为了有效简化稠密采样点模型,提出了一个面元重建和几何简化算法。该算法在每个采样点附近重建一个函数曲面,根据给定误差得到置信邻域,重新计算函数曲面,得到更大的置信邻域,如此反复迭代,产生一个具有最大置信邻域,并在更大范围内逼近原模型的面元。采用面元简化方法对点模型进行简化,删除了相互重叠而形成的冗余面元,从空面元集开始,每次选出一个最佳面元添加到该集,直到该集完全覆盖原模型表面。实验结果表明,在一定误差控制下,该算法能有效减少稠密采样点模型的点数,简化模型能很好地保持原始模型的几何形状。

采用傅立叶变换轮廓术，针对基频提取的关键技术采用逐行傅立叶变换，准确提取基频信息的方法恢复相位信息。在此基础上，以未畸变条纹为基准，得出被测物体的真实位相值。该方法只需一幅条纹图，节约了测量时间。实验证明可实现无接触面型的自动传感。

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采用响应面分析法(RSM)优化提取腐乳中大豆多肽的工艺条件。在单因素实验的基础上,选择提取温度、甲醇体积分数、提取时间、液料比作为实验因素,进行Box-Benhnken中心组合实验设计,评估了4个因素对大豆多肽提取量的影响。结果表明,提取腐乳中大豆多肽的最佳工艺条件为:温度57℃、甲醇体积分数69%、提取时间28min、液料比(mL∶g)9∶1,最佳工艺条件下提取量为6.59g/100,g(干基)。