2019 APMCM竞赛硅 dioxide 熔化规律图像处理论文

2019年APMCM（亚太地区数模竞赛）优秀论文"A96330.pdf"聚焦于利用图像处理技术研究硅 dioxide（二氧化硅）的熔化规律。该论文针对无法通过直接接触测量，但可以通过间接图像监控手段探测的硅 dioxide 熔化过程进行建模。研究团队（Team#96330）采用了成熟且高效的K-means聚类算法对原始图像进行分割，从而有效地提取出二氧化硅的轮廓信息，同时应用Canny滤波技术去除了图像边缘周围的噪声，通过腐蚀和膨胀技术优化了轮廓区域，最终得到了具有明显二氧化硅轮廓特性的二进制图像。 在问题1中，他们建立了一个基于K-means的图像分割模型，通过这个模型，能够准确地定位和分析硅 dioxide 在图像中的位置。为了更精确地测量熔化过程，他们在二进制图像中构建了二维坐标系，并计算了二氧化硅中心质点的位置。这一系列步骤旨在通过数字化处理和图像分析，揭示硅 dioxide 在特定条件下的熔化行为，可能涉及温度、压力等因素的影响。 这篇论文不仅提供了理论模型，还可能包含实验数据和结果的分析，展示了如何将数学模型与实际图像处理技术相结合，用于解决实际科学问题。这对于大学生和数学竞赛参与者来说，是一份宝贵的参考资料，因为它展示了如何将数学知识应用于实际工程问题，并且强调了跨学科合作在现代科技竞赛中的重要性。 论文可能探讨了熔化现象的数学描述、图像特征提取方法的优化以及如何通过算法来处理和解释复杂的图像数据。此外，它可能还讨论了比赛中的创新点和挑战，如如何处理实时监测和数据精度问题，以及如何在时间限制下完成如此复杂的数据处理任务。 2019 APMCM的这份优秀论文深入挖掘了图像处理技术在硅 dioxide 熔化规律研究中的应用，对于理解非接触式测量方法、提升图像处理算法在科学研究中的作用以及培养学生的实践能力具有重要意义。它不仅为参赛者提供了一种新的分析工具，也为后续相关领域的研究者提供了有价值的研究范例。