添加剂成分. 不同品牌主要成分不同的鞋底材料，其红外光谱特征明显不同；不同品牌的同类鞋底材料主成分相同，由于其中的添加剂、生产工艺以及原料配比不同，部分样品红外光谱图中峰高比和指纹区一些吸收峰也存在明显差异. 据此可对不同品牌的鞋底材料进行分析鉴别，满足基层办案的需要.。
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中图分类 号 ： Ｐ ７ ． Ｔ ２ １４
文献标 识码 ： Ａ
文章 编号 ：０１ ４５ （０００ — ０ １ ０ １０ — ５ １２１）２ ０２ — ４
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第２ ７卷 第 ２期
２１ ０ ０年 ２ 月
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ＶＯ ． ＮＯ． １ ２７ ２ Ｆｅ ｂ． ２ Ｏ Ｏ１
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鞋 底 信 息 扫 描 的 光 条 中心 提 取 方 法 研 究
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汪安 国， 卫平 ， 传 宇 ， 沈 武 张 雷
（ 江理 Ｔ 大 学 机 械 与 自动控 制学 院 ， 江 杭 州 ３ ０ １ ） 浙 浙 １０ ８
摘 要 ： 了精 确 提 取 鞋 底 激 光 光 条 中 心 ， 先 对 原 始 的 激 光 光 条 图像 进 行 了 高 斯 滤 波 处 理 ， 效 去 除 为 首 有 了 图 像 噪 声 ， 后 采 用 自适 应 阈 值 算 法 提 取 了激 光 光 条 中 心 。 该 方 法 在 利 用 极 值 法 得 到 光 条 的 近 似 中 然
心之 后 ， 光条 近似 中心 小 区域 内采用 重心 法计算 ， 在 实现 了激 光光 条 中心 的提 取 。 实验 结果 表 明 ， 该算 法能够 准确地提 取 出光 条 中心 ， 有很 强的抗 噪 声能力 。 具
关 键 词 ： 底 信 息 ； 构 光 ； 条 中 心 ： 心 法 鞋 结 光 重
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０ 引 言
近 年来 ， 内的制鞋 产业 迅猛 发展 ， 国 中国 已经 确立
了 世 界 制 鞋 大 国 地 位 。 与 此 同 时 ， 鞋 产 业 的 自动 化 制
厚 度 的 光 平 面 ， 且 平 面 是 不 均 匀 的 ， 结 构 比较 特 殊 而 是