Por:
Leonardo Güiza Suárez
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Fecha:
2021
En este trabajo, se utilizan elementos sensores piezoeléctricos para ayudar en el estudio y análisis de la optimización del proceso del arte cerámico y las características de cuantificación visual. Se diseña un sensor de impedancia de elemento piezoeléctrico en serie basado en las características de frecuencia de resonancia del elemento piezoeléctrico en serie. Combinando las características de frecuencia resonante del elemento piezoeléctrico en serie y el principio básico del método de impedancia, se propone un método de impedancia multidetección basado en el sensor de impedancia del elemento piezoeléctrico en serie. La viabilidad del método de impedancia multidetección para monitorizar la compacidad de la lechada se verificó experimentalmente, y el principio básico del método se investigó más a fondo mediante simulación de elementos finitos. Las vasijas de porcelana tipo jarrón se clasificaron según los elementos de simetría para encontrar los puntos característicos, la morfología abdominal se utilizó como base para la clasificación, y las muestras tamizadas se extrajeron de los contornos para excluir la influencia de otros factores en la forma de la vasija. Mediante los elementos simétricos de cada tipo de vasija, se diseñó el principio de clasificación del tipo de vasija y se dividió en seis tipos, y cada tipo se subdividió a su vez en varios tipos para establecer un mapa tipológico de la porcelana de botella de la dinastía Qing. La redundancia de entropía de la información, que describe la uniformidad de la probabilidad de aparición del código, y la redundancia visual, que describe la sensibilidad del ojo humano al contenido o los detalles de la imagen, son puntos de entrada que pueden tenerse en cuenta para la codificación de imágenes. Los resultados experimentales muestran que las características de fusión LBP-HOG pueden expresar digitalmente la información de la ornamentación cerámica antigua y excavar y verificar la evolución de la ornamentación cerámica con los tiempos a partir de la cantidad digital. El modelo GRNN tiene un excelente rendimiento en el procesamiento de pequeñas muestras de datos de cerámica antigua.