发布时间：
能不能给我发一份呢？
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
论文:A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection
[图片上传失败...(image-26dcc3-25)]
Anchor作为目标检测器训练的基础单元，需要被赋予正确的分类标签和回归标签，这样的标签指定(LA, label assignment)过程也可认为是损失权重指定过程。对于单个anchor的cls损失计算，可以统一地表示为：
[图片上传失败...(image-2e24aa-25)]
和 为正向权重和反向权重，用于控制训练的方向。基于这个设计，可以将LA方法分为两个大类：
[图片上传失败...(image-372b16-25)]
为了给检测器提供更多的监督信息，论文提出了新的LA方法DW(dual weighting)，从不同的角度单独计算 和 并让其能够互补。此外，为了给权重计算函数提供更准确的reg分数，论文还提出了新的bbox精调操作，预测目标的边界位置并根据对应的特征产生更准确的精调信息。
由于NMS的存在，检测器应该预测一致的bbox，既有高分类分数也有准确的位置定位。但如果在训练时平等地对待所有的训练样本，而cls分数越高的预测结果的reg位置不一定越准确，这往往会导致cls head与reg head之间就会存在不一致性。为此，Soft LA通过加权损失来更柔和地对待训练样本，加强cls head与reg head的一致性。基于Soft LA，anchor的损失可以表示为：
[图片上传失败...(image-51f384-25)]
其中 为预测的cls分数。为一致性更高的预测结果分配更大的 和 ，能够使得网络专注于学习高质量的预测结果，减轻cls head与reg head的不一致问题。
[图片上传失败...(image-98093b-25)]
当前的方法直接将 设置为 ，主要关注如何定义一致性以及如何将其集成到损失权重中。表1总结了一些方法对 和 的计算公式，这些方法先定义用于度量一致性的指标 ，随后将 作为不一致性的度量指标，最后添加缩放因子将指标集成到损失权重中。 上述方法的 和 都是高度相关的，而论文认为pos和neg权重应该以prediction-aware的方式单独设置，具体如下：
通过上述定义， 对于pos权重相似的这种模棱两可的anchor，就可以根据不同的neg权重得到更细粒度的监督信息 。
[图片上传失败...(image-535eff-25)]
DW方法的整体流程如图2所示，先根据中心点距离来为每个GT构造候选正样本集，其余的anchor为候选负样本。由于负样本的统计信息十分混乱，所以不参与权重函数的计算。候选正样本会被赋予三个权重 、 以及 ，用于更有效地监督训练。
pos权重需要反映预测结果对检测性能的重要性，论文从目标检测的验证指标来分析影响重要性的因素。在测试时，通常会根据cls分数或cls分数与IoU的结合对单分类的预测结果进行排序，从前往后依次判断。正确的预测需满足以下两点：
上述条件可认为是选择高ranking分数以及高IoU的预测结果，也意味着满足这两个条件的预测结果有更大概率在测试阶段被选择。从这个角度来看，pos权重 就应该与IoU和ranking分数正相关。首先定义一致性指标 ，用于度量两个条件的对齐程度：
[图片上传失败...(image-aac9d-25)]
为了让不同anchor的pos权重的方差更大，添加指数调节因子：
[图片上传失败...(image-3a2156-25)]
最终，各anchor的pos权重会根据对应GT的候选anchor的pos权重之和进行归一化。
pos权重虽然可以使得一致的anchor同时具有高cls分数和高IoU，但无法区分不一致anchor的重要程度。如前面图1所示，anchor D定位校准但分类分数较低，而anchor B恰好相反。两者的一致性程度 一致，pos权重无法区分差异。为了给检测器提供更多的监督信息，准确地体现anchor的重要程度，论文提出为两者赋予更清晰的neg权重，具体由以下两部分构成。
根据COCO的验证指标，IoU不满足阈值的预测结果一律归为错误的检测。所以，IoU是决定achor为负样本的概率的唯一因素，记为 。由于COCO使用的IoU阈值来计算AO，所以 应该满足以下规则：
[图片上传失败...(image-639b1e-25)]
任意 上单调递减的函数都可以作为 中间部分。为了简便，论文采用了以下函数：
[图片上传失败...(image-fa54fb-25)]
公式6需要穿过点 和 ，一旦 确定了，参数 和 可通过待定系数法确定。
[图片上传失败...(image-83052a-25)]
图3展示了不同 下的 曲线。
在推理时，ranking队列中靠前的neg预测结果虽然不会影响召回率，但会降低准确率。为了得到更高的性能，应该尽可能地降低neg预测结果的ranking分数。所以在训练中，ranking分数较高的neg预测结果应该比ranking分数较低的预测结果更为重要。基于此，定义neg预测结果的重要程度 为ranking分数的函数：
[图片上传失败...(image-1f95aa-25)]
最终，整体的neg权重 变为：
[图片上传失败...(image-851912-25)]
与 负相关，与 正相关。对于pos权重相同的anchor，IoU更小的会有更大的neg权重。在兼容验证指标的同时， 能给予检测器更多的监督信息。
pos权重和neg权重都以IoU作为输入，更准确的IoU可以保证更高质量的训练样本，有助于学习更强的特征。为此，论文提出了新的box精调操作，基于预测的四条边的偏移值 进行下一步的精调。
[图片上传失败...(image-98246a-25)]
考虑到目标边界上的点有更大的概率预测准确的位置，论文设计了可学习的预测模块，基于初步的bbox为每条边生成边界点。如图4所示，四个边界点的坐标定义为：
[图片上传失败...(image-a8361b-25)]
其中， 为精调模块的输出。最后，结合边界点的预测和精调模块的输出，最终精调后的anchor偏移 为：
[图片上传失败...(image-935c8b-25)]
DW策略可直接应用到大多数的dense检测器中。论文将DW应用到FCOS中并进行了少量修改，将centerness分支和分类分支合并成cls分数，网络的损失为：
[图片上传失败...(image-5d0fc-25)]
[图片上传失败...(image-1a38af-25)]
这里的 跟公式3是同一个， 和 分别为候选anchor数和非候选anchor数。
[图片上传失败...(image-20568e-25)]
平衡超参数对性能的影响。
[图片上传失败...(image-14e2fa-25)]
候选anchor选择方法对性能的影响。第一种为中心点的距离阈值，第二种选择最近的几个，第三种为距离权重与pos权重乘积排序。
[图片上传失败...(image-74467a-25)]
neg权重计算方式对比。
[图片上传失败...(image-8baa09-25)]
LA研究之间的对比。
[图片上传失败...(image-9d2740-25)]
与SOTA检测算法对比。
论文提出自适应的label assignment方法DW，打破了以往耦合加权的惯例。根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。此外，论文还提出了新的预测框精调操作，在回归特征图上直接精调预测框。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
你的专业是研究生的专业。
例如对于一张脸高中是整张脸 ，大学是半张脸 ，研究生是一个鼻子，对于研究生来说这个鼻子就是研究方向 。
填写论文研究方向的原则：
一、应与兴趣相合
一个人在日常生活里，没有兴趣的事，不会去做，如勉强去做，也会做不好。写论文的情形跟做事一样，能符合自己的兴趣才有可能写好。
二、应考虑自己的能力
现在台湾的大学硕士班修业时限是六年，博士班是八年，但大多数学硕士班是读三四年，博士班是四五年，这中间还包括修学分等，实际上能写论文的时间也仅仅两三年而已。在这段期间内，是否有能力作某个论题的研究，也应好好考虑。论题如涉及太多外文文献，就要考虑自己的能力是否能胜任。
三、范围应大小适中
一般讨论论文写作的书，都强调论题不宜太大，或论题要小，笔者以为研究方向的大小应有其伸缩性，譬如：起先作研究时，方向较大，有深一层的认识后，才把研究方向缩小。如果把论题缩得太小，且整天只抱着题目找资料，将使研究者的格局太过狭隘，很难培养出大学者宏观通识的能力。因此，Gocheck论文检测系统认为，研究方向大小的选择，应以研究时间的长短、数据的多寡作为考虑的首要因素。
四、资料是否容易取得
一篇论文的好坏，除写作者的能力外，另一部分的因素是资料是否充足。当我们在选择研究方向时，就应把资料是否容易取得，列为重要的考虑因素。
五、应能推陈出新
一般论文写作规范，都强调论题要新，意思是前人可能没有研究过，或研究的水平不高。笔者以为选择前人没有研究过的方向来研究，就如同扩张土地的领域，只能做横面的发展，除了这种研究的大方向外，也应该在前人的基础之上，能推陈出新。
浅谈光栅玻璃在汽车上的应用
摘要随着工业技术的进步，功能、安全玻璃在汽车行业己经广泛的应用，作为高科技的玻璃产品，光栅玻璃应
用于汽车挡风玻璃，必将为玻璃行业和汽车工业带来更为广阔的生机。
Abstract Function glass(varieties of safety glass)，with the development of industrial technology
has beenw
idely
in used in automobile Industrial，as High—tech glass production，Raster glass has
been in used in automobileI
ndustrial，
丽ll bring a broader 1ife in the glass industry and the automobile industry，
关键词光栅玻璃汽车玻璃挡风玻璃应用
Key words Raster glass Autoglass Windsereens Application
汽车作为一个国家工业发达程度的象征，已经过近百年的发展。而汽车玻璃的革新亦在不断变化。作为高
科技的玻璃产品，光栅玻璃应用于汽车挡风玻璃，可使夜间相向而行的汽车，在会车的时候，省去复杂的打会
车灯的步骤，避免夜闯会车时，汽车大灯造成的司机暂时性目眩，减少交通事故的发生。
1光的偏振原理
为了理解汽车安全玻璃避光的原理，我们有必要来了解一下光波的特性。我们日常生活当中所见到的光大
部分都是自然光，我们知道光波是横波，横波可以发生偏振现象。从普通光源直接发生的天然光是无数偏振光
的无规则集合，所以当我们直接观察光的时候，不可能发生光强偏于某一方向的事情．这种沿着各个方向振动
的光波的强度都相同的光叫自然光：太阳、电灯等普通光源发出的光，包含着在垂直于传播方向的平面内沿一
切方向振动的光。而且沿着各个方向振动的光波强度都相同，这些光都是自然光。
让太阳光或灯光通过一块用晶体薄片作成的偏振片Pl(如下图)，在Pl的另-N观察，可以看到它是透明的．以
入射光线为轴旋转偏振片Pl，这时看到透射光的强度并不发生变化． 再取一块同样的偏振片P2，放在偏振片Pl的后面，通过它去观察从偏振片Pl透射过来的光，就会发现
从偏振片P1透射过来的光的强度跟两偏振片P1、P2的相对方向有关．
把晶片P1固定，以入射光线为轴旋转偏振片P2时，从P2透射过来的光的强度发生周期性的变化．
当Pl与P2的透振方向平行时，透射光的强度最大，当Pl与P2的透振方向垂直时，透射光的强度最弱
几乎等于零
其透射光的强度可由下式求得：
(式中a为偏振光的偏振方向与偏振片的偏振方向的夹角)，
上式就是著名的马吕斯定律。
从马吕斯定律可以看出，线偏振光通过偏振片后，光强随入射线偏振光的振动方向和偏振片的透光轴方向
之间的夹角q的改变而改变．当a=O时，I=I。，透过偏振片的光强最大；当n--90。时，I=0，没有光透过偏
振片。
根据以上原理可知，如果在所有的汽车前挡风玻璃和车灯玻璃上镀一层偏振膜，而保持这两种偏振膜的偏
振方向互相垂直，就能达到在夜间会车时避免车灯强光透过，而眩目的目的。
2偏振片的分类形式
目前的玻璃镀膜技术已十分成熟。从最初的化学镀膜到真空蒸镀以至发展到现在的真空磁溅射镀膜。国外
很早就在玻璃镀膜的技术上开发了车灯防护产品。早在1995年，BOCCT公司取得氧化硅阻挡膜专利；德国
Leybold公司把这一技术用于汽车车灯的在线团束溅射镀膜上。而我国的玻璃镀膜技术发展比较缓慢。1990
年以后才迅速发展。根据我国目前汽车和玻璃市场的发展趋势，应该开发这种偏振膜产品(也就是车灯阻挡膜)。
上文提到的偏振片就可以用在玻璃上镀覆偏振膜的方法得到。一般较常用的偏振片种类有以下数种：
2．1反射型
当光线斜射入玻璃表面时，其反射光将被部分偏振化。利用多层玻璃的连续反射效果即可将非偏振光转为线性
偏振光。
2．2复屈折型
将两片方解石晶体接合，入射光线会被分解为两道偏振光，称为平常光与非常光。
2．3二色性微晶型
将具有二色性的微小晶体有规则地吸附排列在透明的薄片上，这是人工第～次做出偏光膜的方法。
2．4高分子二色性型
利用透光性良好的高分子薄膜，将膜内分子加以定向。再吸着具有二色性的物质，此为现今生产偏光膜最主要
的方法。这类吸收式的起偏器都是以膜(Film)或是板Ⅱ1ate
or
Sheet)的形式存在，因此，通常又称之为偏光膜
(Polarizing Film)或偏光板(Polarizmg Plate orSheet)。英文上另外一个更通俗的称呼是Polarizing Filter。
3偏振膜的发展过程
为了更好地了解偏振玻璃的功能，我们有必要再来了解一下偏振膜的发展过程和它的分类方法：
3．1偏光膜的起源
偏光膜是由美国拍立得公(Polaroid)iilJ始人兰特(Edwin H．Land)于1938年所发明。六十年后的今天，虽然
偏光膜在生产技巧和设备上有了许多的改进，但在制程的基本原理和使用的材料上仍和六十年前完全一样。因
此，在说明偏光膜的制作过程的原理之前，先简单的叙述一下兰特当时是在什么情况下褥到灵感，相信这有助
于全面了解偏光膜的制作过程。
兰特于1926年在哈佛大学念书时看了一篇由英国的一位医生Dr．Herapath在1852年发表的论文，内容提到
Dr．Herapach的一位学生Mr．Phelps曾不小心把碘掉入the solution disulfate of quinine，他发现立即就有许多小的
绿色晶体产生，Dr．Herapath于是将这些晶体放在显微镜下观察，发现当两片晶体相重叠时，其光的透过度会
随晶体相交的角度而改变，当它们是相互垂直时，光则被完全吸收；相互平行时，光可完全透过。
这些碘化合物的晶体非常小，所以在实际应用上有了很大的限制，Dr．Hempath花了将近十年的时间来研究
如何才能做出较大的偏光晶体，可是他并没有成功。因此，兰特认为这条路可能是不可行的，于是他采用了以
下的方式：
t
●兰特把大颗粒晶体研磨(ball mln)成微小晶体，并使这些小晶体悬浮在液体中。
●将一塑料片放A上述的悬浮液中，然后再放入磁场或电场中定向。
●将此塑料片从悬浮液中取出，偏光晶体就会附盖在塑料片的表面上。
●将此塑料片留在磁场或电场中，干燥后就成为偏光膜。
兰特的方法是将许多小的偏光晶体，有规则的排列好，这就相当于一个大的偏光晶体。他应用上述的方法，
在1928年成功的做出了最早问世的偏光膜J片。这种方法的缺点是费对、成本高和模糊不透明。但兰特已经
发现了制造偏光膜的几个重要因素：(1)碘(2)高分子(3)定向(Orientation)。经过不断的研究改进，兰特终于在1938年发明了到现在还在沿用的制造方法，其制法如下：首先把一张柔软富化学活性的透明塑料板(通常用PVA
浸渍在12／KI的水溶液中，几秒之内许多碘离子扩散渗入内层的PVA，微热后用人工或机械拉伸，直到数倍长
度，PVA板变长同时也变得又窄又薄，PVA分子本来是任意角度无规则性分布的，受力拉伸后就逐渐一致地偏
转于作用力的方向，附着在PVA上的碘离子也跟随着有方向性，形成了碘离子的长链。因为碘离子有很好的
起偏性，它可以吸收平行于其排列方向的光束电场分量，只让垂直方向的光束电场分量通过，利用这样的原理
就可制造偏光膜。时下最通用的偏光膜是兰特在1938年所发明的H片，一直沿用至今。
3．2偏光膜的种类及发展：
偏光膜的应用范围很广，不但能使用在LCD做为偏光材料，亦可用于太阳眼镜、防眩护目镜、摄影器材
之滤光镜、汽车头灯防眩处理及光量调整器，其它尚有偏光显微镜与特殊医疗用眼镜。为了满足轻量化及使用
容易的要求，偏光膜的选择以高分子二色性型为主，这类起偏材料的种类有四：
3．2．1金属偏光膜
将金、银、铁等金属盐吸附在高分子薄膜上，再加以还原，使棒状金属有起偏的能力，现在已不使用这种方法
生产。
3．2．2碘系偏光膜
PVA与碘分子所组成，为现今生产偏光膜最主要的方法。
3．2．3染料系偏光膜
将具有二色性的有机染料吸着在PVA上，并加以延伸定向，使之具有偏旋光性能。
3．2．4聚乙烯偏光膜
用酸为触媒，将PVA脱水，使PVA分子中含一定量乙烯结构，再加以延伸定向，使之具有偏旋光性能。
通过以上的介绍，我们可知，一直以来偏光膜均是将具有二色性的有机染料涂覆在聚乙稀醇上进行拉伸定
向而成。在玻璃工业飞速发展的今天，我们能否借助在线沉积镀膜技术生产出玻璃偏振产品，这有待于玻璃行
业的科技工作者的进一步研究，相信在不久的将来，必将有更多更好的技术面世，为推动我国的汽车工业和玻
璃工业的发展做出贡献。
参考文献
1．张三慧编《大学物理学》第2版，清华大学出版社
2．黄士萍编《玻璃与玻璃制品生产加工技术及质量检验标准规范实务全书》2003年版，三秦出版社
3．鲁云编《先进复合材料》，机械工业出版社
在中国，绝大多数货车是略微向后倾斜的。其实这是中国车辆种类少的原因，少见多怪这个很容易理解吧？在美国，如同轿车那么斜的货车很常见， 他们还有直立的甚至向前倾斜的。中国向前倾斜的也有，比如仿制俄罗斯的火箭炮拖车就是这样的。早期的轿车也是直立的，有时出于美观向后略微倾斜。随着汽车的发展，出于减少空气阻力的考虑，高速的轿车挡风玻璃都变成向后倾斜以获得更好的空气动力性。货车一般车速比较慢，而且货车因为重载，风阻占整个行驶阻力的份额比较少，再者货车驾驶舱占整个车的尺寸很小，风挡形状对整个车没多少影响。所以货车对挡风玻璃的倾斜没那么多考虑。通常，玻璃略微向前倾斜会有最好的观察性能，但这样会造成重量增加，所以一般这种形状的很少见到。略微向后倾斜在结构重量、使用空间和观察性能方面得到了最好的统一，所以大多数汽车都这样布置包括一些轿车。大角度向后倾斜因为玻璃的反光和阳光对司机的干扰，因此观察性能很差，另外空间利用上也差，结构重量变大，这是为了获得高速性能而做出的妥协。这种结构对前下方的视线也被阻挡了，所以对于驾驶员高高在上的货车来说完全不可取，即使轿车中也用得不是很多。
《工厂实习报告_社会实践》这篇精彩演讲论文来自网络，版权归作者所有；时间：2004年6月10日――6月18日sO100 地点：广东东莞大朗镇 这次能有机会去工厂实习，我感到非常荣幸。虽然只有一个礼拜的时间，但是在这段时间里，对于一些平常理论的东西，有了感性的认识，感觉到受益匪浅。 以下是我在实习期间的一些总结以及心得体会。在以后开展自身的工作，以及在对客户的沟通应对上，希望能有所借鉴。 一、工厂的总体规模水平 亚泰（东莞）木业位于东莞大朗镇，占地24600平米，员工600多人。近十多年的制造历史已经发展成一家具有专业规模的木制品专家，在东莞制造业发达的地区也小有名气。 走进厂区，只见洁净整齐的环境和次序井然的工作程序。虽然是国内的制造厂家，但是，到了车间，看过那些先进的流水线，那些熟练的技术水平，完全会感觉到现代化的管理。作为木质产品的制造厂，一些诸如木屑的飞扬，机器的喧嚣以及混合着的胶水味油漆味等问题，都是难免存在的，但是工厂已经把这些都尽可能的减少到最低限度了。走在车间，这些大多的木制厂家所面临的严重问题似乎在我们工厂并没有太大的困扰，反而是那些管理和效率吸引了大多的参观者。 工厂有自己的作息时间，并且都会严格遵守。就连中午休息间隙，每个工人都会把自己得区域整理得井然有序，这样的自觉整理也是工厂之所以能保持洁净的原因之一。在用餐问题上，工厂也有自己的特色。那就是上至高层主管下至普通工人，吃的饭菜一律相同，没有任何的特殊化。 二、学习过程 如下几点是在工厂实习期间，就我的工作需要，主要学习到的一些知识以及由此得到的一些心得。 （一）木材的选用 工厂最常用的木材还是红木（非洲花梨木），枫木（美国），胡桃木。大多都是从国外进口，这也就是为什么我司的报价要比国内同等厂家的价格要高的原因——正是“一分价钱一分货”。 MDF板也是常用的材质之一。我司很多产品也都可以选用MDF贴木皮来达到仿实木的效果。对于一些想节省成本的客户来说可以推荐一用。 这些常规木材在仓库里都备有一定数量的库存，其他的木材也有备量，但是一般都要尽量推荐选用常规木材（除非客户定购的产品数量庞大值得工厂采购另外一些昂贵的木材），这对于工厂的加工技术、生产周期、生长成本等都会有所帮助。 （二）加工方面 工厂所采用的机器都比较先进，一般来说都是机器自动操作，比如CNC数控机，万能圆锯机,立轴机等。所以，只要操作得当，人员安排合理，一般都能产生较高的效率（一般来说，都需要熟练人工）。 虽然说工厂对于大多数的木制产品都能生产，但是以后在和客户沟通过程中，在尽量满足客户要求的同时，还要尽量站在工厂的立场上考虑。比如，可以向客户推荐一些外形相同，但是做法简单，结构清晰的样品。这对于工厂来说不但可以降低成本，而且还可以提高效率。 （三）喷漆加工 白身加工完成以后，应尽快转入喷漆车间，否则木材会变形。喷漆的流程为：着色（给产品上底色）――底漆――面漆。喷底漆到喷面漆的过程中还要有磨砂的工艺。 底漆又NC漆和PU漆之分。工厂常采用的底漆是NC漆，因为PU漆的成本要比NC高，而且如果喷PU漆的话要求的环境也比较高，必须有无尘房才可以。一般都会推荐客户用NC漆. 喷漆加工的时间一般为两天左右。但是虽然所花费的时间不长，但是一张订单的完成，工厂都会把每道环节都会安排到位。因此，在和客户确认订单的时候，一定要把每个要求都确认完整。有些客户在白身做完以后，油漆没有确定，这样搁在一边的话，不但产品容易变形，而且也影响了订单的进度，给工厂带来了不必要的麻烦。 （四）镭射和丝印 目前工厂的最大镭射尺寸为：320×320mm，最小为：× 镭射后可以上色，最常见的是上黑色，上完黑色，可以使镭射图案更清晰。但是一般不推荐客户镭射后上色，这样的话会增加成本。镭射的费用是视镭射图案的复杂程度而言的，一般来说都是每件产品1块钱。 丝印也是常用的一种方法，但是它的要求是丝印的表面要光滑。 要求镭射或者丝印的话都会要求客户提供图片，最好是电子文档。 （五）包装 包装是成品完工前的最后一道工序，也是一个产品比较重要的组成部分。包装工序包含了产品的简单组装、包皮、包绒布、五金件的装配、包装物的制作、对产品的前道工序的品检、产品的包装。 质量是品质的保证。因此，我们工厂对质量也有严格的把关。一般一道包装的流水线上都有二到三个品检人员进行严格的产品检验，从产品的去尘、五金和玻璃制品的质检到最后的装箱，每个细节都会有工人严格的操作标准。对于一些外销客户来说，对于产品都会比较挑剔，但工厂都会满足这些的要求。这也就是为什么我们工厂的产品会有质量的保障，在产品上很少出现质量纰漏的原因。 而同样是国内订单的话，往往会有一些刁蛮的客户，在产品没有品质问题的时候却还要挑一些邪瑕疵”。对于这些问题，我觉得除了要和客户解释清有些是因为木质品本身的问题之外，还要让他们了解我们工厂对于质量方面的控制要求是达到了国内先进水平的，很多质量问题的产生很可能实在运输过程中的碰撞和野蛮运输。 当然，为了避免在运输途中的损坏，在采用一般的安全包装下，除了用一些常规包装物（纸盒、纸箱、礼盒、海绵、保力龙、珍珠棉、拷贝纸、气泡袋、胶带等）外，还可以在纸箱六个面用保力龙板保护。 （六）其他配件 五金是常用到的配件。因此，对于一些常规的五金件，诸如一些合叶、铜扣、铜脚等，工厂都会采购一定的数量以备库存。另外像一些在笔上五金件，工厂自己也有制造的能力，很多都可以独立完成。 另外像EVA之类的，也都需要另外采购。 三、心得体会 这次的实习，让我了解到了工厂的规模水平、生产流程以及一些常规产品的制作，在以后的业务操作中相信会有较大的帮助。 另外我觉得一方面在工厂供货给我们的同时，另一方面也要积极配合工厂，把双方的工作都做好。同时，自己也还要不断的学习产品的知识，服务好客户。公司整体的业务水平提高了，才能开创出良好的业绩。
浅论软玉的资源分布及矿床成因模式类型关键词 资源分布 鉴定 类型前言软玉主要产于我国新疆和田，故历史上又称为和田玉，是我国出产的众多玉石品种中最好的一种。软玉在我国古代玉文化中占有十分重要的位置，古代的很多玉器都是用软玉雕刻而成的。不仅从宝石学角度看有很高的价值，而且还具有历史文物价值。软玉按颜色划为白玉，青白玉、青玉、黄玉、碧玉、墨玉、糖玉等。选购软玉首先看玉质，最好的品种是羊脂白玉，它色似羊脂雪白，质似羊膏温润，而其他的品种较差。软玉的质地越细腻 、油脂感越强越好。软玉软玉的仿制品较多，主要有仿羊脂白玉的石英岩玉、大理岩玉和玻璃。石英岩玉：是一种由石英小颗粒组成的岩石，洁白、半透明-不透明、硬度7级，可以刻划玻璃，断口处不平坦，有颗粒感。大理岩玉：是由方解石小颗粒组成，洁白、不透明、硬度3级，不能刻划玻璃，断口处也是不平坦的颗粒状。玻璃：灰白、半透明、硬度级，仔细寻找可以看到小圆气泡，断口处为平滑的弧面。一.软玉，是由细小的闪石纤维交织而成，洁白、半透明、硬度为级，可以刻划玻璃，断口处为参差不齐的纤维状。仔细对比可以找出它与仿制品之间的差异。和田玉在我国软玉一般都为通常意思上的和田玉。和田玉分布于新疆莎车——塔什库尔干、和田——于阗、且末县绵延1500公里的昆仑山脉北坡，共有九个产地。和田玉的矿物组成以透闪石——阳起石为主。并含微量透辉石、蛇纹石、石墨、磁铁等矿物质。和田玉自古以来就分为山产和水产两种。水产的称为子玉，山产的叫宝盖玉。当地采玉者则根据和田玉产出的不同情况，将其分为山料、山流水、子玉三种。以下图片多来自雅园玉道等网站。子玉又名子儿玉，是指原生矿经剥蚀被流水搬运至河流中的玉石。其特点是块度较小，常为卵形，表面光滑。因为长期搬运、冲刷、分选，所以子玉一般质量较好。那么我们一般如何判断，通用标准是：无色无皮为山料，有色有皮为子料和田玉的品种软玉和田玉根据玉色可分为五大色系：一白 ，二黄，三碧，四墨，五糖。多数为单色玉，少数有杂色。玉质为半透明，抛光后呈脂状光泽，和田玉的经济价值评定依据是颜色与质地纯净度。其主要品种有：1）白玉：含透闪石95%以上，颜色洁白，质地纯净、细腻、光泽滋润。为和田玉中优质品种。2）羊脂白玉：白玉中的上品，质地纯洁细腻含透闪石达99%，色白呈凝脂般含蓄光泽。同等重量玉材，其经济价值几倍于白玉。甲级白A等3）青白玉：质地与白玉无显著区别，仅玉色白中泛淡淡的青绿色，为和田玉中三级玉材，经济价值略次于白玉。4）青玉：色淡青、青绿、灰白均称青玉，颜色匀净，质地细腻，含透闪石89%、阳起石6%。呈油脂状光泽。5）黄玉：基质为白玉，因长期受地表水中氧化铁渗滤在缝隙中形成黄色调。根据色度变化定名为：密蜡黄、粟色黄、秋葵黄、黄花黄、鸡蛋黄等。色度浓重的密蜡黄、秋葵黄极罕见，其价值可抵羊脂白玉。6）糖玉：氧化铁渗入透闪石形成深浅不同的红色皮壳，深红色呈“糖玉”、“虎皮玉”，白色略带粉红的称“粉玉”。糖玉常和白玉或素玉构成双色玉料，可制作“俏色玉器”。7）墨玉：透闪石中夹石墨、磁铁成分即成黑色。墨玉多为灰白或灰黑色玉中夹黑色斑纹，依形命名为“乌云片、淡墨光、金貂须、美人鬓”等。黑色斑浓重密集的称纯漆黑，价值高于其他墨玉品种。墨玉呈蜡状光泽，因颜色不均不宜雕琢纹饰，多用于制成镶嵌金银丝的器皿。8）碧玉：产于准葛尔玉矿，又称天山碧玉。呈灰绿、深绿、墨绿色，以颜色纯正的墨绿色为上品。夹有黑斑、黑点或玉筋的质差一档。碧玉含透闪石85%以上，质地细腻，半透明，呈油脂光泽，为中档玉石。软玉鉴定初玩玉的人由于不懂玉，最怕遇到赝品。目前市场上玻璃仿玉制品的辨识，恐怕是赝品中最普遍、最简单的一种。常见的是被称为“翡翠”的光溜溜的小圆环、小鸡心、玉牌片等。这种玻璃制品因为是浇模而成，合范时高温的玻璃液在器物的边沿多少会溢出一点，冷却后成为隐隐凸起的范线。用手摸、眼看都会有所发现。如果拿放大镜映光观察，其中定有大大小小的气泡。 如果不请专家，初玩玉者要自己鉴定玉的真假，可从三方面观察：一、由于玻璃质地十分脆硬，结构排列疏通，缺乏玉的致密和坚韧性，经不起强烈的高速旋刻，因此在玻璃上一般加工不出高浮雕和圆雕。二、用放大镜查找气泡，哪怕只能见到一个，也能确认不是玉。三、玻璃加入氧化铬，色近红宝石；加入氧化钴，色近蓝宝石；加入氧化铬和氧化铜，色近祖母绿……如此等等，还有好多种假玉。但它们的色调总显得单薄，缺乏天然玉色之油润、浑厚的感觉。新玉和旧玉的鉴定不同。新玉的鉴定侧重于真假品种、质地优劣与雕工的精粗。而旧玉的鉴定相对复杂，除了对新玉的几个基本要求之外，还要识别玉器的制作及其历史价值。古玉器鉴定对玉制出土文物及传世文物质地、时代、名称、功能、等级、真伪等进行的考辨、识别和判定。玉器质地的鉴定 依凭视觉观察，并借助矿物学、宝石学的检测手段，确定各种玉的矿物种属以及化学成分、结晶构造和物理特性。通常在不可破坏原件的前提下，可进行硬度、比重和折射率的测定。如古玉原有伤残，允许少量近似无损的取样分析，可借助红外光谱，X光粉晶和扫描电子显微镜等仪器，观察被鉴定的玉材光学性质与结构，并测量其晶系。按国际上宝石学及矿物学通用概念，玉仅只包括碱性单斜辉石的硬玉及钙角闪石的软玉，两者均为链状硅酸盐矿物，通称真玉。不属于上述范围，即为假玉或半玉。中国古代的真玉是软玉。辽宁阜新查海遗址，共出土8件玉器，经测定全是真玉；马家浜文化的河姆渡遗址，所出玉器全是假玉；上海青浦崧泽遗址，所出玉器主要是真玉，杂有假玉；晚期的良渚文化，余杭反山、瑶山遗址所出玉器，几乎全是真玉。对玉器质地的鉴定，还要研究其产地，探索古代玉器来源，研究各个地区的交往和各种文化之间的影响与交流。中国有一些早年出土的玉器，由于几经辗转流传，已经和传世品等同了，近年学者依据考古新发现的资料，选择出土地点和时代明确的标准器为尺度，找出一些传世古玉器与上述标准器在形制、花纹上的相似性，从而归纳出某些古玉的地域性，重新找出正确的时空地点，这种鉴定断代方法已为研究者所采用。各级博物馆和文物收藏单位，对玉器藏品都要进行断代、辨伪、建档和定级。考古学界、文博部门鉴别真伪古玉器并确定其年代归属，大致通过以下途径：①掌握时代风尚和作品风格。选择考古发掘品作为标准器，有助于解决传世品断代。在无发掘品可以对比时，就需长期累积目鉴经验，掌握玉器各个时代的风格和发展演变脉络。辨明某种器物产生的上限和被取代的下限，鉴定家鉴定年代时才会胸有成竹。例如商代动物形玉雕，能够运用写实和夸张等造型手法，并受到当时特定的意识形态制约，制造出很多杰出的作品，一般商墓出土佩玉多为扁平状的平浮雕，但发展到妇好墓，出土的是造型比较复杂的圆雕。西周动物形佩玉，多雕出动物的外轮廓，宛如剪影。春秋战国时期，扁平状动物佩玉大为减少，代之而兴的是成组佩玉。佩玉不但相互连属，有一定组合，而且讲究形象和色泽的对称。战国时期佩玉的纹饰日趋繁缛，线条多卷曲相连，与商周前期纹饰迥然不同。到了汉代，使用玉材经过严格挑选，质地温润，洁白无瑕。另外，封建统治者对传统的礼器重视程度减低，而以生前拥有的贵重的生活实用品和死后葬玉的多寡，来衡量他们社会地位的尊卑高下。战国两汉盛行的谷纹、蒲纹，在汉以后全部消失，到北宋后期仿古之风兴起时才重新出现。上述例证说明，随着时代风尚的变化，玉器制作都留下了时代的烙印。②从工艺上着眼。因雕工与工具及工匠的师承习惯有关，最易于无意中透露出时代风格。如：新石器时代玉璧、玉琮，孔为两面钻，对接处微有偏移，形成台痕，这时期玉器上的钻孔，孔外径大，越往里边直径越小。同时，器表面留下绳锯加工时在两边下垂的弧线痕；商代则为金属直锯加工留下的直线痕。红山文化玉器表面喜用磨薄边缘，中心打洼的加工手法。商代多用双钩隐起的阳线装饰细部，线条顺随造形的曲度弯转。西周玉雕形成一面坡的独特作法。战国玉器琢玉工具有较大改进，玉器表面磨出玻璃光泽，而且显得锋芒毕露。汉玉纹饰中有细如发丝的阴刻线，习称“游丝刻”，并在玉兽，玉鸟某些部位上饰有细阴刻短平线，这是汉玉中极有时代特征的制作技巧。宋、辽、金之玉雕中常见一种深层立体镂雕手法，用此类手法制作的玉器有玉佩、炉鼎等。到了明代，改深层立体镂雕为上下不同图案的双层镂雕，如玉带饰。明代雕琢立形器物，对侧面、内膛、底足不甚注意。清代则平整规矩，作工考究，一丝不苟。③与同时代其他工艺品对比。时代风格贯穿到同时期各个工艺部门，相互之间存在借鉴、交流、吸收、融合的地方很多。商代玉器多有象征性和装饰性的图案，与青铜器工艺基本一致。西周玉器上的鸟纹，往往高冠、喙嘴，长尾上卷，与青铜器上的鸟纹如出一辙。春秋时期黄君孟夫妇墓出土的兽面纹玉饰，上边所饰近似窃曲纹，与同墓所出蟠螭纹壶上的窃曲纹雷同。淅川下寺一号墓出土的春秋时代的玉牌饰切关系。宋代玉器有着浓厚的生活气息，本身形体又趋向图案化，与当时画院画风不无关系。元、明、清玉器除了受文人画影响之外，其中明代的分层镂雕，又与织锦、雕漆的风格近似。④从文献中求得补证。例如研究汉代从葬玉衣，从其渊源，春秋战国时代的缀玉面幕，发展到两汉的金镂玉衣，银镂玉衣，铜镂玉衣，直至玉衣的消亡，魏文帝禁止“珠襦玉匣”从葬，都找到了文献依据，从而对玉衣的断代得出令人信服的结论。汉代的玉具剑、玉刚卯亦见诸文献，唐代始流行玉带板，史载唐高祖曾将于阗新进贡的十三銙玉带赐李靖，因此对上述的玉饰品出现的年代有了界定。辽、金时代“春水玉”、“秋山玉”研究和断代，都从文献上得到了确凿的印证。“春水玉”所指为鹘(海东青）捉鹅(天鹅）图案的玉器。“秋山玉”所指为山林虎鹿题材的玉器，前者与辽史记载的辽帝行至“春捺钵”“鸭子河泺”进行狩猎活动情景相吻合，后者与辽史记载“秋捺钵”活动相一致。金人依契丹旧制，金史上称前述题材的玉器为“其从春水之服，则多鹘捕鹅，杂花卉之饰”和“秋山之饰”。⑤微观细部特征和变化。老一辈鉴定家在这方面都有许多过人之处，他们对各个玉器品类细部的变化都了如指掌，如对龙纹、螭纹的造形和纹饰，对玉璧、玉剑饰、玉人物形象等都做过深入细致的研究，能够逐一指出时代变迁的轨迹，再结合其他方面的认识，所做判断往往十分准确。⑥留心甄别仿古做假。这有赖于掌握各时代真器的特征，认真分析比较，找出疑点。伪器必然在某些方面露出破绽，尤其是后人仿制古玉，是可以鉴别出来的软玉在我国古代玉文化中占有十分重要的位置，很多软玉雕件，不仅从宝石学角度看有很高的价值，而且还具有历史文物价值。由于成矿带形成条件的不同，新疆和田玉与世界其他产地的软玉相比，有着自身的特点：颜色丰富、光洁莹润、结构细腻，而这些也使得新疆和田玉赢得了“软玉之王”的美称。富士特和田白玉城对和田玉一些基本性质作了简单的介绍，可以使您在欣赏与购买和田玉饰品时，更加深刻地体会其魅力所在软玉成份与产地成分：硅酸钙镁铁 硬度： 比重： 折射率： 双折射： 软玉被确认是另一种玉，产状为纤维性的闪石晶体集合体。韧 于钢的连锁结构，被视为上等的雕刻材料，起初用作武器，后来用 作饰品。其颜色变化不一，从富含铁的深绿软玉，到富含镁的奶油 色变种，可能呈同质的、斑点的或条纹。产地：中国人雕刻软玉历史达2000多年，材料初从中亚特基斯坦进 口，后从缅甸进。其他有西伯利亚（深绿色，带黑斑点）、俄罗斯 （波菜色）和中国。软玉也分布于纽西兰北岛和南岛的各种岩石中 .还有澳大利亚（黑软玉）、美国、加拿大、墨西哥、巴西、台湾、辛 巴威（深绿色）、意大利、波兰、德国和瑞士。软玉的基本性质1.矿物组成软玉的主要矿物组成为透闪石—阳起石类质同象系列，有时会有少量透辉石、滑石、蛇纹石、绿泥石、黝帘石、钙钙榴石、铬尖晶石等伴生矿物。2.化学组成Ca2Mg5(Si4O11)2(OH)2—CaFe5(Si4O11)2(OH)2，两种组分的类质同象系列，在多数情况下软玉是这两种端元组分的中间产物。3.晶系及结晶习性软玉的主要组成矿物为阳起石和透闪石，都属单斜晶系；这两种矿物的常见晶形为长柱状和纤维状，软玉本身则是纤维状矿物的集合体，具毛毡状的交织结构，因而具有极好的韧性，不易碎裂。当这些纤维定向排列时，还可以产生猫眼品种。4.结构构造软玉的典型结构为纤维交织结构，块状构造。质地致密、细腻。软玉韧性好，其原因是因为细小纤维的相互交织使颗粒之间的结合能加强，产生了非常好的韧性，不易碎裂，特别是经过风化、搬运作用形成的卵石，这种特性尤为突出。玻璃：灰白、半透明、硬度级，仔细寻找可以看到小圆气泡，断口处为平滑的弧面。软玉，是由细小的闪石纤维交织而成，洁白、半透明、硬度为级，可以刻划玻璃，断口处为参差不齐的纤维状。仔细对比可以找出它与仿制品之间的差异。和田玉在我国软玉一般都为通常意思上的和田玉。和田玉分布于新疆莎车——塔什库尔干、和田——于阗、且末县绵延1500公里的昆仑山脉北坡，共有九个产地。和田玉的矿物组成以透闪石——阳起石为主。并含微量透辉石、蛇纹石、石墨、磁铁等矿物质。和田玉自古以来就分为山产和水产两种。水产的称为子玉，山产的叫宝盖玉。当地采玉者则根据和田玉产出的不同情况，将其分为山料、山流水、子玉三种。以下图片多来自雅园玉道等网站。软玉和田玉根据玉色可分为五大色系：一白 ，二黄，三碧，四墨，五糖。多数为单色玉，少数有杂色。玉质为半透明，抛光后呈脂状光泽，和田玉的经济价值评定依据是颜色与质地纯净度。其主要品种有：1）白玉：含透闪石95%以上，颜色洁白，质地纯净、细腻、光泽滋润。为和田玉中优质品种。2）羊脂白玉：白玉中的上品，质地纯洁细腻含透闪石达99%，色白呈凝脂般含蓄光泽。同等重量玉材，其经济价值几倍于白玉。甲级白A等3）青白玉：质地与白玉无显著区别，仅玉色白中泛淡淡的青绿色，为和田玉中三级玉材，经济价值略次于白玉。4）青玉：色淡青、青绿、灰白均称青玉，颜色匀净，质地细腻，含透闪石89%、阳起石6%。呈油脂状光泽。5）黄玉：基质为白玉，因长期受地表水中氧化铁渗滤在缝隙中形成黄色调。根据色度变化定名为：密蜡黄、粟色黄、秋葵黄、黄花黄、鸡蛋黄等。色度浓重的密蜡黄、秋葵黄极罕见，其价值可抵羊脂白玉。6）糖玉：氧化铁渗入透闪石形成深浅不同的红色皮壳，深红色呈“糖玉”、“虎皮玉”，白色略带粉红的称“粉玉”。糖玉常和白玉或素玉构成双色玉料，可制作“俏色玉器”。7）墨玉：透闪石中夹石墨、磁铁成分即成黑色。墨玉多为灰白或灰黑色玉中夹黑色斑纹，依形命名为“乌云片、淡墨光、金貂须、美人鬓”等。黑色斑浓重密集的称纯漆黑，价值高于其他墨玉品种。墨玉呈蜡状光泽，因颜色不均不宜雕琢纹饰，多用于制成镶嵌金银丝的器皿。8）碧玉：产于准葛尔玉矿，又称天山碧玉。呈灰绿、深绿、墨绿色，以颜色纯正的墨绿色为上品。夹有黑斑、黑点或玉筋的质差一档。碧玉含透闪石85%以上，质地细腻，半透明，呈油脂光泽，为中档玉石。二.古玉器鉴定对玉制出土文物及传世文物质地、时代、名称、功能、等级、真伪等进行的考辨、识别和判定。玉器质地的鉴定 依凭视觉观察，并借助矿物学、宝石学的检测手段，确定各种玉的矿物种属以及化学成分、结晶构造和物理特性。通常在不可破坏原件的前提下，可进行硬度、比重和折射率的测定。如古玉原有伤残，允许少量近似无损的取样分析，可借助红外光谱，X光粉晶和扫描电子显微镜等仪器，观察被鉴定的玉材光学性质与结构，并测量其晶系。按国际上宝石学及矿物学通用概念，玉仅只包括碱性单斜辉石的硬玉及钙角闪石的软玉，两者均为链状硅酸盐矿物，通称真玉。不属于上述范围，即为假玉或半玉。中国古代的真玉是软玉。辽宁阜新查海遗址，共出土8件玉器，经测定全是真玉；马家浜文化的河姆渡遗址，所出玉器全是假玉；上海青浦崧泽遗址，所出玉器主要是真玉，杂有假玉；晚期的良渚文化，余杭反山、瑶山遗址所出玉器，几乎全是真玉。对玉器质地的鉴定，还要研究其产地，探索古代玉器来源，研究各个地区的交往和各种文化之间的影响与交流。玉器时代的鉴定 除考古发掘品，运用地质地层学和考古类型学的方法，以及参照有纪年的器物年代，确定出土玉器的年代序列，认识其演化过程外，凡是失去了出土地点，无法辨认伴出的器物和原生环境，以及传世的古玉器都需要鉴定和断代。中国有一些早年出土的玉器，由于几经辗转流传，已经和传世品等同了，近年学者依据考古新发现的资料，选择出土地点和时代明确的标准器为尺度，找出一些传世古玉器与上述标准器在形制、花纹上的相似性，从而归纳出某些古玉的地域性，重新找出正确的时空地点，这种鉴定断代方法已为研究者所采用。各级博物馆和文物收藏单位，对玉器藏品都要进行断代、辨伪、建档和定级。考古学界、文博部门鉴别真伪古玉器并确定其年代归属，大致通过以下途径：①掌握时代风尚和作品风格。选择考古发掘品作为标准器，有助于解决传世品断代。在无发掘品可以对比时，就需长期累积目鉴经验，掌握玉器各个时代的风格和发展演变脉络。辨明某种器物产生的上限和被取代的下限，鉴定家鉴定年代时才会胸有成竹。例如商代动物形玉雕，能够运用写实和夸张等造型手法，并受到当时特定的意识形态制约，制造出很多杰出的作品，一般商墓出土佩玉多为扁平状的平浮雕，但发展到妇好墓，出土的是造型比较复杂的圆雕。西周动物形佩玉，多雕出动物的外轮廓，宛如剪影。春秋战国时期，扁平状动物佩玉大为减少，代之而兴的是成组佩玉。佩玉不但相互连属，有一定组合，而且讲究形象和色泽的对称。战国时期佩玉的纹饰日趋繁缛，线条多卷曲相连，与商周前期纹饰迥然不同。到了汉代，使用玉材经过严格挑选，质地温润，洁白无瑕。另外，封建统治者对传统的礼器重视程度减低，而以生前拥有的贵重的生活实用品和死后葬玉的多寡，来衡量他们社会地位的尊卑高下。战国两汉盛行的谷纹、蒲纹，在汉以后全部消失，到北宋后期仿古之风兴起时才重新出现。上述例证说明，随着时代风尚的变化，玉器制作都留下了时代的烙印。②从工艺上着眼。因雕工与工具及工匠的师承习惯有关，最易于无意中透露出时代风格。如：新石器时代玉璧、玉琮，孔为两面钻，对接处微有偏移，形成台痕，这时期玉器上的钻孔，孔外径大，越往里边直径越小。同时，器表面留下绳锯加工时在两边下垂的弧线痕；商代则为金属直锯加工留下的直线痕。红山文化玉器表面喜用磨薄边缘，中心打洼的加工手法。商代多用双钩隐起的阳线装饰细部，线条顺随造形的曲度弯转。西周玉雕形成一面坡的独特作法。战国玉器琢玉工具有较大改进，玉器表面磨出玻璃光泽，而且显得锋芒毕露。汉玉纹饰中有细如发丝的阴刻线，习称“游丝刻”，并在玉兽，玉鸟某些部位上饰有细阴刻短平线，这是汉玉中极有时代特征的制作技巧。宋、辽、金之玉雕中常见一种深层立体镂雕手法，用此类手法制作的玉器有玉佩、炉鼎等。到了明代，改深层立体镂雕为上下不同图案的双层镂雕，如玉带饰。明代雕琢立形器物，对侧面、内膛、底足不甚注意。清代则平整规矩，作工考究，一丝不苟。③与同时代其他工艺品对比。时代风格贯穿到同时期各个工艺部门，相互之间存在借鉴、交流、吸收、融合的地方很多。商代玉器多有象征性和装饰性的图案，与青铜器工艺基本一致。西周玉器上的鸟纹，往往高冠、喙嘴，长尾上卷，与青铜器上的鸟纹如出一辙。春秋时期黄君孟夫妇墓出土的兽面纹玉饰，上边所饰近似窃曲纹，与同墓所出蟠螭纹壶上的窃曲纹雷同。淅川下寺一号墓出土的春秋时代的玉牌饰，周身满蟠虺纹，与同出的荐鬲器身上的纹饰几乎没有差别。汉代游丝刻在同时期线刻画像石中可以找到相同之处。唐代玉器被人们称之为形神兼备，雕塑感增强，在一定程度上是唐代绘画、雕塑影响所致。这时期玉器造形、纹饰与同时期的金银器也有密切关系。宋代玉器有着浓厚的生活气息，本身形体又趋向图案化，与当时画院画风不无关系。元、明、清玉器除了受文人画影响之外，其中明代的分层镂雕，又与织锦、雕漆的风格近似。④从文献中求得补证。例如研究汉代从葬玉衣，从其渊源，春秋战国时代的缀玉面幕，发展到两汉的金镂玉衣，银镂玉衣，铜镂玉衣，直至玉衣的消亡，魏文帝禁止“珠襦玉匣”从葬，都找到了文献依据，从而对玉衣的断代得出令人信服的结论。汉代的玉具剑、玉刚卯亦见诸文献，唐代始流行玉带板，史载唐高祖曾将于阗新进贡的十三銙玉带赐李靖，因此对上述的玉饰品出现的年代有了界定。辽、金时代“春水玉”、“秋山玉”研究和断代，都从文献上得到了确凿的印证。“春水玉”所指为鹘(海东青）捉鹅(天鹅）图案的玉器。“秋山玉”所指为山林虎鹿题材的玉器，前者与辽史记载的辽帝行至“春捺钵”“鸭子河泺”进行狩猎活动情景相吻合，后者与辽史记载“秋捺钵”活动相一致。金人依契丹旧制，金史上称前述题材的玉器为“其从春水之服，则多鹘捕鹅，杂花卉之饰”和“秋山之饰”。⑤微观细部特征和变化。老一辈鉴定家在这方面都有许多过人之处，他们对各个玉器品类细部的变化都了如指掌，如对龙纹、螭纹的造形和纹饰，对玉璧、玉剑饰、玉人物形象等都做过深入细致的研究，能够逐一指出时代变迁的轨迹，再结合其他方面的认识，所做判断往往十分准确。⑥留心甄别仿古做假。这有赖于掌握各时代真器的特征，认真分析比较，找出疑点。伪器必然在某些方面露出破绽，尤其是后人仿制古玉，是可以鉴别出来的三.软玉成份与产地成分：硅酸钙镁铁 硬度： 比重： 折射率： 双折射： 软玉被确认是另一种玉，产状为纤维性的闪石晶体集合体。韧 于钢的连锁结构，被视为上等的雕刻材料，起初用作武器，后来用 作饰品。其颜色变化不一，从富含铁的深绿软玉，到富含镁的奶油 色变种，可能呈同质的、斑点的或条纹。产地：中国人雕刻软玉历史达2000多年，材料初从中亚特基斯坦进 口，后从缅甸进。其他有西伯利亚（深绿色，带黑斑点）、俄罗斯 （波菜色）和中国。软玉也分布于纽西兰北岛和南岛的各种岩石中 .还有澳大利亚（黑软玉）、美国、加拿大、墨西哥、巴西、台湾、辛 巴威（深绿色）、意大利、波兰、德国和瑞士。化学式：Ca2(Mg,Fe)5(OH)2(Si4O11)2软玉的基本性质1.矿物组成软玉的主要矿物组成为透闪石—阳起石类质同象系列，有时会有少量透辉石、滑石、蛇纹石、绿泥石、黝帘石、钙钙榴石、铬尖晶石等伴生矿物。4.结构构造软玉的典型结构为纤维交织结构，块状构造。质地致密、细腻。软玉韧性好，其原因是因为细小纤维的相互交织使颗粒之间的结合能加强，产生了非常好的韧性，不易碎裂，特别是经过风化、搬运作用形成的卵石，这种特性尤为突出。5.光学性质（1）颜色：软玉的颜色有白、灰白、黄、黄绿、灰绿、深绿、墨绿、黑等(图12-2-2)。当主要组成矿物为白色透闪石时则软玉呈白色，随着Fe对透闪石分子中Mg的类质同象替代，软玉可呈深浅不同的绿色，Fe含量越高，绿色越深。主要由铁阳起石组成的软玉几乎呈黑绿—黑色。（2）光泽及透明度：软玉呈玻璃光泽和蜡状光泽；绝大多数为半透明至不透明，以不透明为多，极少数为透明。（3）折射率和光性：软玉的折射率为（+），点测法：。软玉是多矿物集合体，在正交偏光下没有消光。（4）吸收光谱：软玉在498nm和460有两条模糊的吸收带，在509nm有一条吸收线，某些软玉在689nm有双吸收线。（5）发光性：紫外线下软玉为荧光惰性。6.力学性质（1）相对密度：(+)。（2）硬度：摩氏硬度为5-6。7.特殊光学效应所谓的软玉猫眼，有时又称为阳起石猫眼。是一种由平行排列的纤维状的阳起石或作阳起石和透闪石的固溶体组成的集合体，具有较好的猫眼效应。
食品工程毕业论文题目
引导语：关于食品工程这一专业，有哪些论文题目可以选择呢？以下是我为大家整理的食品工程毕业论文题目，供各位阅读与借鉴。
一、《微生物学》研究小课题
1、灵芝的生产与加工技术的观察研究
2、天麻的生产与加工技术的观察研究
3、不同消毒剂的抑菌试验
4、苏云金杆菌的药效试验
5、紫外线杀菌试验
6、紫木耳的高产生产试验
7、平菇的高产生产试验
8、木本植物的扦插试验
9、无根豆芽菜的生产试验
10、食用菌病虫害防治试验
二、食品安全、食品营养方向
1、综述转基因食品的安全性
2、保健品的发展前景
3、有关某一具体食品的营养素的分析和检测（比如，鱼，肉或红富士苹果等）
4、有关某一类人群的营养调查报告及营养监测
5、有关某一类食品的营养强化（比如，赖氨酸，锌等）
6、某一类人群的营养和健康现状及分析（比如，婴幼儿，女性，老年人，青少年等）
7、冠心病患者的饮食及防治
8、糖尿病患者的膳食原则及防治
9、如何科学饮食
10、如何正确的摄入某一类营养素（比如，钙，维生素A等）
11、改进生产某一食品的工艺流程（比如，浅谈改进啤酒泡沫质量的措施）
12、综述绿色食品
13、综述无公害食品
14、分析各国的膳食结构
15、综述膳食结构跟体质、性格等关系
三、分子生物学、现代生物技术方向
1、微生物制剂的.生产与应用
2、基因工程技术的应用与发展
3、生物菌肥对植物的影响与作用分析
4、质粒的构建和扩增
5、现代生物技术在作物品种改良上的应用
6、生物信息学的发展和应用
7、魔芋的生长特性及功用
8、植物DNA提取方法的探讨与改进
9、红曲霉的液体培养方法优化
10、大肠杆菌质粒DNA提取方法的优化
四、生物技术方向
1、生物技术经济学分析
2、生物技术在医药领域的应用
3、我国的生物多样性及其保护
4、农业生物技术的发展与展望
5、基因重组技术研究现状
6、转基因食品的安全性评价
7、如何免费利用网上资源--生物技术网络资源的利用
8、浅谈生物技术领域的知识产权保护
9、生物技术与环境治理
10、现代生物技术与食品工业
随着社会的发展和人们道德、价值、法律观念的增强,现代社会要求一名合格医生应该具备丰富的专业知识同时具备良好的个人素质。那么医学专业的论文如何选题呢?下面我给大家带来医学 毕业 论文选题与题目参考_医学专业的论文题目有哪些，希望能帮助到大家!
医疗 保险 毕业论文题目
[1]医保药品目录调整之退出机制的国际 经验 借鉴
[2]德国长期护理保险制度的缘起、运行、调整与改革
[3]美国长期照护评估系统最小数据集升级对我国老年护理评估的启示
[4]基于RE-AIM模型的城乡居民大病保险模式评估
[5]“十四五”期间提升老龄人口医养服务路径的思考
[6]人口流动对居民商业保险需求的影响研究——基于CGSS2017数据的实证分析
[7]浅谈中医“治未病”费用补偿机制
[8]政府财政精准施策,助力医疗卫生体制高效运行——以阜南县医改实践为例
[9]美国医疗保险与药物治疗管理
[10]美国药物治疗管理服务的计费模式
[11]东营地区农村医疗保险对农村居民消费的影响
[12]全民医保“十四五”规划发展方向与商业保险的发展建议
[13]“十四五”期间财险业发展前景预测
[14]“管理式医疗+保险科技”模式在健康保险发展中的应用
[15]现行医保结算方式下的医院 财务管理 探讨
[16]公立医院医保基金内部控制的问题与对策探讨
[17]大别山连片特困地区农户多维贫困测度及治理研究——以安徽省W县为例
[18]上海市质子重离子医院商业保险模式实践及思考
[19]医疗协作模式医联体激励相容制度分析
[20]资源配置视角下长期护理险15个城市服务供给模式分析
[21]我国社会保障体系对居民就业的影响研究
[22]“一带一路”背景下针灸推拿英语复合型人才国内外就业情况分析
[23]中国医保预算影响分析的研究范式
[24]中国医保预算影响分析的研究范式
[25]20_—20_年镇江地区烧伤流行病学特征分析
[26]城乡居民医疗保险征缴问题与对策——以镇巴县税务局观音税务分局征缴实践为例
[27]对“锦欣医疗”跨界合作的营销策略分析
[28]老年女性精神分裂症患者乳腺癌患病风险因素
[29]立足新阶段 坚持新理念 开启新征程——关于医疗保障体系现代化的几点思考
[30]社会保险基金财务和会计制度改革的探索与思考——从医疗保障制度改革视角探讨
[31]海南自贸港医疗保障与国际接轨的走向思考
[32]多维度多层次推进医疗保障 应保尽保的珠海实践
[33]宁夏城乡居民大病保险制度运行情况分析与思考
[34]定点医疗机构医保基金使用规范初探
[35]我国心脑血管疾病治疗费用与基本医疗保险支出核算与分析
[36]浅谈外伤与疾病的关联性鉴定在工伤认定中的运用
[37]基本医疗保险按病种分值付费比较研究
[38]某三级公立医院出入院服务时效和患者满意度现况分析
[39]新形势下生育保险费用精细化管理探索与实践——基于某三级综合性医疗机构视角
[40]国内外DRG病种支付应用与发展的探讨
[41]经济法视野下农民工社会保障制度分析
[42]我国互联网医院服务模式分析
[43]北京市16区患者基层医疗卫生机构就诊情况及影响因素研究
[44]经济新常态环境下社会保险与商业保险融合发展研究
[45]基于层次分析法研究门诊患者选择医疗机构的影响因素
[46]农民参加城乡居民基本医疗保险满意度及其影响因素——基于湖南省5市的实证分析
[47]用人单位未缴纳基本医疗保险的侵权损害赔偿——以保定金盛公司医保纠纷案为例
[48]西宁地区ICU老年慢性阻塞性肺疾病伴严重呼吸衰竭的危险因素分析
[49]老龄化背景下我国老年人长期照护社会性保险法制构建初探
[50]政研融合构建医保治理体系与现代化初探
医院管理mba论文题目
1、临床路径在医院管理中的应用
2、以医院管理年为契机 提高医院服务水平
3、患者满意度分析与医院管理对策研究
4、临床路径在我国医院管理中应用的现状
5、医院管理与医疗保险的关系与利益探讨
6、医院管理信息系统的建设与发展
7、医院管理干部培训需求与建议
8、浅谈如何加强医疗风险管理
9、精细化管理是医院管理的好模式
10、医院管理干部制度改革的实践
11、《中华医院管理杂志》被引分析研究
12、医疗设备管理在医院管理中的地位和作用
13、如何在医院管理中更好地使用激励
14、论建设高素质职业化医院管理人才队伍
15、试论建立我国现代医院管理会计制度
16、华西医院管理模式探讨
17、公立医院管理与考核的国际经验及启示
18、经济转型期公立医院管理者的激励与约束机制研究概述
19、当前医院管理中几个 热点 问题的辨识
20、医疗保险费用支付方式改革对医院管理的影响
预防医学毕业论文选题
1、公众如何预防新型冠状病毒感染的肺炎
2、 儿童 乙型肝炎疫苗预防接种效果探讨
3、预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南
4、健康 教育 在社区传染病预防控制中的应用效果评价
5、孕前检查预防出生缺陷的优生优育对策分析
6、预防接种薄弱区量化甄别与考核效果分析
7、出生缺陷的相关因素及预防现状分析
8、青少年流行性传染病的控制及预防 方法 研究
9、浅谈煤矿尘肺病预防及粉尘危害防治
10、呼吸道传染病的主要特点及预防控制办法
11、研究学校学生传染病的预防与控制 措施
12、探讨宫血宁胶囊预防药物流产后子宫出血的效果
13、室内装修过程中的职业危害预防
14、社区传染病的预防和控制措施
15、职业性布鲁氏菌病的预防
16、职业性中毒性肾病的危害和预防
17、靖江市儿童家长预防接种服务满意度调查分析
18、高危人工流产术后宫腔粘连的预防疗效观察
19、于计划免疫月龄前发生麻疹的预防措施分析
20、健康教育在儿童保健和预防接种中的效果分析
21、公共卫生管理在传染病预防工作中的作用
22、探讨调查细菌性食物中毒的病原菌与预防对策分析
23、儿童家长预防接种知识知晓情况分析
24、公共卫生监测对传染病预防控制的影响
25、瑞昌市新入学儿童预防接种情况及影响因素分析
26、20_-20_年禽流感流行情况及其监测和预防
27、中国破伤风免疫预防的现状、问题与展望
28、儿童计划免疫预防接种依从性影响因素分析
29、常见肾脏疾病儿童的预防接种
30、流行传染病的控制及预防方法探讨
31、芬吗通在临床中预防术后宫腔粘连的应用效果
32、一例接种卡介苗后疑似预防接种异常反应的分析
33、职业性急性钡及其化合物中毒的预防
医学专业的论文题目有哪些相关 文章 ：
★ 医学论文选题的四大基本方法
★ 与医学相关的论文集锦
★ 临床医学专业毕业论文5000字(2)
★ 儿科医学论文题目
★ 临床医学专业毕业论文5000字
★ 妇科医学论文题目
★ 与医学相关的论文锦集
★ 药学类毕业论文题目
★ 儿科医学论文题目
★ 成人医学本科毕业论文范文(2)