提取结构（共8篇）
提取结构 篇1
基于光学三角测量法的结构光三维成像系统,以其结构简单、成本低和测量精度高等特点,成为近年来三维数据获取方法研究的重点[1]。在结构光成像过程中,需要不断改变结构光的位置来获取新的三维坐标点,通常用投影仪代替激光发射器,通过改变投影模板的位置来改变光路,只要在计算机中更换投影模板就可以实现表面成像[2]。这种方法加快了成像速度,而且避免了由于抖动对测量产生的影响。但是投影仪与激光器相比光强比较差,且投影光线的散射比激光大,在被测物表面上所形成的条纹相对于激光成像来说更粗一些。因此,为提高三维测量精度,图像中光条的亚像素提取成为三维成像中的关键。
光条的亚像素提取方法很多[3,4],像灰度阈值法、极值法和阈值法等常用方法非常简单,但是精度差,基于方向模板的方法采用几个方向模板来检测亚像素位置,具有最大法线方向增量的方向即为亚像素位置所在的方向。此方法具有很强的抗噪能力,但是计算复杂。图像中的光条可以认为是具有曲线结构特征的,大多数都采用Steger的曲线结构检测器[5]。该方法精确、鲁棒,但真实被测物往往有遮挡、阴影和表面的不连续性,导致了图像中有很多光条端点,Steger方法不能准确地检测光条端点的亚像素位置。为了解决这一问题,本文采用了Steger曲线结构检测器与过零点检测[6]相结合的方法提取结构光的亚像素位置,并采用连接算法按顺序连接每个光条上的亚像素点。
1 结构光成像系统
本文设计的双目结构光成像系统由一台LCD投影仪(SONY,CPJ-D500)、两台性能参数一致的摄像机构成,如图1所示。投影仪具有24位真彩色VGA/SVGA输出,输出信号分辨率可达800 X 600@60 Hz,并通过视频端口与PC机相连,由电脑控制投影仪投影编码结构光模板。在测量过程中,投影模板被投影到被测物上,被两台CCD摄像机(MINTRON,MTV-188IEX)采集到。摄像机采集图像的分辨率设为768×576像素。在PC机上采用大恒采集卡DH-CG410采集从摄像机获取图像,采集卡的S端子与摄像机的视频输出端相连,通过软件控制图像采集过程。
三维数据的获取如图2所示,摄像机与投影仪之间在xoz平面上构成三角关系。在提取了图像上的结构光光条上的点后,可根据摄像机与投影仪之间的几何关系计算相应的三维表面数据。从图像上一点(u,v)可以计算出直线op的方程。从在标定时求得的外部参数中可以获取摄像机与投影仪之间的距离l。在结构光标定时可以获得角度θ。直线op与结构光op′相交于点p。求解点p的函数可以简单表示如下:
由式(1)可知,改变亚像素点(u,v)就会改变重建的三维数据,因此为了实现三维数据的精确获取,结构光亚像素的精确提取是必不可少的。
2 结构光亚像素的提取
2.1 线结构光检测法
首先,采用线结构检测方法来检测亚像素值[4,5,6,7]。设一个像素点(x,y)的灰度值为f(x,y),光条的法向方向向量为n=[nx,ny]T,梯度为r=[rx,ry]T。在点(x,y),用Gaussian模板的偏微分与图像卷积就可以得到rx、ry、rxx、rxy和ryy;方向向量n可以通过计算Hessian矩阵的特征值和特征向量得到。亚像素坐标灰度的泰勒多项式可以表示为:
2.2 过零点检测法
过零点检测方法能够很好地解决端点处的结构光提取问题,其步骤如下:
构造如下函数:
如果亚像素点(x,y)在光条的脊上,(nx,ny)与(rx,ry)正交,也就是说Q(x,y)=0。如果在一个像素点上的Q值为正,在该像素点相邻的另一个像素点上的Q值为负,则在这两个像素点的连线上必有一个亚像素点在光条的脊上,即这两点之间必定存在一个亚像素点(x,y)使得Q(x,y)=0[4]。然而,(nx,ny)有两个相反方向正交于光条曲,因此必须考虑(nx,ny)的方向。设(x0,y0)为一个像素点的坐标,(xi,yi)为该像素点的八邻域中的一个点。可以构造另一个函数
如果E(x,y)<0,即在点(x0,y0)和点(xi,yi)处Q(x,y)异号,即在这两点之间必定有一脊点,该脊点即可作为结构光的端点。
图3所示为应用Steger方法检测亚像素的过程。图3(a)为原始图像,对图3(a)中求得每个像素点的(nx,ny),采用Steger方法得到满足式(4)的偏移量,再得到每一点偏离该像素点中心位置的偏移量(tnx,tny),每个像素点上所得到的亚像素位置必须在该像素点上,并且把具有满足要求的偏移量所对应的像素点标识如图3(b)所示。对图3(b)中每个标识点,如果满足式(6),就在图3(b)中标识该点。从图3(b)端点处可以看出,用Steger方法得到多个像素宽度的端点,由于曲线在端点处失去了方向,Steger方法不能提取光条端点的亚像素坐标。而在图3(c)中,采用了过零点检测算法后得到了最多两个像素宽度光条,与图3(b)相比,光条在端点处变细,便于亚像素级结构光光条的重建。因此,在结构光提取过程中,可采用Steger检测器与过零点检测相结合的方法,解决端点问题,以达到很好的检测效果,提高三维测量精度。
3 实验结果及分析
为了验证本文中结构光亚象素的提取方法是否可提高三维数据获取的准确性,文中采用一个平板作为被测物。分别用本文方法与三角测量法获取了大约300,000个三维坐标点,再把这些三维坐标点拟合成平面,计算每个点到这个平面的距离作为最小均方误差(LMS)。采用本文方法计算出来的LMS为0.1009 mm,而采用如图2所示的光学三角测量法得到的LMS为0.1257 mm。详细计算结果见图4(a)。与光学三角测量法相比,本文采用的方法具有更高的测量精度。PL与PR分别表示从左右摄像机获取的三维数据。
同时,从这些数据中取出一小块区域(大约1,500个点)显示如图4(b)所示,从图中可以看出,从左右摄像机所获取的三维数据点吻合度相当好。这从另外一个角度反映了本系统实现三维测量的稳定性与准确性。
此外,以石膏头像作为被测物,采用本文方法获取了石膏头像表面上大约200,000个点的坐标,这些点云显示如图5所示,可以更直观地看出本文方法的效果。
4 结论
在结构光测量系统中,影响三维测量精度的因素很多,如系统标定、投影点的提取等。本文着重分析了结构光光条亚像素提取的影响,并提出了Steger方法与过零点检测相结合的亚像素提取算法。这种方法较好地解决了结构光光条端点的亚像素提取问题。通过获取一平板表面的三维数据点,对比本文方法与三角测量法之间的误差,进而分析了数据点的精度,本文方法计算出来的LMS为0.1009 mm。对于有效视场深度在1 m的成像范围来说,本文提出的亚像素提取方法将大大提高三维数据重建精度。用石膏头像的三维重建实验更直观地说明了采用本文亚像素提取算法的效果。
摘要：将Steger曲线结构检测器与过零点检测相结合,提出一种新的亚像素提取算法,并通过实验验证了此方法的有效性。
关键词：图像处理,光学测量,亚像素提取,结构光,三维重建
参考文献
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提取结构 篇2
根据公司生产结构的调整，为稳定职工队伍，现将生产车间成品吨铝工资提取与定员做出如下测算。
一、生产调整为24台电熔槽吨铝工资的提取与定员。
1、产量测算
单台槽昼夜产0.67吨原铝，24台日产成品铝16吨，月产量则为480吨。
2、吨铝工资测算
根据前三个月44台电熔槽月平均产铝806吨，吨铝工资258元。则：258×806=207948（元）
选取系数：（1）44台÷24台=1.8（2）统筹优选法系数1.68 则为：207948:258=（480x：x）1.68
X=300（元）
3、24台电熔槽生产月提取工资
则为：300×480=144000（元）
4、生产车间定员人数90人
即：（144000元-9000元）÷1500元/人均=90人
二、生产调整为10台电熔槽吨铝工资的提取与定员。
1、产量测算
单台槽昼夜产0.67吨原铝，10台日产成品铝6.6吨，月产量为200吨。
2、吨铝工资测算
选取系数：24台：10台=2.4
则为：144000：300=（200x：x）2.4
X=480（元）
3、10台电熔槽生产月提取工资
则为：480×200=96000（元）
4、生产车间定员人数58人
即：（96000元-9000元）÷1500元/人均=58人
三、人员调整与分流
1、组织技能培训学习。
2、人员调配凝瑞镁业。
3、生产岗位操作合并。例如：下午16点可安排出铝、换极作业为一班（12）人。
4、辞退临时工，补充临时工工作岗位。
5、终止洛阳保安公司劳务协议，补充保安员。
综合部
提取结构 篇3
1 实验
1.1 实验材料
实验所用棉秆皮购于江苏盐城棉花种植农户,对收购到的棉秆皮进行去皮去节处理,作为原料。氢氧化钠(NaOH),AR,国药集团化学试剂有限公司;冰乙酸(CH3COOH),AR,国药集团化学试剂有限公司;洗涤剂,上海和黄白猫有限公司。
1.2 纤维制备
提取工艺:棉秆皮→切断→碱煮→过滤→水洗→酸中和→水洗→烘燥至略干→梳理→烘干→干燥的棉秆皮纤维。碱处理在Rapid L-12/24A型常温振荡式染色小样机上进行,烘干在101A-1B电热鼓风干燥箱(上海安亭科学仪器有限公司)中进行,每次实验棉秆皮用量为100 g。
由于棉秆皮中的纤维素不溶于水及一般有机溶剂,对氢氧化钠溶液具有较好的稳定性,而其中的木质素、半纤维素、果胶以及其他杂质能部分溶于氢氧化钠,因此,测定棉秆皮经烧碱处理后的失重率。失重率越大,说明木质素、半纤维素等杂质被去除得越多。失重率G为:
undefined×100%
式中:G0为处理前棉秆皮的质量,G1为处理后棉秆皮纤维质量。失重率为5次实验的平均值,通过失重率优化棉秆皮碱处理的工艺条件。
1.3 测试方法与性能表征
1.3.1 纤维形态分析
棉秆皮纤维采用日本Nikon Ti-S倒置荧光显微镜,观察分析所提取得到的不同层的形态。纤维采用日本日立公司HITACHI-SU1510扫描电子显微镜,加速电压为10 kV,于20 ℃、相对湿度65%条件下观察经过喷金处理后样品横纵向的微观结构。
1.3.2 纤维红外光谱测试
棉秆皮纤维成分分析通过赛默飞世尔科技(中国)NICOLET is10傅里叶红外变换光谱仪(FT-IR),用ATR全反射方法进行测试,扫描次数为16,分辨率为4 cm-1,测试范围为700～4000 cm-1。
1.3.3 纤维素含量测定
处理前棉秆皮和处理后的棉秆皮纤维的纤维素含量依据硝酸乙醇法测定[13]。
1.3.4 纤维结晶度测试
采用德国Bruker AXS 公司的D8 Advance 型X射线衍射仪测试纤维结晶度。采用Ni滤波、铜靶Cu Kα射线(λ=0.15406 nm), 功率为1600 W(40 kV×40 mA), 采用NaI晶体闪烁计数器(Scintillation counter)测量X射线的强度,扫描范围为1～50°, 扫描速度为4(°)/min,步长为0.02°。
1.3.5 纤维力学性能测试
将碱处理后得到的棉秆皮纤维低温烘干后置于标准温湿度环境(25 ℃,65%RH)下,吸湿平衡调试24 h后进行力学性能测试,试样长度为50 mm,取30根纤维的平均值。所用仪器为南通宏大实验仪器有限公司YG003A型单纤维强力仪,纤维细度测量采用中段切断称重法。
2 结果与讨论
2.1 碱处理制备棉秆皮纤维
2.1.1 液固比对棉秆皮失重率的影响
在NaOH溶液质量浓度为15 g/L、碱处理温度为100 ℃、碱处理时间为120 min条件下,液固比与棉秆皮失重率的关系如图1所示。由图1可以看出,在液固比小于30 mL/g时,其对棉秆皮纤维失重率的影响很大,失重率随着液固比的增加呈现上升趋势。在液固比达到30 mL/g之后,失重率变化趋于稳定。液固比较小时,液相不能很好地溶解棉秆皮中的杂质,处理效果受到影响;液固比较大时,处理后棉秆皮失重率有所增加,但会造成水资源浪费和环境污染,因此选择液固比为30 mL/g较为合适。
2.1.2 氢氧化钠浓度对棉秆皮失重率的影响
在液固比为30∶1、碱处理温度为100 ℃、碱处理时间为90 min条件下,氢氧化钠溶液浓度与棉秆皮失重率的关系如图2所示。
由图2可以看出,随着NaOH溶液浓度的增大,棉秆皮失重率逐渐增加,说明在本实验中NaOH溶液浓度越大,去除的木质素、半纤维素、果胶等杂质越多。但NaOH溶液质量浓度在10 g/L以下时,失重率变化不明显;NaOH溶液质量浓度增大到15 g/L左右时,失重率有较大幅度上升;NaOH溶液质量浓度达到20 g/L以后,失重率达到较高值并趋于稳定。在一定温度下,植物纤维原料中的半纤维素、木质素、果胶等杂质与氢氧化钠水溶液反应,杂质与氢氧根离子作用发生水解降解,随着氢氧化钠质量浓度的增大,提供的氢氧根离子增多,因此参与反应的杂质也增多,从而能够去除较多的杂质,棉秆皮的失重率增大。氢氧化钠质量浓度继续增大,当大部分杂质脱除后,纤维素也会发生碱性水解[14],不利于纤维的制成率。考虑到成本和环境的影响,选择NaOH溶液质量浓度15 g/L较为合适。
2.1.3 碱处理温度对棉秆皮失重率的影响
在液固比为30∶1、NaOH溶液质量浓度为15 g/L、碱处理时间为120 min条件下,碱处理温度与棉秆皮失重率的关系如图3所示。由图3可以看出,随着碱处理温度的升高,棉秆皮失重率增加。这是由于在较高温度下,半纤维素、木质素、果胶等非纤维素物质与碱液反应较快、较充分,而且其中有些大分子物质只有在较高的温度下才能溶解。因此,选择碱处理温度为100 ℃。
2.1.4 碱处理时间对棉秆皮失重率的影响
在液固比为30∶1、NaOH溶液质量浓度为15 g/L、碱处理温度为100 ℃条件下,碱处理时间与棉秆皮失重率的关系如图4所示。由图4可以看出,棉秆皮失重率随着碱处理时间的延长而变大,当处理时间达到120 min后,再延长处理时间,失重率的增加趋势变得不明显。因此,选择碱处理时间为120 min 较合适。
综上所述,得到棉秆皮纤维的优化制备工艺条件为:液固比为30 mL/g、NaOH溶液质量浓度为15 g/L、处理时间为120 min、处理温度为100 ℃。以下研究均采用此条件下制得的棉秆皮纤维。棉秆皮处理前后的对比照片见图5。
2.2 棉秆皮纤维的形态结构
图6是棉秆皮纤维处理后在倒置荧光显微镜下的不同层微观结构,可以看出棉秆皮纤维有明显的分层现象,由表皮向内分别为外层、内层。从图6(a)可以看出,内层排列密度高,取向度比较好,内层的交错角为0～15°;从图6(b)可以看出,外层纤维网状结构明显,交错角约为60～80°,外层纤维这种相互排列、缔合联结的网状结构使其纤维之间产生大量的缝隙和网孔。由图6可以看出,棉秆皮内层相比外层排列紧密,纤维素含量也相对较高。
图7是处理前后棉秆皮纤维的横纵向微观结构图。从图7(a)可以看出,未处理的棉秆皮纤维纵向表面有较多杂质,表面不平整,看不清纤维形态,可能是由于被杂质包覆。从图7(b)可以看出,经过碱处理后的棉秆皮纤维形态较处理前清晰,表面有凹凸不平的沟槽,没有转曲,这是由于碱处理去除了大量杂质得到较纯净的纤维。
从图8(a)可以看出,未处理的棉秆皮由多层纤维细胞构成,具有较多的细胞腔,这些具有中腔的纤维细胞又相互联结在一起;从图8(b)可以看出,经过碱处理后棉秆皮纤维中纤维细胞的中腔结构消失,整个横截面变成一个整体。这可能是因为棉秆皮纤维细胞在氢氧化钠溶液中溶胀,细胞壁变厚,导致中腔消失,具体的作用原理还有待进一步研究。
2.3 棉秆皮纤维的红外光谱
图9是处理前后棉秆皮纤维的红外光谱,可以看出提纯后的棉秆皮纤维在3320 cm-1、2890 cm-1、1610 cm-1、1320 cm-1、1030 cm-1处出现吸收峰。3320 cm-1处的峰属于O-H的伸缩振动[15],2890 cm-1处的峰属于-CH和-CH2的伸缩振动,1610 cm-1处的峰属于木质素中的含氧基团,1320 cm-1处的峰属于半纤维素的C-O振动,1030 cm-1处的峰属于多糖类纤维素中的C-O振动。这些特征吸收峰表明提纯后的棉秆皮纤维的主要成分是纤维素。处理后3100 cm-1附近的峰消失,可能是由于木质素酚型结构单元醚键(C-O-R)断裂。经测定棉秆皮处理前后纤维素含量分别为37.48%、67.41%,处理后棉秆皮纤维的纤维素含量明显提高,表明碱处理去除了棉秆皮中的木质素和半纤维素。综上所述,处理前后棉秆皮纤维的化学成分不同,木质素、半纤维素基团含量减少,表明碱处理有效地去除了棉秆皮中的杂质。
2.4 棉秆皮纤维的X射线衍射曲线
图10是处理后的棉秆皮纤维和黄麻纤维的X射线衍射谱。通过分析软件MDI Jade5.0[16],自动寻峰得到棉秆皮纤维的衍射峰对应角度(2θ)分别为15.04°、15.84°、22.48°,为典型的纤维素Ⅰ结构。对XRD谱线扣除背景,根据非晶峰强度与全部峰强度之比计算出棉秆皮纤维的结晶度为53.72%。同时,利用分析软件MDI Jade 5.0计算得到黄麻纤维的结晶度为67.14%。相关研究显示,原麻纤维和脱胶后的麻纤维结晶度分别为68.89%和71.23%[17],本实验计算得到的黄麻纤维结晶度与之相近。
2.5 棉秆皮纤维的力学性能
从表1可以看出,棉秆皮纤维的断裂伸长率为5.91%,断裂强度约为1.6 cN·dtex-1,与其他天然纤维素纤维相比具有良好的延伸性能,比一般的麻类纤维都要好。综合来看,棉秆皮纤维的性能与麻类纤维很相似,在今后的研究中可以考虑在纤维制品中用棉秆皮纤维部分代替麻类纤维。
3 结论
(1)由棉秆皮制备棉秆皮纤维的优化工艺参数为:液固比为30 mL/g、NaOH溶液质量浓度为15 g/L、处理时间为120 min、处理温度为100 ℃。在该条件下得到的棉秆皮纤维,纵向上与棉纤维的天然转曲不同,有凹凸不平的沟槽。
(2)碱处理有效地去除了棉秆皮中的木质素、半纤维素、果胶等杂质,得到主要成分为纤维素的棉秆皮纤维。
(3)棉秆皮纤维为典型的纤维素Ⅰ结构,其结晶度为53.72%,低于已知的棉、麻等天然纤维素纤维。
(4)棉秆皮纤维具有与麻类纤维接近的力学性能,断裂强度约为1.6 cN·dtex-1,断裂伸长率为5.91%。
提取结构 篇4
基于视觉的非接触三维测量方法具有成本低、分辨率高的优点, 在工程、医疗等行业应用日益广泛。为测量物体尺寸等信息需要获取物体三维轮廓, 在待测物体表面投射结构光条的主动视觉法可增加物体表面的特征信息, 简化三维信息提取过程。结构光条纹照射在被测物体表面时, 由于物体深度的变化使光条被调制, 调制光条被标定的CCD相机拍摄后可获取物体表面的深度信息, 进而可根据深度信息计算工件尺寸。因此, 基于主动视觉的物体尺寸测量及检测, 需要精确提取结构光条纹的中心。
常用的结构光条纹中心提取方法主要有极值法、灰度重心法等[1,2,3]。这些算法简单, 实时性较好, 但对噪声敏感, 中心提取精度较低。方向模板法使用多个方向模板检测以获取结构光条纹中心的亚像素位置, 该方法具有较强的抗噪声能力, 有一定的断线修补能力, 但计算过程比较复杂[4]。Hessian矩阵法具有精度高、鲁棒性好等优点, 但该算法运算量大, 难以满足实时性要求较高的场合[5,6]。
2 结构光图像预处理
物体被投射白光后拍摄的图像如图1 (a) 所示。由于投射在物体上的光条受到相机噪声等干扰因素的影响存在噪声, 为准确检测投射光线的亚像素中心线, 要对图像进行预处理。图像预处理采用高斯滤波。针对原始图像的噪声特点, 采用高斯滤波器对原始图像进行滤波, 高斯滤波后的图像如图1 (b) 所示。
为分析投射在物体上白光条纹的特性, 在图中沿竖线所示位置检测其灰度值, 竖线从上到下各像素位置对应的灰度值如图2 (a) 所示, 部分光条对应的灰度如图2 (b) 所示。由图2 (b) 可知, 图像中投影光条的灰度值较大, 为消除干扰光线的影响, 对灰度值小于一定阈值的像素点灰度置零, 阈值处理后的部分光条图像如图2 (c) 所示, 本图像所选用的阈值为23, 即:若图像中像素点的灰度值小于23, 则将图像中该像素点的灰度置零。
3 多结构光条纹亚像素中心提取
使用高斯拟合法提取光条亚像素中心时, 首先需识别投射光条纹位置;接着根据识别的结构光条纹位置确定光条范围;最后对光条范围内的像素灰度进行曲线拟合, 拟合曲线的顶点则为投射光条的亚像素中心。
3.1 投射光条纹位置识别
对于阈值处理后的图像, 由于图像中光条部分灰度值大, 当图像中光条数目较多时, 为确定图像中光条的数目采用逐列搜索的方法。搜索前设定M0为灰度阈值, 从第一列开始从上到下进行扫描, 若图像中该列的一定位置像素点的灰度值大于M0, 且该像素点接下来搜索的p个像素其灰度也大于M0, 则该像素点为光条上的点, 继续搜索直到像素灰度小于M0为止, 则记为1个光条;继续搜索可得到该列的光条数目n1。按同样方法对图像中各列进行搜索可得到各列的光条数目nm (m=1, 2, 3, …, r。其中, r为图像的列数) 。根据投射光条的特点可知, 在一定列数范围内光条的数目相同且同为最大值, 因此可选择这些光条数目最大列中间位置的列作为搜索光条位置的起点列。
使用Canny算子求图1 (b) 中光条的边缘, 所提取的边缘图像如图3 (a) 所示, 图3 (b) 为图3 (a) 局部图像放大效果。以起点列值为起始点, 在边缘图像中从上至下搜索。当搜索到第k行的光条边缘时, 则根据图1 (b) 判断该像素点及向下的若干像素的灰度值是否大于零, 若均大于零则判断第k行为光条的上边缘, 并记为W (1) 。继续向下搜索, 直到W (r) 光条为止。
搜索得到的图像中光条的边缘点W如图4 (a) 所示;接着再以得到的各光条边缘点为起始点, 沿着光条边缘左右搜索得到各光条的边缘点集, 光条边缘的点如图4 (b) 所示, 光条局部边缘点集的放大图如图4 (c) 所示。
3.2 亚像素中心提取
提取的结构光条纹的边缘点后, 以第1个光条为例说明结构光纹条亚像素中心提取方法。第t个光条的边缘点W (t) 为起始点, 其中, t=1, 2, …。在图3 (a) 的光条边缘图像中, 从上向下搜索, 直到光条的另一个边缘为止。所得到的光条宽度Wt与设定的阈值Wwide比较, 若光带宽度在一定范围内。如设定光条宽度Wt>1.3Wwide, 并且Wt<0.7Wwide, 则认为是光条;否则为光条的左右边缘位置或干扰噪声, 则不再进行光条亚像素中心的计算。Wwide的数值由图4 (a) 所示的搜索光条边缘起始点时, 根据各光条带宽的均值确定。
提取以W (t) 为起始点沿竖直方向上光条范围内各像素点的位置及其灰度值, 在光条边缘内的像素灰度如图5 (a) 所示, 图中横坐标为像素位置, 纵坐标为各像素对应的灰度值。由图5 (a) 可知在边缘范围内像素的灰度基本符合高斯分布, 但其最大灰度值所对应的像素位置坐标为整数。为得到光条的亚像素中心, 需对得到的像素灰度进行高斯拟合。
高斯拟合的数学表达式为
式中:A为幅值, 表示曲线高度;σ为标准差;u为均值, 即条纹中心;x为光条上像素原始坐标位置;G (x) 为灰度值。
拟合得到的曲线如图5 (b) 所示, 其中, 亚像素中心位置如图中竖线与拟合曲线的交点位置, 即u的值;圆圈为各像素对应的位置及其灰度值。得到该边缘位置的光条亚像素中心后, 求W (t) 点右侧1个边缘点对应的光条亚像素中心, 直到右侧最后1个光条边缘为止。然后, 按上述方法对W (t) 点左侧的各边缘点对应的亚像素中心进行计算。按照此方法, 可计算所有光条的亚像素中心, 所求的亚像素中心如图6所示。其中, 图6 (a) 为提取的所有光条的亚像素中心, 图6 (b) 为光条亚像素中心局部放大图。由图6 (b) 可看出所提取的亚像素中心平滑。该方法与Hessian矩阵法提取的光条亚像素中心进行了比较, 可知两种算法的精度差别小于0.18个像素, 能满足结构光亚像素中心提取的需要。
4 结论
本文提出了一种可用于多结构光条纹亚像素中心提取的方法, 该方法能有效识别投射在待测物体上的多结构光条纹的数目, 通过先确定的光条边缘信息能精确获取光条的亚像素中心坐标。该方法抗干扰能力较强、精度高, 能准确快速地处理得到的多结构光条纹图像。
参考文献
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[5]Steger C.An Unbiased Detector of Curvilinear Structures[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and machine Intelligence.1998, 20 (2) :113-125.
提取结构 篇5
关键词：LIDAR技术,城市植被,三维结构,回波,信息提取
LIDAR技术包含有惯性导航系统、全球定位系统及激光技术, 是3种技术的结合。LIDAR系统发射出激光脉冲, 脉冲在遇到不同高程的物体后会出现若干的反射, 系统对反射信号进行接收与探测, 多次反射会经过一定的时间间隔, 则一束激光能够测得两次以上的距离值, 每一个距离值都对应一个空间三维坐标。地物分布特性可通过多次回波数据反映出来。该文主要在LIDAR技术基础上, 对首、尾两次回波数据进行记录, 对城市植被三维结构信息进行提取。该方法具体应用中, 包含两个主要步骤, 其流程如图1所示。
1 植被候选点提取
植被与建筑物边界是两次回波数据发生主要区域, 如图2 (1) 所示为植被区域首尾两次回波示意图, 如果传感器只接收到第一次回波数据, 通过处理能够获取树冠点位坐标;如果传感器接收到两次回波, 能够间接获得对树木的高度, 需要注意的是尾次回波未必来自地面, 也有可能来自树干。图2 (2) 表示激光光束在建筑物边界处的反射图, 此时可能存在两种情况:第一种, 屋顶发生首次反射, 地面发生尾次反射;第二种, 建筑物墙面反射与屋顶反射叠加生成双次回波。
将高低物体与两次回波进行对应, 激光光束在植被树冠区域形成部分反射, 还有一部分光束穿过树冠到达地面产生反射, 两次反射波在坐标Z轴中的差即为树冠到地面的高度。而对于房屋、道路等激光光束无法穿透的地物, 其两次回波三维坐标相同。利用这一特点, 对植被三维结构信息提取时可利用首尾两次回波结合方法进行提取。
某区域原始激光点云分布如图3所示, 其中3 (1) 为首次回波生成的DSM, 3 (2) 为尾次回波生成的DSM, 首尾之差获得FLDM, 图3 (3) 。因为激光光束在植被区域、电力线、建筑物边界、地面断裂处会至少产生两次回波数据, 所以地物高度与模型中高差有对应关系, 两次回波之差即可反映地物脚点分布情况。
对F L D M差异模型进行分析, 将高差阈值设定为dh_theshold, 如果高程之差dh比高差阈值dh_theshold大, 则植被脚点判断为相应的网格, 矩阵内取值为1;而如果高程值差dh比高差阈值dh_theshold小, 则实体表面脚点为对应的网格, 矩阵中取值为0, 公式如下:
将高差阈值分别设置为1 m、3 m、5 m, 为避免电力线的影响, 将高差上限设定为40 m, 也就是分别选取1 m<dh<40 m、3 m<dh<40 m、5 m<dh<40 m的网格单元, 即可得到二值化影像, 如图4所示。因为从回波特性方面来看, 建筑物边界区域与植被相同, 因此利用两次回波高程差对LIDAR数据进行分割。当高差阈值取值较小的时候, 可将大多数植被区域分割出来, 同时, 在图中也能够清楚地显示出建筑物边界线、道路下穿通道外墙边线及部分地形特征线;当高差阈值逐渐增大时, 部分高程之差较差的网格单元逐渐会被滤除, 包含部分植被单元与建筑物边界单元。所以将LIDAR数据利用两次回波高程差进行分割, 对非实体表面与实体表面可有效地进行区分, 但是如果要获取准确的植被区域, 还要考虑将多余建筑物边界脚点去除掉。
2 建筑物边界点滤除
梯度概念是建筑物边界点滤除中需要用到的重要知识, 向量微积分中, 一个向量场即为标量场的梯度, 标量场内某点梯度指向标量场增长最宽的方向, 其最大变化率即为梯度的长度。在部分斜度描述中也会用到梯度, 即曲面沿某方向的倾斜程度。通常而言, 梯度的计算值可利用曲面空间二阶导数计算, 公式如下:
对首、尾两次回波数据梯度矩阵分别进行计算, 对不同的取值范围梯度值用不同的颜色代表, 如图4。通常而言, 实体表面, 如地面、建筑物等表面高程变化非常小, 且规则连续;但是由于地面与建筑物边界连接, 在部分区域内具有非常大的高程变化。建筑物表面边界梯度值较大, 二阶导数趋近于0, 和实体建筑物、地面的表面区别比较大, 植被表面不但在边界高程变化方面比较大, 且表面呈现出凹凸不平的不规则、不连续形态, 因此, 使得植被表面梯度值数值均比较大。
在首次回波中, 大量建筑物激光脚点和植被激光脚点都包含在回波中, 而这个区域内也主要分布了较大的梯度值, 如图5 (1) 所示;与之对比, 回波数据主要来源于地面激光脚点和建筑物激光脚点, 同时含有少量低矮植物回波脚点, 在主要建筑物边界处发生梯度值比较大, 如图5 (2) 。可见, 对尾次回波进行梯度分割, 可有效获取建筑物边界激光脚点。
对分割阈值gard_threshold=1进行设定, 如果分割阈值小于格网单元梯度值, 则与之对应的格网即为地性线或建筑物边界脚点, 矩阵取值为0;如果分割阈值大于格网单元梯度值, 则与之对应格网结尾低矮植被或实体表面脚点, 矩阵中取值为1。图5 (3) 为梯度分割后二值化影像, 图中桥梁、道路、地下通道及建筑物边界, 由于梯度值比较大, 因此边界清晰可见。除此以外, 部分低矮植被表面由于梯度值也大于1, 所以也很容易就被分割出来。
对图4 (2) 与图5 (3) 二值化影像进行运算及逻辑分析, 就能计算出植被激光脚点, 如图6 (1) 内的白色区域, 图4 (2) 中高程阈值取值为3 m, 和图4 (2) 对比, 可知在FLEM基础上高程分割虽然能够获取多数植被区域, 但也会将部分地形特征线、建筑边界线提取出来, 针对这一问题的存在, 采用梯度分割可将此类特征线的影响剔除掉, 最终将多数植被脚点保留下来。需要注意的是, 由于植被边界在很多时候梯度值也会较大, 在剔除过程中有时候也会被剔除掉, 还需要在以后进行深入研究和分析。为了使植被分布情况清晰地显示出来, 在研究区域的表面将提取出的植被脚点叠加上去, 即可对提取结果的准确性进行判断与验证, 如图6 (2) 。
3 结语
在城市植被三维结构信息提取中, 利用LIDAR技术具有便于操作、简单实用的特点, 但也要注意其存在不足之处, 主要表现为精度受激光雷达系统影响大。由于对两次回波距离之差系统最多可测量到1.5 m, 因此, 部分低矮植被无法提取;受航飞季节与植被密度影响大, 冬季航飞, 落叶林无法采集到两次回波数据;而夏季植被树冠过于茂密, 激光无法穿透, 导致两次回波数据出现, 所以, 在城区高大树木的提取中, 该方法比较适用, 具有较高的应用价值。
参考文献
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[2]李文慧, 杨斌, 刘兆艳.城市植被覆盖度遥感信息提取——以连云港市为例[J].中小企业管理与科技 (下旬刊) , 2015 (7) :183-186.
提取结构 篇6
随着激光照排技术的普及和互联网技术的飞速发展,出版行业产生了深刻变革,数字出版受到行业和学术界的广泛关注。
20世纪70年代以来,王选院士主持的方正激光照排系统迅速产业化并被市场广泛接受,出版行业中录入、排版、校对、印刷等主要流程开始向数字化转变。随着互联网时代的到来,出版行业在数字技术的应用上不断尝试,出现了电子出版、互联网出版、泛媒体出版、跨媒体出版、全媒体出版、复合出版等多种出版形式。然而,上述概念局限于数字技术在特定出版流程或介质上的应用,不能在全局层面上描述层出不穷的数字媒体。自2005年起,我国出版界提出了数字出版概念,涵盖了近年来新出现的数字媒体,受到业内的广泛认同。这一概念的提出,体现出业界对应用数字技术后出现的一系列新型出版形态的认识越来越深入,在技术层面概括了新出版形态的本质特征。与传统出版相比,数字出版技术的优势体现在:传播速度快、范围广、形式多样;出版内容时效性强;信息交流更加具有互动性;提供个性化服务;支持海量存储;内容便于检索和二次加工;制作和发行成本较低。
近年来,我国的数字出版产业所占比重越来越高,数字出版高速增长。在数字出版快速发展的同时,我们还要清醒认识到其中存在的问题:大多数数字出版产业的数字化仍处于较低水平,单纯将纸质内容通过技术手段转化为数字内容,产品内容结构仍然沿用传统出版模式,没有对数字内容资源进行结构化、知识化处理,无法使产品增值,受限于出版类型和投资规模的约束,还没有出现类似Elsevier和Springer的大型国际化数字出版企业。据统计,全国584家出版社中,256家推出了数字出版的相关产品,但只有102家建立了专业的数字出版机构[1]。
2 内容结构化与数字出版
结构化是出版行业数字化的核心,数字化标准通过语义标签,以标题、目录、正文等文章结构和词语为基本单元,对出版内容进行结构化处理,内容结构化的程度直接影响数字化水平。出版行业的数字化,不只是内容的数字化,更重要的是实现编辑出版体系的数字化。数字编辑出版系统打破了传统出版模式中时间和空间的限制,投稿、审稿和编辑可以随时随地进行,提高了审稿效率,简化了编辑环节,提升了编辑工作的价值,在工作效率和质量上远超传统出版模式[2]。结构化是建立数字化编辑系统的基础和前提,在出版行业的数字化过程中具有重要地位,美国物理学会、BMC出版社和PLOS ONE期刊等行业先行者已开始构建出版内容存储的XML结构化规范。
我国出版行业应用的结构化数字编辑系统包括:北大方正书畅系统、玛格泰克稿件处理系统和查尔斯沃思XML排版软件等。北大方正书畅系统将科技期刊的采编系统与排版、发布系统集成,提供面向科技期刊的数字化生产流程,编、排、发一体化的同步出版解决方案。该方案通过流程化系统,贯穿期刊稿件的采编与排版环节,在满足传统纸质出版的要求下,可以同步产生包含稿件元数据标引信息的XML结构化数据,为网刊发布提供数据支撑,给科技期刊用户带来更大的附加价值。玛格泰克稿件处理系统为出版行业提供了整体的数字出版解决方案,可自动提取出版内容中的元数据和扩展数据,支持方正书版文件、Word文件和Latex文件等。查尔斯沃斯将出版内容统一转化为XML格式文件并进行结构化排版,生成XML、HTML、PDF和图片等形式的排版结果文件,能适应多种传播媒介。
上述几种数字编辑系统均包含业务流程再造[3]环节:在出版流程中,为满足互联网和移动设备用户的需要,内容生产、加工、发布等环节需要进行再造,从生产源头对出版内容进行结构化和元数据标引,实现动态出版。只有结构化的内容,才能被数字出版系统导入并提取知识。受益于良好的设计,方正书版文件和Latex文件本身已具有较高的结构化程度,然而在数字出版领域中,Word仍然是作者投稿时使用的主流文件格式。在2003及之前的版本中,Word文件实质上是一种二进制文件,通过文件首部偏移地址为0x00的文件信息块对全文进行索引。在2007和更高的版本中,微软采用了OOXML(Office Open XML)标准,这是一种基于XML的文件格式。OOXML标准Word文档包含一簇互相关联的XML文件,使用XML元素存储文件内容、样式、应用程序数据和元数据等文档组成部件。
如表1所示,OOXML标准Word文档主要组成部件包括注释、文档设置、脚注尾注、字体、页眉页脚、正文、编号和样式等。文本内容全部存储在正文部件中,其它部件主要用于样式控制。
OOXML标准Word文档正文典型结构:
OOXML标准Word文档正文部分XML文件的典型结构如下:从正文-章节-段落-句子-文本逐渐细化,<w:body>元素代表正文部分全文,被<w:sectPr>元素划分为两个章节,<w:p>元素表示段落,第一章节只包含一个段落,<w:r>元素是段落的组成部分,可近似理解为句子,<w:t>存储文本内容,一个<w:r>元素可包含多个<w:t>元素。OOXML标准定义的正文部分,注重在语法方面的结构化,在语义层次上可视为非结构化文本。例如,论文中包含中英文标题、关键词、摘要、参考文献等具有重要价值的元数据,Word文档不能直观表示。
为满足业务流程再造环节中的结构化需求,本文提出了一种针对Word非结构化文本的参考文献提取和管理方案,运用正则表达式技术,自动识别文献中的参考文献管理条目并提供管理功能。
3 非结构化参考文献提取与管理方案
3.1 GB/T 7714参考文献标准
GB/T 7714《文后参考文献著录规则》是一项国家标准,用于指导著者和编辑编撰文后参考文献。GB/T 7714采用ISO 690《文献工作文后参考文献内容、形式与结构》和ISO 690-2《信息与文献参考文献第2部分:电子文献部分》两项国际标准[4]。
常见参考文献格式包括期刊、图书、会议论文和专利等:
(1)期刊:[序号]作者.题名[J].刊名,出版年,卷(期):页码。
(2)图书:[序号]作者.书名[M].其他责任者(选择项).版本(第1版不著录).出版地:出版者,出版年:页码(选择项)。
(3)会议论文:[序号]作者.题名[C].会议名称,会址,会议年份。
(4)专利:[序号]专利申请者或所有者.专利题名:专利国别,专利号[P].公告或公开日期。
文献类型和标志代码位于方括号中,为各类参考文献共有,用于表明参考文献类型,如表2所示。在方正智能非结构化参考文献提取与管理方案中,考虑到标志代码的普遍性和唯一性,将标志代码作为提取文献条目时的正则匹配条件。
3.2 方案核心类视图
方正智能非结构化参考文献提取与管理方案采用Word插件机制开发,可按需安装或卸载。方案由5个核心类组成:(1)Plugin,包含Word插件所需的通用组件;(2)ReferenceManagementPaneCtrl,用于显示参考文献并提供文献管理功能,属于核心交互界面;(3)ReferenceSetting,允许用户自行设置提取解析参考文献时的规则;(4)ReferenceManagement,参考文献提取、解析和管理功能的底层实现类,被ReferenceManagementPaneCtrl调用;(5)ReferenceExtension,存储设置参数和用于解析参考文献的正则表达式。如图1所示。
3.3 参考文献提取与解析流程
底层实现类ReferenceManagement工作流程如图2所示:(1)以段落为单位遍历当前文档,使用正则匹配技术获取参考文献文本;(2)进行文本预处理,去除空格并修正全半角格式,提高文献解析准确率;(3)通过文献类型和标志代码进行文献分类;(4)通用解析流程,用于识别各种类型参考文献中的公共部分,如作者、出版时间、标题等;(5)专用解析流程,根据文献分类执行专用解析操作,例如GB/T 7715标准中,只有连续出版物具有年-卷-期属性。
3.4 独有功能
方正智能非结构化参考文献提取与管理方案从数字编辑系统实际环境出发,结合编辑人员需求进行设计与开发。相对于Endnote、NoteExpress、cnki E-learning等同类型参考文献管理工具,提供以下独有功能:
(1)全文文献提取和列表显示。方案允许用户在当前文档动态添加文献,通过图3所示的刷新按钮实时获取全文中包含的所有参考文献条目,并将文献的编号、作者、标题等重要属性直观显示在列表中。
(2)引用遍历。选中列表中的参考文献条目后,通过上一个、下一个按钮可遍历查看正文中的参考文献引用,结合设置还可规定只遍历正文或上标格式的引用。引用遍历功能允许用户根据语义环境判断参考文献引用是否正确,发现因编号混乱等人为因素导致的文献引用异常。
(3)引用检查。我国出版物通常约定,参考文献应按照文中引用最早出现的顺序编号。图书等出版物内容繁多,参考文献的编号难以确定,引用检查功能将参考文献按照首次出现的地点排序,通过对比编号与顺序的对应关系,更容易检查出文献编号问题。
方案还提供了互联网查询接口,可自动将提取到的信息在百度学术等专业网站检索,为用户提供可靠依据。样式检查功能可自动纠正标点、全半角等格式问题,使参考文献更加美观准确。通过设置,还支持MLA、APA等多种参考文献格式。
4 结语
方正智能非结构化参考文献提取与管理方案在出版物撰写完成后介入,在非结构化的Word文档中提取参考文献信息,并解析为作者、标题、出版时间等结构化数据。有利于出版行业海量存量数据的结构化,为数字编辑系统的推广和出版行业的数字化转型提供了良好基础。方案所特有的动态文献提取、实时显示、引用遍历和引用检查功能,可有效降低编辑人员的工作量,节省时间成本,提高工作效率。
摘要：随着信息技术的发展,出版行业逐渐将采集、编辑等流程转移到计算机上进行,实现从传统出版到数字出版的转型。图书出版物中参考文献具有重要意义。现有参考文献管理工具在运行时,大多要求在图书编撰的起始阶段介入,并需要用户自行从外部获取结构化的参考文献信息。在数字出版系统中,图书内容由投约稿作者提供,具有大量非结构化文本,难以进行管理。针对这一问题,研究了GB/T 7714-2005文后参考文献著录规则,运用正则表达式匹配等技术手段,提供了一种非结构化文本中参考文献的提取和管理方案。
关键词：数字出版,非结构化,GB/T 7714-2005,正则表达式,参考文献
参考文献
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提取结构 篇7
关键词：臭椿提取物,油菜,形态,显微结构,影响
臭椿原产我国北部、中部, 美国自1770年从亚洲引种臭椿后, 由于繁殖速度很快, 被称为霸道树。臭椿生长速度快, 对周围的植物产生抑制作用, 表现出很强的化感作用。臭椿提取物的研究, 国外主要是美国Rod M.Heisey研究了提取物对美国当地水芹菜等的化感作用[1,2]。我国在臭椿提取物的研究方面, 主要是臭椿提取物对光肩星天牛取食、产卵的驱避等作用[3,4,5]、对TMV抑制活性研究[6]以及对播娘蒿、马铃薯、刺槐等生长抑制作用的研究[7,8,9], 但在臭椿提取物对植物幼苗形态变化, 特别是畸形部位显微切片观察方面, 尚未见报道。
本文采用索氏提取法提取活性产物, 采用不同浓度的提取物处理油菜种子, 观察油菜幼苗形态变化, 并进行显微切片观察, 分析臭椿提取物对油菜显微结构的影响, 探讨臭椿化感作用的机理。
1 材料与方法
1.1 臭椿提取物的制备
将臭椿树皮置于70℃烘箱中烘24 h, 粉碎过20目筛。准确称取干粉10 g, 用滤纸包好后装入索氏提取器, 用无水乙醇回流提取6 h, 然后将提取液在旋转蒸发器内减压浓缩至稠膏状, 取出晾干待乙醇挥发完后称重, 置于4℃冰箱中备用。
1.2 试验方法
臭椿提取物用无水乙醇配制5个浓度:2.5 g/L、3.3 g/L、5.0 g/L、10.0 g/L、20.0 g/L。分别用5个浓度处理油菜种子, 以清水处理作对照 (CK) , 每个处理重复3次。具体方法是将不同浓度的提取物滴入培养皿滤纸, 待乙醇挥发完后, 每个培养皿放30粒油菜种子, 然后将培养皿放入25℃的光照培养箱中, 记录油菜萌发后植物的形态。
以臭椿提取物2.5 g/L处理为代表, 进行显微切片观察, 并与清水对照组显微切片进行比较。将油菜根、茎、叶各个部位进行显微切片, 光学显微镜观察, 并分别进行显微拍照。
2 结果与分析
2.1 臭椿提取物对油菜形态的影响
油菜种子各处理生长或观察如图1。对照处理根部粗壮, 幼苗健壮、高大, 叶片肥厚鲜绿;臭椿提取物2.5 g/L处理的油菜种子胚根、胚芽均生长, 但胚根畸形, 少根毛, 胚芽子叶展开后变薄, 出现明显褪绿斑点, 茎短小;3.3 g/L处理的胚根、胚芽均生长, 但胚根畸形, 少根毛, 胚芽未完全展开, 茎极短小, 出现褐斑;5.0 g/L处理的油菜种子胚根生长, 胚芽刚开始露出, 胚根也无根毛, 茎几乎没伸长;10.0 g/L处理的油菜种子胚根生长, 胚芽没有生长, 但胚根无根毛, 茎无;20.0 g/L处理的油菜种子完全没有发芽。
从图1可以看出, 臭椿提取物处理油菜种子, 能够抑制油菜生长, 低剂量处理幼苗根部出现褐斑、根毛减少, 幼苗变得矮小、畸形、瘦弱, 叶片出现黄斑、变薄, 随着剂量增加, 抑制作用增强, 高剂量能够完全抑制油菜萌发。
2.2 臭椿提取物对油菜显微结构的影响
从图2可以看出, 对照处理根细胞结构完整;细胞壁形态正常;表皮细胞排列整齐紧密, 无细胞间隙;皮层细胞较大并高度液泡化, 排列疏松, 有明显的细胞间隙;细胞质较浓, 内容物丰富;在细胞质中看到有大小不等的液泡, 形状不规则, 占据细胞内大部分体积;细胞核大而圆, 位于细胞质中央;根毛数量多且长度长;导管、筛管结构完整。茎表皮上有表皮毛和气孔器的分布;皮层细胞排列疏松, 有明显的细胞间隙, 皮层外围有厚角组织的分布;木质部、韧皮部结构完整, 清晰可见。叶表皮气孔器、保卫细胞数量较多;栅栏组织与海绵组织的分化明显, 栅栏组织排列整齐而紧密, 海绵组织形状不规则、排列疏松、细胞间隙大而多;木质部、韧皮部结构完整, 清晰完整。
从图3可以看出, 臭椿处理油菜根细胞结构不完整;细胞壁扭曲变形;表皮细胞排列疏松, 有细胞间隙;皮层细胞没有高度液泡化, 无明显的细胞间隙;细胞质稀疏, 内容物稀少, 在细胞质中液泡呈笋状结构;细胞核小且不成圆形, 位置不固定;根毛数量减少且长度变短;导管、筛管结构不完整且有侵填体产生;部分细胞出现结构破损, 细胞结构消失, 细胞坏死, 出现空泡。茎表皮上气孔数目较少, 木质部、韧皮部结构不完整, 导管、筛管直径变小。叶表皮气孔器、保卫细胞数量较少, 导管直径变小, 叶肉细胞变小, 叶片厚度变薄。
3 结论与讨论
试验结果表明, 臭椿提取物能够抑制油菜幼苗的生长发育, 使油菜根部褐变、变短、根毛明显减少, 幼苗矮小、瘦弱, 叶片出现黄斑、变薄等现象。细胞的许多结构无法正常生长, 液泡形态出现异常, 细胞壁扭曲变形, 细胞结构不完整, 细胞质稀疏、内容物较少, 细胞产生畸形, 导管、筛管直径变小, 使物质运输等细胞正常生理活动受到影响, 抑制幼苗整体的生长。
植物解剖结构变化与外部形态化有明显的关系[10,11,12], 臭椿提取物对油菜生长产生抑制作用, 植株矮小、畸形等外部形态结构的变化是由于内部细胞结构的变化引起的。植物生长过程中, 显微结构会发生正常变化[13,14], 臭椿提取物使油菜正常生长的细胞结构不同程度遭受破坏, 丧失部分功能, 水分和营养物质运输受阻, 正常生命活动受到影响。
提取结构 篇8
1 材料与仪器
1.1 菌种
链霉菌I06A-02580由中国医学科学院医药生物技术研究所菌种保藏中心提供。
1.2 试剂和材料
X-5大孔吸附树脂(天津南开大学化工厂);葡聚糖凝胶LH-20(上海化学试剂厂,进口分装);丙酮,甲醇等均为北京化工厂生产,分析纯;乙腈(SK Chemicals公司,色谱纯,韩国)。
1.3 仪器
傅里叶变换红外光谱图仪(nicolet5700,热电公司,美国);质谱仪(LTQ-Orbitrap赛默飞世尔,美国);核磁共振仪(Varian VNS-600型600M,瓦里安公司,瑞士);中压液相色谱仪(EPCLC AI-580S,山善公司,日本);中压液相色谱柱(ODS-SM-50B,26 mm×300 mm,山善公司,日本)。高效液相色谱仪(Agilent 1200A,安捷伦公司,美国);半制备色谱柱(9.4 mm×250 mm,5μm,安捷伦公司,美国);分析色谱柱(4.6 mm×150 mm,5μm,安捷伦公司,美国);紫外光谱仪(UV 2550型,岛津公司,日本);高速离心机(6-16K,SIGMA公司,德国);恒温摇床(HZQ-Q型,江苏金坛市环宇科学仪器厂,中国);无菌工作台(SANYO MCV-B161Sb(T),三洋电气公司,日本);电子分析天平(HANGPING FA1004上海天平仪器厂,中国);旋转蒸发仪(Buchi-011,瑞士);冷冻干燥仪(Alphr 2-4 lscChirst公司,德国)。
2 方法与结果
2.1 菌种I06A-02580的发酵
链霉菌I06A-02580于斜面培养基培养7 d(28℃)。无菌操作下,将生长于新鲜斜面的I06A-02580挖块接种于100 mL种子培养基于500 mL摇瓶中,28℃,250 r/min旋转震荡48 h。二级发酵:无菌操作下,以5%的接种量将种子培养液转种于装有1 L液体培养基的5 L玻璃摇瓶中,28℃,250 r/min摇床培养96 h,获得发酵液。
2.2 提取分离
将菌种I06A-02580发酵液离心(4500 r/min,15 min),弃去菌丝体,上清液用X-5大孔吸附树脂色谱柱洗脱,分别用两倍体积的无盐水、10%、30%、50%和80%的丙酮水溶液进行洗脱。活性测试结果显示,50%丙酮水洗脱液活性较好。将这一部分洗脱液减压旋转浓缩去除有机溶剂,冷冻干燥。冻干粗品用少量溶剂(无盐水∶甲醇=1∶1)溶解,上样于Sephadex LH-20葡聚糖凝胶柱,以70%甲醇水为流动相进行洗脱,跟踪活性,收集活性带,得到半纯品A,将A用少量50%乙腈水溶液溶解,用HPLC进行制备(色谱柱:9.4 mm×250 mm,5μm),流动相为35%乙腈水溶液,流速1 mL/min,检测波长215 nm,收集单一组分,减压旋转浓缩去除有机溶剂,冷冻干燥,得到类白色粉末2580A、2580B。
2.3 分离纯化结果
2580A为白色无定形粉末,熔点:315～323℃。易溶于乙醇、甲醇、二甲基亚砜和乙醚,在氯仿、水、热水中几乎不溶,在氢氧化纳溶液中溶解并分解。在247 nm和301 nm处有最大紫外吸收。
2580B为乳白色无定形粉末,熔点:297～298℃。在一般的有机溶剂中溶解度较差,而易溶于二甲基亚砜、甲醇、乙醇,不溶于环己烷,具强疏水性,几乎不溶于水、十二烷基硫酸钠水溶液、十二烷基磺酸钠水溶液,结构中含有酚羟基而显弱酸性,溶于稀碱,溶于稀碱中呈黄色。热稳定性好。在259 nm处有最大紫外吸收。
2.4 结构鉴定
2580AESI-MS(+)质谱数据显示,其准分子离子峰为255[M+H]+,277[M+Na]+,293[M+K]+;ESI-MS(-)显示该化合物的准分子离子峰为253[M-H]-,所以可以确定该化合物的分子量为254。由该化合物的1H-NMR、13C-NMR、HMQC、DEPT数据可知分子含有15个碳原子,分子式为C15H10O4,不饱和度为11,可能有两个苯环。其中7个季碳(δC 178.2,165.2,159.9,158.7,125.9,124.4,118),8个CH(δC 154.6,113.4,131.4,128.4,116.7,116.2,116.2),通过对2580A的13C-NMR和DEPT数据分析,羰基碳信号(δC 178.2)可以被确定。
在1H-1H COSY中δ7.37(2H,d,J=6.0 Hz,2'-H,6'-H)和δ6.83(2H,d,J=7.8 Hz,3'-H,5'-H)有相关峰;在HMBC中,2'-H、6'-H和C-4'有相关峰;2'-H与C-6',6'-H与C-2,有相关峰;3'-H、5'-H和C-1,有相关峰。结合HMQC、1H-1H COSY和HMBC,化学位移为124.4(C-1,)与158.7(C-4,)的两个季碳和化学位移为116.2(C-3'、C-5')化学位移为131.4(C-2'、C-6')的4个叔碳组成一个1,4二取代的对称苯环。通过C-3(δC 125.9)与2'-H、6'-H的相关信号确定C-3与C-1,相连。
在1H-1H COSY中δ6.92(1H,dd,J=9 Hz)与δ8.12(1H,d,J=3 Hz)有相关信号确定C-5与C-6相连接,在HMBC中,C-10(δ118信号不明显)与6-H,8-H有相关信号,C-9,C-7与5-H有相关峰,由此确定C-5、C-6、C-7、C-8、C-9、C-10组成的三取代苯环。δC154.6上的H与C-1'以及羰基碳有相关峰,C-4与5-H有相关峰,烯碳C-1,C-9的化学位移位于150-170与O相连,结合不饱和度计算确定了2580A的化学结构。通过与文献对比确定2580A为已知化合物大豆苷元Daidzein[8]。结构式见图1。
2580BESI-MS(+)质谱数据显示,其准分子离子峰为271[M+H]+,293[M+Na]+,309[M+K]+;ESI-MS(-)显示该化合物的准分子离子峰为269[M-H]-,所以可以确定该化合物的分子量为270。由该化合物的1H-NMR、13C-NMR、DEPT数据可知分子含有15个碳原子,经过与2580A图谱对照,两者结构类型相同。2580B比2580A分子量大16,多了一个氧原子。结合1H-NMR、13C-NMR、HMQC、DEPT分析,分子式C15H10O5。DEPT谱中,2580B有8个季碳(δC 178.2,166.4,163.9,159.9,158.8,125.9,124.7,123.4)7个CH(δC154.8,131.4,116.3,100.3,94.9)。
与2580A对比1H-1H COSY中5-H与6-H相关信号消失,HMQC中5-H信号消失。HMBC中可以看到C-5与6-H有相关峰,C-7与6-H、8-H有相关峰,结合不饱和度确定其结构为5,7,4,-三羟基异黄酮。通过与文献对比[9]确定2580B为已知化合物染料木素(Genistein)。结构式见图2。
2.5 化合物的KDR-CD抑制活性
2580A和2580B均显示一定程度的KDR-CD抑制活性,通过实验显示这两个化合物的KDR-CD抑制活性与化合物浓度正相关。
注:“/”表示无数据
3 讨论
大豆苷元和染料木素都属于异黄酮化合物,原发现于豆类植物和齿状植物中,后相继有报道从链霉菌[10]、嗜盐小单孢菌[11]、海洋小单孢菌[12]、游动放线菌[13]、假单孢菌[14]和真菌的发酵产物中分离得到。研究发现大豆、三叶草、葛根、槐花、槐角、金雀花和广豆根等豆科植物中都含有染料木素,以大豆中含量最为丰富。1899年,Perkin等[15]从金雀花中第1次分离得到了染料木素。
大量的研究发现以大豆苷元和染料木素为主要成分的大豆异黄酮类具有非常广泛的生物学活性,由于分子的相对两极带有两个酚羟基,结构和分子量与雌二醇类似,能低亲和地结合雌激素受体,介导雌激素样作用。除了雌激素样作用外,还具有抗氧化、调节细胞周期等功能。另外文献报道,大豆苷元和染料木素对屎肠球菌的耐药菌株(VRE)具有微弱的抗菌活性,染料木素对耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌有微弱作用[13]。
近几年,能够破坏或抑制血管生成、有效地抑制肿瘤生长和转移的药物,是新型抗肿瘤药物研究的活跃领域之一[16]。例如去甲斑蝥素,它可有效抑制、破坏胆囊癌肿瘤血管生成,进而抑制胆囊癌的增殖与生长;贝伐单抗(Bevacizumab,Avastin)能特异性阻断VEGF的生物效应,抑制肿瘤内血管新生。尽管目前靶向治疗药物联合已确立了它的治疗地位,但是抗血管生成药物的联合治疗在未来的肿瘤治疗中将发挥重要的作用。
研究表明,大豆苷元和染料木素对前列腺癌、乳腺癌等肿瘤均有抑制作用,且毒副作用少[17]。染料木素还具有不杀伤正常细胞的特点[18],但2010年Hu等[19]发现,染料木素可能有潜在的生殖毒性,因而这一类化合物受到医药界的关注。目前抗癌药物的研发,相当一部分是以天然抗癌活性组分为先导化合物进行研发的[20],所以VEGFRs小分子抑制剂也是近几年抗肿瘤新药研发的热点。
本研究首次报道了大豆苷元和染料木素具有KDR-CD的抑制活性,证实了KDR-CD抑制活性同肿瘤抑制活性具有相关性。本研究所得到的染料木素和大豆苷元是链霉菌发酵产物,可为今后从微生物发酵产物中筛选和研究新型KDR抑制剂开辟思路,但是机体内肿瘤组织血管的生成与调节是一个复杂的、多因素综合作用或调节的结果,要完全阐明其机制并通过抑制血管生成达到治疗肿瘤的目的还需要进行更深入的研究。
摘要：目的 从链霉菌I06A-02580中提取分离和纯化小分子血管内皮细胞生长因子(VEGF)受体抑制剂,并进行结构鉴定。方法 以酪氨酸酶活性测定方法即酶联免疫吸附测定法(ELISA法)为活性跟踪方法,利用大孔吸附树脂方法、高效液相色谱(HPLC)等方法进行分离纯化。利用紫外(UV)、红外(IR)、质谱(MS)和核磁共振(NMR)四谱联合分析,进行结构解析。结果 分离纯化到两个已知化合物大豆苷元和染料木素并具有相关活性。结论 大豆苷元和染料木素为已知化合物,大豆苷元对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌有抑菌作用;染料木素有抗真菌的作用。该研究为首次报道该化合物具有VEGFR拮抗活性。