二维检测（通用7篇）
二维检测 篇1
(一) 引言
图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分。该区域的灰度剖面一般可以看作一个阶跃, 即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息, 图像边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理解是非常重要的, 同时也是图像分割所依赖的重要特征。
(二) 图像边缘检测的基本步骤与算法分类
图像边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位。因此, 边缘检测的基本思想是先利用边缘增强算子, 突出图像中的局部边缘, 然后定义像素的“边缘强度”, 通过设置阈值的方法提取边缘点集。但是, 由于噪声和图像模糊, 检测到的边界可能会有间断的情况发生。
根据上述基本思想我们得到图像边缘检测的基本步骤如图1所示: (1) 滤波。边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数, 但导数的计算对噪声很敏感, 因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。 (2) 增强。增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值。增强算法可以将领域 (或局部) 强度值有显著变化的点突出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。 (3) 检测。在图像中有许多点的梯度幅值比较大, 而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘, 所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅度阈值。 (4) 定位。将得到的边缘点集连接为线。至此, 图像边缘检测任务完成。
由以上基本步骤我们可以对于常见的边缘检测算子进行分类, 根据边缘增强算子类型可分为:基于一阶微分的边缘检测算子:包括Roberts算子, Sobel算子, Prewitt算子以及Kirsch算子;基于二阶微分算子:Laplacian边缘检测算子就是其中的代表, , 该算子利用二阶微分过零点的原理提取边界点。根据信噪比求得检测边缘的最优化算子:如现在常用的有Marr_Hildreth算子和Canny算子。下面我们来对于这些边缘检测算子加以介绍。
(三) 常见的几种边缘检测算子
图像的边缘信息在频域中表现为高频分量, 边缘检测的过程归根到底就是一个高频增强的过程, 因而传统的高频增强方法—微分运算自然就成了提取边缘信息的主要手段。
1. Roberts边缘检测算子:
Roberts于1963年提出了边缘检测算子, 这种算子是2×2算子, 利用局部差分算子寻找边缘, 边缘定位精度较高, 但容易丢失一部分边缘, 同时由于图像没经过平滑处理, 因而不具备抑制噪声能力。该算子对具有陡峭边缘且低噪声图像效果最好。Roberts边缘检测算子的表达式:
这里, G[i, j]表示处理后 (i, j) 点的灰度值, f (i, j) 表示处理前该点的灰度值。用卷积模板, 上式变成:
其中Gx和Gy由下面的模板计算:
差分值将在内插点[i+1/, 2j+1/2]处计算。Roberts算子是该点连续梯度的近似值, 而不是所预期的在点[i, j]处的近似值。
2. Sobel边缘检测算子:
Sobel算子是边缘检测器中最常用的算子之一, 它对图像先做加权平均处理, 然后再做微分运算, 所不同的是平滑部分的权值有些差异, 因此对噪声具有一定的抑制能力, 但不能完全排除检测结果中出现虚假边缘。虽然这种算子边缘定位不错, 但检测出的边缘容易出现多像素宽度。这种算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理得较好。Sobel算子采用3×3邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。考虑如图所示的点[i, j]周围点的排列。
以下是Sobel算子具体处理过程:它也是一种通过计算像素梯度幅值的方法。
其中的偏导数用下式计算:
其中常数c=2。
和其他的梯度算子一样, sx和sy可用卷积模板来实现:
前者可以检测出图像中的水平方向的边缘, 后者则可以检测图像中垂直方向的边缘。实际应用中, 图像中每个像素点取两个模板进行卷积的最大值作为该像素点的输出值, 运算结果是一幅边缘图像。
3. Prewitt边缘检测算子:
Prewitt于1970年左右提出了Prewitt算子。由上面对Sobel算子的推导, 同时也得出了Prewitt算子。Prewitt算子和Sobel算子的方程完全一样, 不同的是常系数c=1, 所以sx和sy可用卷积模板来表示:
4. Laplacian边缘检测算子:
前面都是利用边缘处的梯度最大 (正的或负的) 这一性质来进行边缘检测的, 即利用了灰度图像的拐点位置是边缘的性质。除了这一点, 边缘还有另外一个性质, 即在拐点位置处的二阶导数为0, 如图5所示。
图中由左到右分别是图像的拐点 (图像灰度值) 、拐点处的梯度 (灰度一阶导数) 、和灰度二阶导数。对准图像网格点, 可以发现二阶导数为零交叉点对应的是图像的拐点。
所以, 也可以通过寻找二阶导数的零交叉点来寻找边缘, 而Laplacian算子是最常用的二阶导数算子。图像f (x, y) 的拉普拉斯算子定义为:
实际上就是二阶偏导数的和。将上式以差分方式表示,
实际计算也是借助模板卷积实现的, 两种常用的拉普拉斯算子模板如图7所示:
5. Canny边缘检测算子:
前面介绍的边缘检测算法是基于微分方法的, 这种依据只有在图像不含噪声的情况下才成立。事实上, 抑制噪声和边缘精确定位是无法同时满足的。
Canny提出了衡量边缘检测算法性能的3个理论准则:信噪比准则 (优良的信噪比是指将非边缘点判别为边缘点及将边缘点判为非边缘点的概率降到最低) 、定位准则和单边响应。
Canny边缘检测算子主要由4个步骤组成: (a) 用高斯滤波器平滑图像; (b) 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向; (c) 对梯度幅值进行非极大值抑制; (d) 用双阈值算法检测和连接边缘。
(四) 实验研究与分析
在Windows XP中文版操作系统下, 利用面向对象的程序语言Visual C++进行数字图像边缘检测实验, 以lena灰度图像 (256×256) 为例进行边缘检测, 运行结果如图所示:
从实验结果可以清楚的看到, 在作图像的边缘检测时可以根据不同的需要来选择不同的算子进行边缘检测, Roberts算子利用局部差分算子寻找边缘, 边缘定位精度较高, 但容易丢失一部分边缘, 同时由于没经过图像平滑计算, 因此不能抑制噪声;Sobel算子是对图像进行差分和滤波运算, 差别只是平滑部分的权值有些差异, 因此对噪声具有一定的抑制能力, 但不能完全排除检测结果中出现伪边缘但边缘定位比较准确和完整, 容易出现边缘多像素宽, 该类算子对灰度渐变和具有噪声的图像处理的较好。坎尼算子在三条准则下, 使canny算子成为最优的边缘检测算子。
(五) 结论
在边缘检测中, 边缘定位能力和噪声抑制能力是一对矛盾体, 有的算法边缘定位能力比较强, 有的抗噪声能力比较好。边缘检测算子参数的选择也直接影响到边缘定位能力和噪声抑制能力, 每种算子都有各自的优缺点。在绝大多数情况下, Canny边缘检测算子具有最好的性能, 实际上, Canny算子已经成为边缘检测的标准算法。
摘要：边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位, 其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。文章对诸多边缘检测的方法进行分析和总结, 同时也指出存在的局限性和不足, 最后通过实验得出结论:在绝大多数情况下, Canny算子是一种很好边缘检测方法。
关键词：图像处理,边缘检测,算子
参考文献
[1]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社, 2007.2.
[2]何东健.数字图像处理[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2003.7.
[3]姚敏, 等.数字图像处理[M].北京:机械工业出版社, 2006.1.
[4]周长发.精通Visual C++图像处理编程[M].北京:电子工业出版社, 2006.6.
二维码空间 篇2
事实上，这并不是一项单纯靠重复堆积二维码制成的装置艺术，每个二维码都包含了关于Zaryadye公园项目的资料。莫斯科市政府在去年发起了Zaryadye公园的设计竞赛，建成后，这将成为莫斯科50多年来建成的第一座公共广场。
在2012年威尼斯双年展上，俄罗斯艺术家就已经制作过一座二维码展厅，用以展示名为Skolkovo未来城市的计划。
在某种程度上，二维码或许依然是一个噱头，但你不得不承认，这种排列确实蔚为壮观，并会吸引你多看一些东西。
Exhibition at a Glance
婚纱礼服1775-2014/2014年5月3日—2015年3月15日/伦敦维多利亚和阿尔伯特博物馆/这次婚纱展览旨在呈现200年来婚纱的演变历程，以及顶级时装设计师的不同设计，如查尔斯·弗雷德里克·沃斯、诺曼·哈特奈尔和王薇薇。策展人Edwina Ehrman表示，希望这次耗时5年筹备的展览对“婚纱就是一款大摆礼服”的先入为主的念头有所冲击。
罗丹作品展/5月1日— 7月31日/伦敦鲍曼雕塑馆/此次展览将集中展出雕塑家罗丹的30件青铜雕塑作品，包括一些他最受欢迎的作品和此前从未在英国展出过的作品，如一件名为《浪子》（The Prodigal Son）的大型版本，其命名参照了《路加福音》中的圣经寓言。
二维检测 篇3
关键词：三维仿真,碰撞检测,层次模型
0 引言
碰撞检测问题按运动物体所处的空间可分为二维平面碰撞检测和三维空间碰撞检测。由于平面物体的构造都可用多边形来表示, 故其检测算法相对要简单一些;而三维物体的构造比较复杂, 所以, 其碰撞检测算法也比较困难。而由于现实的应用, 需要对真实而且复杂的现实世界实现高质量的计算机模拟。因此, 开发高效的三维空间碰撞检测技术具有重要的现实意义。
而提高碰撞检测算法的效率, 不仅仅取决于基本干涉检验算法的效率, 也与基本检测算法使用的次数有很大关系。因此, 任何对于这两方面的改进, 都能使整个碰撞检测算法的效率提高。而本文就是运用平面碰撞检测算法结合动态八叉树的三维空间碰撞检测算法, 改进了基本检测算法, 并减少其使用次数, 以此获得一种新的三维空间的快速碰撞检测算法。
1 二维碰撞检测算法结合动态八叉树算法
1.1 平面碰撞问题
近10几年来, 许多专家学者对平面碰撞问题进行了深入的研究, 并取得一些很好的结果, 提出了许多算法。而由于要研究的碰撞对象处于同一平面内, 因此, 可得到有力和巧妙的技巧, 这使得平面碰撞问题已得到很深入的研究, 并提出了很多种最优算法, 这些成熟的理论很好地解决了平面碰撞问题, 本文在这方面就不多作论述。
1.2 传统八叉树算法及其缺点
以层次模型为基础的八叉树干涉检验算法, 是一个空间非均匀网格剖分算法。它是一种表示形体的分解方法, 在复杂三维体空间表达、求解体空间中的面模型和体模型之间的位置关系等领域得到了广泛的应用。八叉树是立方单元体的一种分层表示方法, 是一种空间分割的层次数据结构, 这种表示把三维空间 (通常为正立方体空间) 递归地分成8个单元或节点。目前在八叉树结构的研究上虽然有一些成果, 但所应用的八叉树方法大多是静态表示方法。静态八叉树在碰撞检测和干涉校验等方面的效果很显著, 但其缺点也很明显:在空间方面, 主要是占用的存储空间多, 只能近似地表示形体, 不易获取形体的边界信息, 不能实时修改等;在时间及计算复杂度方面, 由于场景中三角面片数量非常庞大, 因此, 对每个三角面片进行碰撞检测, 使得计算量巨大, 而且很大部分计算的并非将要发生碰撞的关键三角面片, 使得计算的效率低下。
1.3 二维碰撞检测算法结合动态八叉树算法
1.3.1 动态八叉树的立方体表示法
动态八叉树的基本组成是基元立方体, 采用立方体的中心坐标位置和立方体的边长来描述立方体的几何信息, 如图1所示。由自定义类Cube (x, y, z, a, k) 表示基元立方体, 其中x, y, z是立方体的中心点坐标, a是立方体的边长, k是基元裂变控制按钮, 则立方体的8个顶点坐标分别为:A (x-a/2, y+a/2, z+a/2) , B (x-a/2, y+a/2, z-a/2) , C (x+a/2, y+a/2, z-a/2) , D (x+a/2, y+a/2, z+a/2) , E (x-a/2, y-a/2, z+a/2) , F (x-a/2, y-a/2, z-a/2) , G (x+a/2, y-a/2, z-a/2) , H (x+a/2, y-a/2, z+a/2) 。
有了基元立方体之后, 以它为基体, 采用自相似分解规则, 对立方体进行多级层次分解, 而实现动态八叉树碰撞检测。基元立方体产生第一次分解后, 其8个子单元的中心点坐标为:O1 (x-a/4, y+a/4, z+a/4) , O2 (x-a/4, y+a/4, z-a/4) , O3 (x+a/4, y+a/4, z-a/4) , O4 (x+a/4, y+a/4, z+a/4) , O5 (x-a/4, y-a/4, z+a/4) , O6 (x-a/4, y-a/4, z-a/4) , O7 (x+a/4, y-a/4, z-a/4) , O8 (x+a/4, y-a/4, z+a/4) 。8个子单元的边长为a/2, k是每一单元的分解控制按钮, 其初始值为false, 当该单元检测到与碰撞检测对象发生碰撞且未达到精度要求、也不是完全位于检测对象内部或外部时设为true。图2是多层次几何结构实例, 其中被填充的单元表示达到碰撞检测要求的子立方体, 该单元的k值为false, 即不再对其进行分解。
1.3.2 动态八叉树的生成方法
当基元立方体或它的子立方体检测到与检测对象发生碰撞时, 该立方体进行自相似分解。为了满足虚拟环境基本实时性要求, 采用立方体模拟检测对象。初始状态下, 基元立方体表达为Cube (x, y, z, a, k) , k=false。根据检测对象的运动范围选择参加碰撞检测的基元立方体, 与检测对象进行碰撞检测, 构造动态八叉树。动态八叉树的构造方法如下:
(1) 进行碰撞检测。选取在检测对象运动范围内的基元立方体, 根据检测对象与该立方体的碰撞情况, 如果没有发生碰撞, k值不变;如果发生碰撞, 设置k=true。
(2) 当k=false时, 该基元立方体保持静态, 结束本次循环。
(3) 当k=true时, 将其均匀分成8个子立方体。在对每个子立方体进行碰撞检测之前, 要判断它与检测对象的位置关系:完全位于对象的外部或内部, 还是其他情况。若此子立方体完全位于检测对象的外部或内部, 停止对它的检测;否则检测它是否与对象发生碰撞。检测到碰撞后, 判断它的边长是否小于精度要求, 小于精度要求, 则发出碰撞报告, 否则将其继续分解。
(4) 对每一个子立方体重复以上步骤, 直至达到精度要求为止。
1.3.3 算法基本思想
二维空间的碰撞检测算法已经很完善, 而三维空间的八叉树碰撞检测算法却存在占有存储空间巨大和运算量大的缺点, 于是, 本文提出了一种将这两种算法结合在一起的新型算法。算法基本思想是, 将三维空间中的碰撞检测对象影射到二维平面上, 然后运用成熟完善的二维平面碰撞检测算法来进行碰撞检测, 在平面上得出发生碰撞的结果后, 再进行三维空间的动态八叉树碰撞检测计算。二维平面碰撞检测算法结合动态八叉树算法的基本思想如图3所示。
(1) 将待检测对象分别影射到非平行的几个平面上, 分别生成场景的平面影射图, 并在不同的平面内部, 使用平面碰撞检测算法对检测对象进行碰撞检测, 当几个平面内任何一个平面上未检测到碰撞, 则此次循环结束, 返回重新执行 (1) 。只有当所有平面上都检测到碰撞时系统才发出碰撞报告, 并执行 (2) 。
(2) 初始化待检测对象。为了用多个基元立方体的组合来代替检测对象进行碰撞检测, 并且尽量避免出现半个立方体, 首先将检测对象最大的长宽高数值找出来并整数化, 然后取它们的最大公约数作为立方体的边长。因为基元立方体很多, 为了减少运算量, 根据检测对象的运动轨迹、范围来选取参加碰撞检测的立方体, 只检测在检测对象运动范围内的立方体, 将那些不在检测对象运动范围内的立方体排除。
(3) 立方体由八叉树动态表示。在立方体未检测到与检测对象发生碰撞之前, 被静态地表示为一个立方体, 当检测到与检测对象发生碰撞时, 它将被均分为8个子立方体, 然后检测每个子立方体是否与检测对象发生碰撞, 再将发生碰撞的子立方体8均分, 未发生碰撞的子立方体停止分解。当出现下面3种情况之一时, 停止这一子单元的递归, 不再对其继续进行分解: (1) 当该子立方体已经裂变得足够小, 即它的边长达到所要求的精度时; (2) 当该子立方体完全位于检测对象的外部时; (3) 当该子立方体完全位于检测对象的内部时。当待检测对象的外形不太复杂, 或比较有规律时, 根据子立方体8个顶点的坐标很容易判断出它与待检测对象的具体位置关系。如此循环下去直到所有递归全部停止为止。在碰撞检测过程中, 根据检测对象的运动状态及系统的精度要求来设置时间段, 在每一时间段检测一次碰撞情况, 对八叉树结构刷新一次, 使得八叉树结构总处于变化中, 从而实现动态的碰撞检测。由上述算法, 得出算法流程图, 如图4所示。
2 实验及结果分析
碰撞检测问题是确定不同的物体在空间是否占有相同区域的问题。同时碰撞检测问题不仅仅归结为一般的求交问题, 针对不同的应用对象, 碰撞检测问题涉及到检测方法的复杂性、检测算法的可靠性和效率等, 不同的检测算法具有不同的特点和面向不同的应用对象。而本文提出的二维平面碰撞检测结合动态八叉树算法, 其本身应用的对象是外表面不太复杂的对象, 而由于运用影射到平面, 用平面上的碰撞检测算法先预处理三维碰撞检测, 这就极大地减小了计算的复杂性, 而且八叉树是在平面上得出碰撞的结论之后才生成, 且范围限制在对象的运动范围之内, 这样就大大减少了基元立方体的数量, 彻底地降低了运算规模, 大大降低了空间占用率。另外, 在判断两个基元立方体是否发生碰撞上, 本算法只通过各顶点坐标间的关系来判断, 而不需要向普通八叉树算法那样大量计算三角面片的距离, 这样更是降低了算法的计算复杂性, 大大提高了算法效率。
算法针对外表不太复杂的对象, 而算法在复杂性、空间占有率及效率方面, 都优于传统八叉树算法, 而在算法可靠性即判断碰撞的准确性上略差于它, 因此, 检验本算法的可靠性成了至关重要的一点。而下面的算例中, 本算法将与传统的碰撞检测算法在可靠性方面做一番比较。这种传统的算法是一种基于体模型的碰撞检测算法, 它在默认的情况下, 在某个视角中, 用规则的几何形体来逼近或替代检测对象。由于它的可靠性受视角的影响很大, 因此, 在实验中, 本文选取了3个不同视角分别进行测试。实验中一个检测对象为立方体, 边长固定为10mm, 另一检测对象的边长由200mm减小到5mm, 而动态八叉树的精度设定为5mm, 即子立方体分解到边长为5mm时会停止分解。实验结果如表1。表中a表示立方体边长, p表示误差, 即算法认为发生碰撞时两个立方体之间的实际距离, p值后面括号内的数字为相对误差, 即p/a。表中结果表明, 二维平面碰撞检测结合动态八叉树算法的可靠性要优于这种传统的碰撞检测算法。
3 结束语
八叉树干涉检验算法, 是一种表示形体的分解方法, 在复杂三维体空间表达、求解体空间中的面模型和体模型之间的位置关系等领域得到了广泛的应用。而目前在八叉树结构的研究成果中, 所应用的八叉树方法大多是静态表示方法。静态八叉树在碰撞检测和干涉校验等方面的效果很显著, 但也存在着占用存储空间巨大、计算复杂等缺点。本文提出的结合二维平面碰撞算法与动态八叉树的新型算法, 即在真正发生碰撞前, 用相对简单的二维平面检测算法代替复杂的三维空间检测算法, 并且在最终的碰撞检测时, 摒弃传统的需要大量计算三角面片距离的八叉树干涉检验算法, 而用简单的空间坐标间的相互关系来判断是否发生碰撞。新算法在空间占用, 计算规模、复杂度以及算法效率上, 比传统八叉树法有了很大提高。但是, 由新算法本身所决定的是, 算法应用的对象是外表面不复杂的对象, 而且在碰撞的判断准确性上要差于传统八叉树法。笔者对解决这两方面缺点的预期方法是, 在新算法执行到运用动态八叉树进行碰撞检测时, 方法回归传统, 即用计算三角面片距离的方法代替用坐标判断的方法, 当然, 这样改动后的算法效果还有待进一步研究。
注: (1) 传统算法部分数据引用参考文献[7]
参考文献
[1]王志强, 洪嘉振, 杨辉.碰撞检测问题研究综述[J].Journal Of Soft-ware, 1999 (10) .
[2]Tetsuya U, Toshiaki O, Mario T.Collision detection in motion simu-lation[J].Computer&Graphics, 1983 (2) .
[3]Chin F, Wang C A.Optimal algorithms for the intersection and the minimum distance problems between planar polygons[J].IEEE Transactions on Computers, 1983 (12) .
[4]David Baraff.Interactive simulation of solid rigid bodies[J].IEEE Computer Graphics&Applications, 1995 (5) .
[5]Ahuja N, Nash C.Octree representations of moving objects.Computer Vision, Graphics and Image Processing, 1984 (2) .
[6]吴明华, 余永翔, 周济.采用空间分割技术的八叉树干涉检验算法[J].计算机学报, 1997 (9) .
[7]齐晓松, 胡青泥, 刘晶.基于多视角的动态八叉树碰撞检测算法[J].东华大学学报, 2006 (5) .
“声色”二维码 篇4
对于二维码， 营销人一定不陌生。 由于快捷和低成本的原因， 二维码一直受到企业的追捧。 大至知名品牌， 小到路边面包店， 都尝试过用二维码做推广 。
此前， 著名内衣品牌维多利亚就做了一个很经典的二维码户外广告： 他们在模特前胸盖上二维码， 广告文案更是赤裸裸地充满诱惑—— “RevealLily ‘ssecret”（Lily的真实秘密） 。 当顾客急不可待地拿起手机拍摄二维码， 才恍然大悟： 原来二维码的后面是维多利亚的秘密内衣。
但迄今为止， 品牌对二维码的运用还大多停留在签到、 查询、 获取优惠券、 传情 （文字、 图片、 视频、 声音）等层面， 运用虽广 ， 创意不足。想要有新意？ 南美服饰品牌Americanino最近做了一个独特的 “语音” 二维码创意品牌推广 ， 营销也因而变
得有声有色起来。
首先， Americanino设计了一个简单的二维码， 颜色鲜亮， 将它放在广场的户外广告板上， 很容易就能吸引受众的注意力。
不同的地方就是： 当人们扫描该二维码后， 会有一行提示性文字出现： 请拨打XX电话， 会有惊喜。如果扫码者拨打了这个电话， 他们将会发现自己和Americanino品牌的场外工作人员连上了线。 通过对话，工作人员首先会告诉他们不要离开广告板， 以便进行接下来的步骤。 然后， 如果参与者同意的话， 工作人员会进一步要求其告知自己所穿外套的尺码， 并脱掉它们——当然， 前提条件是： 当扫码者脱光外套之后， Americanino官方会派出工作人员赠送相同尺码的外套。
看上去， 这个活动似乎是一个借助二维码而进行的无厘头的游击营销。 但实际上， 要想实实在在地把这个活动操作好， 并不是一件简单的事情，有许多操作技巧。
首先， 活动需要厘清活动目标与对象： 用户是拥有移动设备 （如智能型手机、 平板计算机） 并能联网的人。这些人一般都是追求生活品质、 年纪偏轻的人， 他们乐于尝试和勇于接受新事物。 这与Americanino品牌要寻找的目标消费者相符。
其次， Americanino提供外套作为奖励， 并且奖励方式新奇有趣， 因而有效地吸引了消费者的参与， 也加深了受众对其品牌的印象。 而在此之前， 许多企业在操作二维码时都只是单纯地提供企业广告宣传， 并没有足够的让使用者惊喜的内容， 这将无法吸引其进一步的参与和购买。
第三， 参与者们需要在大庭广众之下站在广告牌下打着电话脱掉衣服， 本身就是一件让人很惊奇的事情，势必会吸引很多人围观。 这种另类的做法在无形之间也扩散了活动的影响力。
二维检测 篇5
鉴于二维液相色谱的高分辨率和选择性[4],利用离线二维液相色谱串联高分辨质谱的方法分析检测东北刺人参根提物的成分,共检测得到31个组分,并结合UV、MS数据鉴定了其中的7个成分。本研究首次利用离线二维液相色谱串联高分辨质谱的方法分析检测东北刺人参根提物的化学成分。
1 实验部分
1. 1 材料与试剂
Agilent 1200高效液相色谱仪,Agilent Technologies; Agilent 6530高分辨质谱,Agilent Technologies; 色谱柱包括: Wates CN色谱柱 ( 150 mm × 3. 9 mm,4 μm) 和Hypersil BDS - C18色谱柱 ( 4. 6 mm × 250 mm,5 μm) ; 甲醇和乙腈( 色谱纯) ,国药集团化学试剂有限公司; 水为Milli - Q超纯水,其他试剂均为分析纯。
药材于2013年9月采自中国辽宁省本溪地区,经辽宁中医药大学中药学院窦德强教授鉴定为东北刺人参Oplopanax elatus Nakai. 的干燥根; 凭证标本 ( OER - 20130316 - 1 ) ,存放于中南大学临床药理研究所中药遗传药代动力学中药标本室。
1. 2 样品制备
东北刺人参干燥根5 kg,粉碎过20目筛,用95% 甲醇冷浸提取后减压浓缩得浸膏0. 65 kg,取适量样品溶于甲醇,过0. 45 μm滤膜,4 ℃ 下保存,备用。
1. 3 一维液相色谱分析
利用Agilent 1200液相色谱系统进行一维液相样品分析制备,采用CN柱 ( 150 mm × 3. 9 mm,4 μm) 作为第一维分析制备柱,流动相由超纯水( A) 和甲醇( B) 组成,梯度洗脱条件: 0 ~ 30 min: 10% ~ 100% B。流速1. 0 m L / min,柱温30 ℃ ,紫外检测波长为210 nm。按图1( b) 所示手动收集两个馏分,连续6次进样,合并馏分,浓缩,用100 μL甲醇复溶,4 ℃ 冷藏, 待用。
1. 4 二维液相色谱分析
利用Agilent1200液相色谱系统和Hypersil BDS - C18色谱柱 ( 4. 6 m × 250 mm,5 μm) 进行二维液相样品分析,流动相由超纯水( A) 和甲醇( B) 组成,梯度洗脱条件为: 0 ~ 5 min: 10% B; 5 ~ 15 min: 10% ~ 30% B; 15 ~ 20 min: 30% ~ 35% B; 20 ~ 30 min: 35% ~ 40% B; 30 ~ 40 min: 40% ~ 50% B; 40 ~ 45 min: 50% ~ 80% B; 45 ~ 50 min: 80% ~ 85% B; 50 ~ 55 min: 85% ~ 90% B; 55 ~ 60 min: 90% ~ 100% B。流速为1. 0 m L / min,柱温为30 ℃ ,紫外检测波长为280 nm。
1. 5 质谱条件
高分辨率质谱 ( Aglient Technologies 6530 Accurate - Mass Q - TOF LC / MS) 分析在ESI正离子模式下检测,毛细管电压: 4. 0 k V,氮气作为干燥气体,温度和流速分别为: 325 ℃ 和6 L / min; 鞘气温度和压力分别为: 350 ℃ 和12 L / min; 雾化压力: 40 PSI。喷嘴电压: 1. 0 k V,碎裂电压: 130 V,质量扫描范围为100 ~ 1000 m/z。
2 结果与讨论
2. 1 二维液相色谱的构建
2. 1. 1 色谱柱的选择
色谱柱的选择是建立一个二维液相体系关键的一步。选择二维的色谱柱需要满足正交性,即两维的色谱柱分离机理应尽量不相同,增加柱容量,提高分离效率。传统的C18柱对弱极性物质有很好的保留和分离能力,而且其对质谱具有很好的兼容性,通常用在天然产物活性成分的高效分离分析研究中。 图1( a) 为东北刺人参提取物的HPLC谱图,从图中可以看出东北刺人参提取物中极性较大的化合物含量较低,而极性较低的化合物为其主要成分,在常规的HPLC - MS中,极性较大的化合物离子流图基质干扰严重,结构难于鉴定。因此,必须对极性较大的化合物和极性较小的化合物进行有效的分离并富集, 便于系统研究东北刺人参的化学成分。CN柱对极性化合物有很好的保留和分离能力,所以CN柱为第一维液相色谱样品分析制备。如图1( b) 所示,主要分离得到两个馏分。
2. 1. 2 二维液相色谱分离
对第一维液相色谱分析制备所得的2个馏分( Fr1和Fr2) 在Hypersil BDS - C18色谱柱上进行第二维色谱分析,如图2所示, 共检测到31个组分,相对于一维分离,如图1( a) ,二维分离分辨率与峰容量有明显的提升,由于使用离线分离模式,样品得到富集,一些低丰度的组分在第一维收集后在第二维被识别出来。这说明构建的以CN柱为第一维液相色谱制备,以C18柱为第二维液相色谱分析的二维液相体系能够获得更多的物质信息,有利于东北刺人参根提物的中化学成分的分析和检测。
2. 2 结构鉴定
东北刺人参样品根提取物在离线二维液相色谱串联质谱体系下得到了较好的分离。通过UV、MS数据分析、生源关系分析以及与参考文献的对照,初步鉴定了其中的7个化学成分, 如表1所示。
化合物1的最大紫外吸收为221 nm,其质谱检测分子离子峰为[M + Na]+,m/z: 365. 1221,与文献[5]报道一致,故鉴定其为松柏苷; 化合物2在219 nm下有最大紫外吸收,其质谱检测分子离子峰为[M + Na]+,m/z: 395. 1327,与文献[5]报道一致,故鉴定为紫丁香苷; 化合物3在223 nm下有最大紫外吸收,其质谱检测分子离子峰为[M + Na]+,m/z: 545. 2007, 与文献[5]报道一致,故鉴定为异落叶松脂素 - 3 - α - O - β D - 葡萄糖苷; 化合物4的最大紫外吸收为204 nm,质谱检测分子离子峰为[M + H]+,m/z: 279. 1939,与文献[6]报道一致,故鉴定为oploxynes A。化合物5的最大紫外吸收为205 nm,质谱检测分子离子峰为[M + H]+,m/z: 291. 157,与文献 [7]报道一致,故鉴定为oplopantriol A。化合物6和7的最大紫外吸收都为205 nm,质谱检测分子离子峰分别为[M + Na]+, m / z: 283. 1669和[M + Na]+,m/z: 285. 1827,与文献[8]报道一致,初步鉴定为( 3S,8S) - falcarindiol和oplopandiol。
3 结 论
本文建立了一种离线二维液相色谱串联高分辨率质谱的方法,有效的分离鉴定了东北刺人参中的活性成分。二维液相方法与一维液相相比具有更高的峰容量以及分离度,能够获得更加丰富的样品信息,适合于复杂体系以及低含量物质的分离与检测。本文结合UV、MS以及文献数据初步鉴定出其中的7化合物,为后续的鉴定试验提供了良好的基础。
参考文献
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[4]Zhou D Y,Xu Q,Xue X Y,et al.Characterization of polymethoxylated flavones in Fructus aurantii by off-line two-dimensional liquid chromatography/electrospray ionization-ion trap mass spectrometry[J].Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis,2009,49(2):207-213.
[5]Dou D Q,Hu X Y,Zhao Y R,et al.Studies on the anti-psoriasis constituents of Oplopanax elatus Nakai[J].Natural Product Research,2009,23(4):334-342.
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[7]Huang W H,Yang J,Zhao J,et al.Quantitative analysis of six polyynes and one polyene in Oplopanax horridus and Oplopanax elatus by pressurized liquid extraction and on-line SPE-HPLC[J].Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis,2010,53(4):906-910.
二维检测 篇6
在2008年,肝硬化检测设备在亚洲还处于空白。在中国,很多肝病患者不能在早期被发现,耽误了最佳的治疗时间。我国约有7亿 ~8亿人感染过甲型肝炎病毒,6.9亿感染过乙型肝炎病毒。乙肝病毒长期携带者达1.2亿,脂肪肝患者逾1.2亿。每年死于肝病的患者超过50万,医疗费用更远超千亿元。肝病不仅给无数患者和家庭带来了巨大的痛苦,也给社会造成无比沉重的经济负担。且现阶段, 世界各国临床诊断肝纤维化及肝硬化的方法通常是“肝脏穿刺”。手术需要在对患者进行局部麻醉的情况下进行,用活检针进行肝脏穿刺,可想而知,其痛苦与危险让人望而生畏。自主研发一款无痛肝硬化检测仪成为了当时中国医疗界的迫切需求。但连日本东芝、岛津等知名企业都未能掌握的技术,中国人能做到吗?一体医疗没有被强大技术壁垒所吓倒,一体人相信中国创造可以震撼世界!
2009年3月,一体医疗公司就与中国顶级医学超声研究机构——中国科学院深圳先进技术研究院签署了战略合作框架协议,就超声肝硬化检测项目的研发达成合作。经过三年多的预研、产品研发、调试、临床检测,开创性地研制出采用最新超声弹性成像技术的Hepatest®超声肝硬化检测仪。它是一种无创、快速且有较好重复性的肝纤维化和脂肪肝定量检测方法。该设备是利用剪切波传导速率与组织硬度相关的原理,测定肝组织的硬度,同时通过脂肪对超声波的吸收量计算肝脏脂肪含量,从而对肝纤维化和脂肪肝程度进行判断。2012年12月18日,中国国家食品药品监督管理局为超声肝硬化检测仪正式颁发了三类《医疗器械注册证》。2013年3月4日,该产品还通过挪威船级社DNV的严格审核,取得CE证书,在亚洲医疗设备诊断领域开创了新的篇章,打破欧洲超声肝硬化诊断设备一枝独秀的局面。
2013年超声肝硬化检测仪上市之后,一体医疗马上又对研发二代产品做了立项。仅仅比肩欧洲的巨头还不够, 一体人要让欧洲仰望中国的高度!一种全新的三维定位超声肝硬化检测仪开始孕育,这是一款次世代的肝硬化检测产品,其令人惊叹的超前理念注定了它将是引领一场革命的开拓者。三维定位技术完美解决了上一代产品“盲测” 所带来的不准确性。带影像引导的可视化检测让医生能随心所欲地对肝脏各部位进行精准测量,轻松避开血管、胆管或其它非均匀组织结构,极大提高了检测准确率和检测效率。是影像引导技术第一次在超声肝硬化检测上成功应用。超前的技术创造出空前的效果!
二维非洲艺术雕塑 篇7
荷兰艺术家英格丽·巴尔斯创造了一系列数码摄影拼贴作品，作品的灵感来自非洲经典艺术。受非洲立体木雕的巨大魅力感染，英格丽·巴尔斯认为将古董和木制品组合成人的血肉非常具有挑战性。她以女性的形体为主题，将她们与其他有生命的物体一起摄入镜头。这些二维图片经后期处理后散发出三维木雕的气场，人物形象活灵活现，创造了强烈的视觉感。
英格丽·巴尔斯认为摄影是有限的，她希望让平面的二维图像具有逼真的三维感染力，这个有趣的过程似乎更加令她着迷。她选择探索非洲艺术的初衷在于非洲艺术十分具有创造力，充满着自由和渴望，反过来还能影响西方现代艺术。强烈的表达和存在感以及附带柔软的感性是英格丽·巴尔斯最感兴趣且一直追求的东西，选择女性为作品的主题是因为女性浪漫、柔软、甜美与性感，她认为如果没有柔弱，那么力量也不复存在。英格丽·巴尔斯试图捕捉人性的光辉，呈现的作品拥有令人感动的真实：美丽女人纤细的脖子、胎记、轻柔的皱纹、带有颗粒质感的皮肤、细小的发丝……这些可在后期用Photoshop修掉的不完美恰恰是作者所珍惜的，更是她作品中最重要的一部分。
英格丽·巴尔斯说：“经典的非洲艺术非常特别，尤其是对人的形体塑造是无穷无尽的。这激励着我去探索、激发自身未知的创造力。我不喜欢做一个安全的人，而是更喜欢全身心地投入于自由和我将探索的地方。除此之外，将西方现代艺术与非洲艺术相结合也是件很有意思的事。我不会单纯地创作一种物体，它必须是有活力的，同时也必须是一件独立的、有力量的、不可亵玩的作品。在创作这些作品时，我用没有生命的物品和脆弱感之间的对比来实现这种感觉。有时我也会和男人在一起工作，特别是一些舞者，我可以在他们的身体和脸上找到硬朗的线条和漂亮的弧度。但我更喜欢同女性在一起工作，因为我需要将浪漫、柔美、甜美、唯美同粗糙的力量形成对比。理性与感性之间的博弈是我作品中最重要的部分，而女性的感性更能给予我灵感。我塑造的作品都发自我的内心，是对我自身的诠释。