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直线导轨检测论文

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工程测量被广泛应用于测绘、国土规划、土建工程等多领域,包含普通测量、控制测量、地形测量、海洋测量、大地测量、道路测量、建筑测量、地下工程测量、桥梁工程测量、隧道工程测量等技能的专业技术。下面是我为大家整理的有关工程测量论文 范文 ,供大家参考。

《 工程测量在水电水利工程建设中的作用 》

摘要:工程测量可为水利工程建设提供准确的数据、资料,对水利工程建设具有重要意义,保持水利水电工程的安全运行,为人民生命财产安全提供着技术性的支持,对促进水利水电事业起着至关重要的作用。本文从以下几个方面对工程测量在水电水利工程建设中的重要作用进行了详细论述。

关键词:工程建设;工程测量;测量数据;作用

在水利水电工程中,测量是一项很重要的工作,它贯穿着水利水电工程建设全过程。经过准确、周密的测量后,水利工程可以顺利的按图施工,还可以为施工质量提供重要的技术支持与保障,更是质量检查的主要手段与 方法 。在规划设计水利工程时,需要进行地形资料的收集与整理,要提供提供中、小比例尺的地形图以及相关的信息,在进行建筑物的设计时需要注意,应该提供的是大比例尺地形图。所以,工程建设与工程测量是确保水利工程项目建设,能够取得成功的重要基础与关键。

1水电水利工程建设中工程测量重要性

(1)现今测量作为一门专业技术,以其能够将设备、建筑物等按照大小、形状、位置等不同设计要求在实地进行标定,以及够准确的采集和表示各种地貌及地物的几何信息等显著特点,被广泛应用到了各种工程建设之中。水利工程施工测量是保证工程施工测量过程处于受控状态,并严格按设计图纸、修改通知、技术规范和合同等的具体要求,进行控制测量的作业。通过资料和图纸进行规划和设计,同时选定最为经济、合理的方案,再通过测量与各项工程的施工相配合,并确保设计意图的正确执行。为满足竣工后工程在管理、使用、维修乃至扩建时的需要,还需编绘竣工图。工程测量数据还可为确定水利工程的堤坝高度、设计水利工程中的各项水工建筑等提供依据。

(2)水利工程结构定型的依据即工程测量,工程测量决定了水利工程的设计和定位,可以利用工程测量来确定水利工程基础、诊断水利工程问题,并且是诊断水利工程质量的最重要手段,各种测量数据可尽早的发现水利工程存在的问题,其意义十分重大。施工测量准备工作是保证整个工程施工测量工作顺利进行的重要环节,包括施工图纸的审核,监理单位提供的平面坐标点和高程点的交接及校核,施工测量方案的编制与数据的整理等。测量在高程放样方面可为模板施工提供准确的基准点,能够保证模板施工的平整度以及混凝土施工提供标高控制线,以确保其在施工后和平整度。工程测量可以为工程施工管理提供可靠的资料以及技术支持,并可对水利工程项目混凝土施工中混凝土种类的使用、混凝土厚度等提供精确的数据。

2水电水利工程测量存在的问题

(1)在水利工程建设要达到水利工程项目建设质量不断提升的目标,就需要进行详细的工程测量,并将工程测量的数据予以应用,以消除那些不可预见的因素确保工程质量。水利工程的施工质量对区域性经济发展和居民的生命安全有重要的影响,在水利水电工程建设阶段需要明确各个控制要点,满足工程实际测量体系的具体要求。在水利水电工程开工建设前期的测量工作,必须按照建设单位的建设规模和具体要求,以及按照项目所在地的自然条件和预期目的进行规模设计。否则将会出现测量数据的误差,就有可能导致水利工程在施工过程中出现严重的质量问题,甚至是引发重大的安全事故造成严重的经济损失,同时对社会方面也会增加严重的负面舆情。

(2)主体结构的施工过程中,要重视工程测量对多方面数据确定的影响,要做好水利工程的轴线、坡面的平整度、 渠道 的中线、大型水利工程建筑物垂直度控制以及主体标高控制等项工作,以防止出现、变形、偏位、渗漏等常见病害的发生,造成对水利工程质量的严重伤害,从而使水利工程项目在日常运行过程的安全性能受到影响。还要作好水工建筑物的变形观测,杜绝由于水工建筑物沉降、位移所引起的安全质量事故发生,以确保水利工程安全的稳定性。工程测量对水利水电工程建设有一定的指导性意义,因此需要结合施工工程设计形式的要求,对不同的设计环节进行分析,适应水利水电工程的建设需求。

3工程测量在水电水利工程建设中的管理与应用

(1)工程测量不但广泛的应用于建筑、土地测量等领域,其在水利工程建设也占据着重要的位置。工程测量能够为水利工程建设提供各项数据,可能保证水利工程建设基础的质量,从而确保整个水利工程项目的质量。随着计算机技术的飞速发展以及“互联网+”时代的到来,出现了地面测量、数字化测绘和RS、GIS、3S、GPS等,先进技术设备和集成测绘新技术的深入应用,使水利水电工程测量的手段和方法进行着快速的更新换代,同时也在不断的开拓着服务领域。这些测量方法最大的特点就是可对数据进行修正,能够让测量对象的参数得到及时修正,提升测量数据的精准度和连续性。

(2)在结合实际对测量工作进行合理的安排,有效提升测量精度,推动水利水电工程建设、促进区域经济健康发展的同时,还应该注重加强包括测量技术水平提高、责任意提升等施工管理人员综合能力素养方面的培养,这样有助于在具体的工作中,采取切实有效的 措施 与方法,以确保工程测量的准确性。需对具体管理人员以及施工人员的工程测量意识进行巩固与加强,通过培训等对他们的质量意识和责任意识进行不断完善,使其在工作能够做到按部就班、不出纰漏,按照流程根据施工图纸进行放样,确定控制高程,以为后面的施工奠定基础,从而加强工程质量。

(3)现阶段对大坝水底地形的测量,主要还是技术人员根据卫星定位技术与多波束探测仪之间的紧密配合来进行的。近年来,我国水利水电工程测量研究投入增多,发展很快,进步很大,取得了显著成绩,在此基础之上我们还应注意,要加强管理人员以及施工人员的测量意识,要进一步提高对测量工作的重视度,从而达到各个环节工程测量水平的全面提升。随着测量数据传播与应用的多样化、网络化及社会化和测量数据采集与处理的实时化、自动化及数字化,还有测量数据管理的标准化、规格化与科学化,水利水电工程测量技术一定会有一个辉煌的未来。

4结束语

工程测量精准的观测成果,为水利水电工程质量和人民生命财产的安全提供了坚实的保障。水利工程的规划、设计和施工以及运行管理等各环节、各阶段都离不开测量工作。工程测量工作要不断的 总结 工作 经验 ,提升专业素质,引用、掌握先进测量仪器,以满足不同时期水利水电工程的不同需求。

参考文献:

[1]杨玉平,杨玉华.论工程测量在水利水电工程建设中的重要性[J].江西测绘,2014,(4):53-54+57.

[2]李添萍.浅析水利水电工程质量检测的重要作用[J].青海科技,2010,(4):136-138.

《 建筑工程测量施工放样方法及应用 》

摘要:随着我国经济发展水平的不断提高,建筑行业得到了显著发展,建筑工程测量作为建筑工程的重要组成,在整个建筑施工前期阶段发挥着重要作用,需要不断对工程测量施工放样技术进行改进与创新才能满足建筑项目需求。本文将对建筑工程测量施工的放样方法与应用进行分析,从而表现做好测量放样处理对工程的重要性。

关键词:建筑工程测量施工放样方法技术探讨

建筑工程开展过程中对尺寸与施工范围有着严格要求与控制,这就需要应用测量放样技术,工程测量存在于整个施工阶段,对施工质量与施工开展有重要意义,需要对放样精度与测量结果反复对比,增强测量放样的精度。鉴于测量施工结果是施工依据与参照,一旦放样测量出现误差,将会影响立模、打桩、钢筋混凝土施工方方面面,在施工位置上容易出现偏差,对施工方带来损失。

1建筑工程测量施工放样概述

内涵

施工放样就是按照设计图标注的内容实地定标的过程。此过程需要使用到全站仪、测量仪器等设备,需要明确设计图纸上平面位置与高程,使用测量仪将实地位置标记出来,按照建筑物间几何关系将距离与特征确定出来,得到距离、高程、角度等数据,再结合控制点位置,在实际建筑中将建筑物特征点标定出来。

施工放样的主要方式

(1)平面放样。

施工放样分为平面位置放样与高程放样两种。平面位置放样较为常见的方法有直角坐标法、方向线交法以及交汇法,每一种方法基本操作方法都需要按照长度与角度进行;极坐标法则是使用数学极坐标原理将极轴确定为连线轴,将其中的某一极点作为放样控制坐标,将极点距离与放样极点连线方向到极点的夹角计算出来,将其作为放样参考[1]。通常,放样点距离控制点很近,需要极坐标与其保持120米距离,这样在测量时将更加方便,角度测量可以使用经纬仪或者测距仪,在使用电子测距仪时需要将控制点的距离延长,这样才能使放样作业更加方便、灵活;直角坐标法主要就是保持坐标轴的平行控制线,先沿横坐标放样,再沿控制线方向放样,只需将直角测设出来便可。

(2)高程放样。

几何水准测量法应用时需要先控制高程点,将控制点精度引入到施工范围内,使用方便固定与保存的方法,在水准点的保密上可以使用一次仪器完成高程放样。常规测量方法为:放样点附近到控制点存在高差,此时,需要使用较长钢尺对高程测设。具体施工中需要使用木桩将放样高程固定下来,使用红线对木桩侧面标记,需要结合具体情况注记高程。三角高程测量法:对水平距离与天顶距两点进行观测,将两点的高差计算出来,这种观测方法虽然简单,但受条件限制需对大地控制点高程测量。基本原理为:将地面两点设为a、b,站在a点观测b点标高,将竖向角度设为α,两点水平距离为S0,a点仪器高设为i1,i2作为标高,此时a、b两点间高差表示为:S0tgα,假设地球表面是一个平面结构,能利用上述公式将直线条件计算出来,大地测量时,还需要对地球弯曲与大气垂直折光度充分考虑[2]。为将三角高程测量精度提高,可以使用对向观测法,将两点高差推导出来。

建筑工程总定位放样方法

可以使用经纬仪将放样方向确定下来,再使用钢尺将测量距离,对地势较平坦的地区需要将定向设置在平缓点位置,再使用测距仪完成测量。曲线定位放线也是常用手段,分为直线、圆曲线等,先将圆曲线桩坐标设计出来,再对坐标加密处理,利用公式进一步对坐标测算。

2放样中注意的问题

放样工作中,有很多内容需要注意:首先,在主轴点放样中,可以使用三点交会法、三边测距法,不能仅使用两点测角定点法,需要选择至少三个方向,将校核点设定为第三点。如果使用测角定点,则要在观测时从四个方向出发,丈量好轮廓距离,不管使用哪种放样法,都需要与理论值对比,防止出现误差。在使用光电测距法放样定点式,现场至少选择一个放样点,丈量设计间距时,能够使校核作用增强。如果通过规则图放样使,则首先要考虑的是放样点间的几何关系,并反复检查几何关系,使用方向法放样时,在使用仪器时可以确定至少两个方向,对方位观察看是否合格,如果精度过低或者存在倾斜,要使用天顶距观测法,防止出现校核偏差。

3放样过程中的现场平差

现场平差就是指在现场放样,现场测量存在偏差消除时可以使用现场平差法。比如,在测放某一个方向时,需要先定点倒镜与正镜,最终将两个方向中点方向值确定下来。在建筑施工中,对测量放样精度有较高要求,分为严密性与松散性要求,从建筑物角度看,严密性与构件存在相关性,如果放样存在的误差较大,将使建筑质量降低。而建筑各部分间的联系则能体现松弛关系,这种情况下需要对建筑各部分有深入了解,将三维数据规定确定下来,也可以结合施工具体情况将放样影响度降低[3]。要想更深刻了解放样精度特征,需要使放样保持严密性,多对严密性进行考虑。如果针对松散构件,则要将误差分散开,确保总体工程质量不会受到影响。与现场平差不同的是,不是将误差全部消除,而是将其放样到质量相关的地方,对其进行吸纳。如果是精密性较高的建筑部位,则要从控制主轴线上实施放样工作,不用考虑控制网精度设计,在完成对主轴线测设后,就可以将建筑部位设定为主轴线基础,将主轴为基准才能确保建筑具备严密性,减少测设带来的精度误差,保证测设的严密性。在具体施工中,还能在主轴基础上将误差分散到建筑各个部分,防止误差过于集中。

4防范误差的对策

受多种因素的影响,测量经常出现误差,极大影响到了建筑施工的顺利开展,人员组成、操作以及施工管理都是重要的影响因素,必须切实做好这些内容的管理与防范才能减少误差。要想将测量放样误差减少,首先就要做好测量准备工作,反复校核设计图纸中的数据,并核实总平面数据与坐标,将基础图与平面图轴线位置确定下来,对符号与标高尺寸进行检查,确保各项数据、参数的准确,对总平面布设位置与分段尺寸进行设定,使分段长度与各段长度一致。其次,还要在人员组织分配上尽量选择技术精湛、有高度责任心的施工人员,将这些人员分为5组。在具体测量中,需要准备好测量仪器与工具,并调整好仪器的温度,增强仪器使用的效率与准确性。及时将测量结果记录下来,确保测量的数据能够更加真实、准确,并能在核对中及时发现问题、解决问题,必须经过两个人反复核对以后才能将最终结果确定下来,使用加减相消法能够及时发现错误。针对问题采取科学、有效的定位复测措施,完成定位以后,复测建筑平面几何尺寸与角度坐标,对建筑物图纸设计与标高是否相符进行核对,对建筑方向准确性进行检查,发现存在的问题。质量监督机构要定期对放样操作进行监督,将质量管理检查机构建设起来,采取自检、互检以及复检方法使放样精度得到保证。

5结束语

建筑工程测量施工是一个复杂且漫长的过程,是建筑施工中必不可少的组成,一个环节出现误差或者遗漏就会对整个施工质量造成影响,为施工单位带来损失。为此,加强放样管理,强化放样操作,做好校核平差工作显得非常重要。这有这样,才能将测量误差消除,确保建筑工程质量与测量精度。

参考文献

[1]邓志永,冯显征.建筑施工测量误差分析及对施工放样精度要求的探讨[J].建筑工程技术与设计,2014(22):779-779.

[2]袁俊利.采用传统测量技术进行复杂立交桥工程测量的方法和措施[J].建筑技术,2012,43(9):806-809.

[3]郝安华,贾涛.试论市政道路工程测量放样控制工作的要点与对策[J].商品与质量•建筑与发展,2014(5):

《 地铁工程测量技术及应用 》

摘要:在地铁工程项目中,地铁测绘工作及测量技术是项目建设的基础工作,它不仅贯穿于整个地铁工程建设始终,还对地铁工程质量产生重要影响。本文结合地铁测绘工作的实践经验,分析了常见的地铁工程测量技术,就具体的实践应用进行了分析探讨,以期对相关的地铁工程测绘工作有所启示作用。

关键词:地铁测绘;测量技术;地铁工程

伴随我国经济建设的蓬勃发展,各地城市交通建设也面临着全新的发展局面,作为城市交通的最基础建设之一,地铁工程与百姓生活密切相关,其工程质量自然也备受社会关注。地铁测绘工作是地铁工程的一项重要环节,它贯穿于整个地铁工程,从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营,几乎都离不开测绘工作的支持。因此作为工程施工单位,需重视地铁工程测量技术的应用,保证测量的准确性,提高工程建设水平。本文结合具体工程实例,对上述问题进行探析,具有一定的参考价值。

1.地铁工程概述

为方便本次研究分析,本文选取了某地铁工程的具体实践建设作为研究参考对象。工程为某城市的地铁线路,是南北方向的主干线,线路全长约,其中地下线长约,地上线长约,该项工程是解决主城南北客运主流向出行需求的南北主轴线。结合本次地铁工程概述及以往的施工经验,总结本次地铁工程测绘工作和测量技术工作具有以下特点。首先,本次地铁工程项目属于城市地铁线路主干线,对城市交通影响较大;而且地铁项目投资大,工程建设周期长,因此地铁测绘工作要贯穿于整个项目始终,从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营,都需要测量技术支持。其次,地铁工程界限规定严格,施工过程中存在的误差都必须受到严格控制,测量技术必须有精确性和可靠性的保障。最后,地铁测量工作必须抓好每一个细节,要通过测量技术的管理提高项目管理质量,对于施工过程中一些关键环节如铺轨基标测量、隧道施工方面测量等,都要做好严格把控,从整体上提高测量技术水平,为地铁工程打下良好的基础。

2.地铁工程测量技术分析

地铁测绘工作贯穿于整个地铁工程建设项目始终,具体包括工程勘测阶段、地铁施工图设计阶段、地铁施工测量阶段、地铁的运营期等几个方面。本文主要从施工阶段对地铁工程测量技术的应用进行分析,具体如下。

测量机器人的应用

测量机器人是本次地铁工程施工阶段的主要测量技术,其具体实质上属于一种智能型电子全站仪,它能够代替人工来进行一系列的测量工作,如自动搜索、跟踪、识别,此外它还能精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息,在实际工程中取得了良好的测量效果。该项技术的测量优势在于测量精度高,智能自动化,自动照准,锁定跟踪,遥控测量及自动调焦等。本次工程测量实例中应用了测量机器人,对于本次地铁工程测量的可靠性和效率都有明显提升,测量精度度高,测量与绘制工作可以一体化进行。在实际工程中发现,测量机器人有着良好的对数据实时分析处理能力,这对于提高本次工程数据处理能力,提升测量精度发挥了重要作用。此外,电子全站仪的应用实现了集成化管理,可以有效确保数据的共享交换,施工放样的质量和效率都大幅提升,安装误差控制在一个很小的范围内。

定向测量

传统的竖井定向测量手段均采用全站仪、垂准仪和陀螺经纬仪联合的方式,而在本次工程的具体实例中,应用了定向测量系统,在隧道盾构的情况下,利用自动化引导系统进行隧道开挖,而且定向测量能够实现实时显示,对于隧道轴线的点偏移值能够及时发现并处理,保证了隧道开挖的可靠性,提高了隧道开挖的精度程度,对于工程中所存在的误差值也能控制在理想的范围内。此外,在本次工程的地下顶管施工过程中,考虑到传统的施工手段技术(即人工测量)费时费力,施工效益低下,因此在本次实际施工中采用了顶管自动引导测量系统,由计算机远程控制测量机器人来自动完成作业,取得了非常理想的施工效果。

断面测量

在本次工程的断面测量上,施工单位综合采取了断面测量系统,该系统的具体内容包括了全站仪、数据采集器、计算机和觇牌等等。在隧道施工中的各个环节上,该断面测量系统取得了良好的实践效果,放样、测量、检测和计算等诸多环节上都没有出现问题。在隧道的初砌和开挖工作中,测量准确性得到了保证,同时测量效率提升,节约了大量的人力物力。本次施工发现,利用断面测量来保证隧道施工的测量工作,一方面可以大大提高施工进度,测量速度有保障;另一方面,在同等的施工时间内,测量精度可以控制在理想范围内,一般精度范围可控制在毫米,测量精准度大大提升。此外在本次施工工程中,还利用到了无反射和全自动棱镜三维断面测量,一方面保证了测量数据采集的高效性,另一方面由于实现了多断面共同测量,且操作简便高效,可靠性强,因此又进一步提高了测量效率。

无棱镜测量的应用

在本次的地铁工程施工中,还涉及到了无棱镜测量机器人的具体应用。该项技术通过辐射测量极坐标的方式,准确并高效地完成了一系列的工测量工作,具体包括了隧道掘进放样、断面测量、围岩净空位移量测等等,测量精确度高,测量效率好。该项测量技术进行了有针对性的创新,在工程中利用计算机自动处理,有效减少了工程成本,测量起来也十分方便。该项测量技术的一个典型特点是把设计图中的地铁相应物体的位置及大小都放到实地中,这种趋近于真实的参考参照,大大提高了本次工程的放样精确程度。此外,施工基坑监测系统能够实现对数据的及时分析管理,对于地铁基坑监测项目也具有非常高的可行性。

地铁施工铺设阶段

在地铁施工铺设阶段,本次施工也采用了测量机器人。该项技术的主要原理是应用到了无线传输技术,通过它将测量数据持续传输到机载计算机,然后再利用计算机实现对地铁铺设的精确控制。通过该项技术在本次工程施工中的应用,施工铺设的安全性与质量都得到了有效保障。同时在铺设精度得到有效控制的前提下,铺设成本大大降低,工程经济效益得到了有效保证。此外在施工路面扫描系统中,测量机器人也有很高的应用价值,可将监测目标分为圆棱镜,无棱镜和反射贴片三种。

竣工测量阶段

在本次项目的地铁工程竣工阶段,也需要进行大量的数据测量,这些测量的数据将作为竣工验收的参考,并做相应好存档工作。这些具体的测量内容包括了地铁结构的平面位置、埋深、线路等诸多方面。通过测量机器人的应用,可以实现对相关建筑物(包括附属结构)的尺寸测量、线路及高程测量等,提升了轨道测量精度,保障了地铁工程测量放样的顺利实现。

总结

综上所述,地铁测绘工作是一项系统且复杂的内容,它贯穿于整个工程始终,并对工程质量提供了强有力的保障。在当前各地城市交通建设不断发展的新时期,地铁工程自然占据了十分重要的位置,相关单位需要在保证工程质量的前提下,加强工程测量管理工作,强化对地铁工程测量技术的研究,保证测量各个环节的质量与水平,确保工程顺利开展并取得良好的综合效益,推动我国地铁交通事业的发展迈向一个新高度。

参考文献:

[1]张铁斌.地铁工程测量技术及应用分析[J].科技展望,2015,09:39.

[2]龚振文,龙晓敏,胡朝英.昆明地铁工程测量技术分析及测绘新技术应用[J].山西建筑,2013,33:208-210.

[3]程栋.地铁工程测量中平面联系测量的应用[J].科技展望,2015,35:35.

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Proceedings,2005,p119-122(SCI、EI收录); Zhang,Jing; Ou,Zongying,Novel view generation from two reference images based on the same optical axis,The Fourth International Conference on Computer and Information Technology (CIT 2004),2004,p801-806(EI收录); Tang,Xusheng; Ou,Zongying; Xi,Ning,A hierarchical FloatBoost and MLP classifier for mobile phone embedded eye location system,Lecture Notes in Computer Science,v 3972 LNCS,Advances in Neural Networks - ISNN 2006: Third International Symposium on Neural Networks,ISNN 2006,Proceedings - Part Ⅱ,2006,p 20-25(EI收录); Ou,Zongying; Chen,Weiqing,A panoramic image mosaics algorithm based on wavelet decomposition and equidistant matching,Fourth International Conference on Virtual Reality and Its Applications in Industry,2004,p145-148(EI收录); Ou,Zongying; Guo,Mingen,Neural network based fairing of digitized curves and its application,Lecture Notes in Computer Science,v 3497,n Ⅱ,Advances in Neural Networks - ISSN 2005: Second International Symposium on Neural Networks. Proceedings,2005,p854-859(SCI、EI收录); Ou,Zongying; Wang,Xiaodong,Constructing full view panoramic image based on spherical model,Fourth International Conference on Virtual Reality and Its Applications in Industry,2004,p 117-122(EI收录) ZY,Guo H,Wei HL,Fingerprint classifier using embedded hidden Markov models,LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 3338: (SCI收录) YF,Ou ZY,Eyes location by hierarchical SVM classifiers,LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 3173: (SCI收录)王亮申; 欧宗瑛,图像纹理分析的灰度-基元共生矩阵法,计算机工程,2004(23)(EI收录)13.曹新建; 张鹏; 王小东; 刘长宝; 李刚; 欧宗瑛,房地产信息管理系统开发研究,计算机工程与设计,2004⑼14.何洋; 欧宗瑛; 郭浩,基于方向场和频率场的自适应指纹图像增强算法,大连理工大学学报,2004⑸(EI收录)15.华顺刚; 逄岭; 欧宗瑛,特征点提取及视图变形技术研究,大连理工大学学报,2004⑸(EI收录)16.何洋; 欧宗瑛,基于场结构的指纹图像细节特征提取算法,石油大学学报(自然科学版),2004⑶(EI收录)17.张恒博; 欧宗瑛,一种基于色彩和灰度直方图的图像检索方法,计算机工程,2004⑽(EI收录)18.王小东; 李刚; 欧宗瑛,一维下料优化的一种新算法,大连理工大学学报,2004⑶(EI收录)19.金霞; 欧宗瑛,基于HL7标准医疗信息交换消息的构建/解析,焦作大学学报,2004⑴20.唐棣; 孙岩; 韩丽; 欧宗瑛,一种基于显示空间的圆窗口的图形裁剪算法,小型微型计算机系统,2004⑷21.张恒博; 欧宗瑛,一种改进的扫描线真实感图形显示算法,计算机工程,2004⑹22.张恒博; 欧宗瑛,一种利用多特征向量的彩色图像检索方法,计算机工程与应用,2004⑵23.李晖; 欧宗瑛,异构分布环境下数据获取与多态发布,计算机工程与设计,2004⑴24.王宏漫; 欧宗瑛,基于支持向量机的人脸识别方法研究,小型微型计算机系统,2004⑴25.柴玉森; 欧宗瑛; 韩风武; 陆培德; 韩锋,基于CAPP的模具报价系统的开发,模具工业,2004⑴26.韩峰; 张静; 欧宗瑛,基于摄像机纵向运动的序列图像的实时漫游,小型微型计算机系统,2005⑽27.刘文琦; 杨建华; 张鹏; 欧宗瑛,一种基于椭圆曲线的门限代理签名方案,大连理工大学学报,2005⑹(EI收录)28.袁野; 欧宗瑛,一种基于单个神经元的摄像机标定自适应算法,大连理工大学学报,2005⑹(EI收录)29.何洋; 欧宗瑛,基于局部细节邻接图的指纹匹配算法研究,哈尔滨工业大学学报,2005⑽(EI收录)30.宋涛; 欧宗瑛; 陈伟卿,基于模糊连通性的彩色图像切片序列分割方法,小型微型计算机系统,2005⑼31.王亮申; 朱玉才; 陈少华; 侯杰; 于京诺; 苏子林; 欧宗瑛,利用SVM进行车型识别,计算机工程与设计,2005⑼32.胡志萍; 欧宗瑛; 王虹,基于图像合成的虚拟制造环境描述,机械设计与研究,2005⑷33.李云峰; 欧宗瑛,基于相位信息的图像特征定位,光电技术应用,2005⑸34.韩锋; 苏铁明; 欧宗瑛; 罗丹,SolidWorks环境下三维冲模标准件库的开发,大连轻工业学院学报,2005⑶35.宋涛; 欧宗瑛; 王瑜; 李冠华; 刘斌,八叉树编码体数据的快速体绘制算法,计算机辅助设计与图形学学报,2005⑼(EI收录)36.王亮申; 欧宗瑛; 侯杰; 于京诺; 朱玉才; 曲衍国; 王保卫; 宋进桂,基于遗传算法的最优直方图阈值图像分割算法,数据采集与处理,2005⑵(EI收录)37.张静; 胡志萍; 欧宗瑛,基于异常匹配点去除的基本矩阵优化估计,计算机工程,2005⒀(EI收录)38.王亮申; 欧宗瑛; 侯杰; 于京诺; 曲衍国; 宋进桂; 朱玉才,基于金字塔结构颜色特征的图像数据库检索,计算机工程与设计,2005⑷39.王亮申; 于京诺; 侯杰; 欧宗瑛; 朱玉才; 陈燕,目标形状特征的新定义,计算机工程与应用,2005⒄40.宋涛; 欧宗瑛; 陈伟卿,中国虚拟人三维模型重建和可视化,大连理工大学学报,2005⑶(EI收录)41.华顺刚; 张洁玉; 欧宗瑛,基于图像的光照,计算机工程与设计,2005⑶158.王亮申; 欧宗瑛; 朱玉才; 侯杰; 于京诺,基于SVM的图像分类,计算机应用与软件,2005⑸42.胡延平; 马德成; 何鸿鹏; 欧宗瑛,基于模型重建技术的图形匹配原理与方法,大连理工大学学报,2005⑵(EI收录)43.王宏漫; 欧宗瑛; 胡志萍,自由差分运算与直交型Snake模型,计算机辅助设计与图形学学报,2005⑶(EI收录)44.张静; 胡志萍; 刘志泰; 欧宗瑛,基于轮廓相位相关的图像自动拼接,大连理工大学学报,2005⑴(EI收录)45.郭浩; 欧宗瑛; 何洋,一个新的基于细节特征的指纹匹配方法,大连理工大学学报,2005⑴(EI收录)46.魏鸿磊; 欧宗瑛; 甘树坤; 张海东,采用逐级配准和分值加权的指纹匹配算法,计算机辅助设计与图形学学报,2006⑹(EI收录)47.胡志萍; 郭明恩; 欧宗瑛,一种基于图像轮廓信息的新视点图像生成算,大连理工大学学报,2006⑶48.侯建华; 欧宗瑛,基于边缘曲线光顺连续性恢复的灰度图像放大算法,小型微型计算机系统,2006⑷49.甘树坤; 欧宗瑛; 魏鸿磊,基于灰度特性的指纹图像分割算法,吉林化工学院学报,2006⑴50.宋卫卫; 李冠华; 欧宗瑛,医学体数据三维可视化技术,计算机工程与应用,2006⒅51. 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E-HMM/ANN混合网络人脸识别. 计算机辅助设计与图形学学报. 2002⑾ (EI收录)74. 基于组件的三维冲模CAD系统开发. 锻压技术. 2002⑸75. 关于小波分形压缩算法若干相关技术的研究. 工程图学学报. 2002⑵76. 矩常量——几何形状标识的新方法. 机械科学与技术. 2002⑸77. 一种足球机器人中指定颜色属性物体的识别方法. 小型微型计算机系统. 2002⑻78. 基于物质分类的三维空间断层图像匹配插值. 计算机辅助设计与图形学学报. 2002⑺79. 基于小波变换和模糊算法医学图像边缘检测算法. 大连理工大学学报. 2002⑷ (EI收录)80. 基于模糊推理的条形域形状分类. 计算机工程与应用. 2002⑽81. 基于学习向量量化网络的指定颜色物体的识别. 计算机工程与应用. 2002⑽82. 加权合成的嵌入式隐Markov模型人脸识别. 大连理工大学学报. 2002⑶ (EI收录)83. 一种基于斜率的摄像机畸变校正方法. 小型微型计算机系统. 2002⑸84. 保持轮廓清晰光滑的灰度图像放大算法. 计算机辅助设计与图形学学报. 2002⑷85. 基于顶点的冲裁零件排样系统. 机械科学与技术. 2002⑵86. 网络环境下三维参数化冲裁模标准件图形库. 机械科学与技术. 2002⑴87. 一种基于CT图像反求技术的实体几何造型方法. 机械科学与技术. 2002⑴88. 医学图像三维重建模型的剖切与立体视窗剪裁. 计算机辅助与图形学学报. 2002⑶89. 医学图像三维重建系统的数据结构表达及表面模型的构建. 生物医学工程学杂志. . . 基于遗传算法的以线段和圆弧为基元的曲线拟合. 计算机辅助与图形学学报. 2002⑵91. 基于Windows平台的视频捕捉技术研究. 计算机工程与设计. 2002⑶92. 面向整体设计的客车件冲模CAD系统的实现. 机械科学与技术. 2002⑷93. 冲模CAD系统中基于功能部件的层次化装配模型和相关技术研究. 模具工业. 2002⑹94. 进化算法在DNA序列比对中的应用. 数据采集与处理. 2002⑷95. 关于核苷酸序列频谱分析方法的探讨. 信号处理. 2002⑷96. 一种新的DNA序列映射规则及其分析应用. 信号处理. 2002⑵97. 基于BP网络的足球机器人视觉系统的标定. 机器人. 2001(S1)98. 面向企业应用的密钥管理技术研究. 计算机工程与设计. 2001⑹99. 给予矢量邻接图的剖面域识别与重建. 工程图学学报. 2001⑷100. 以Solid Works为支撑软件的模具标准件库的开发. 大连轻工业学院学报. 2001⑷101. 多叶光栅适形放射治疗系统图像图形处理软件研究与开发. 大连理工大学学报. 2001⑹102. 体素几何模型中物体表面的绘制算法. 机械科学与技术. 2001⑹ (EI收录)103. Dividing Cubes算法生成的物体表面的法向量方向的光顺操作. 计算机辅助设计与图形学学报. 2001⑿ (EI收录)104. 一种新的摄像机线性标定方法. 中国图像图形学报. 2001⑻105. 基于投影的断层间多连通物体轮廓表面重建. 大连理工大学学报. 2001⑸ (EI收录)106. 机车电气CAD系统及其关键技术. 机械科学与技术. 2001⑷ (EI收录)107. 一种新的敏感数字水印技术. 小型微型计算机系统. 2001⑺ (EI收录)108. 由基于轮廓重建的表面模型构建实体几何模型. 机械设计与研究. 2001⑵(EI收录)109. 医学图像的交互分割及三维表面重建. 工程图学学报. 2001⑵110. 三维医学图像MT表面重建的相关性处理及模型简化. 中国生物医学工程学报. 2001⑸111. 医学图像三维重建系统的数据结构表达及表面模型的构建. 生物医学工程学杂志. 2002⑵112. 用体素边界表面表示的体素模型及其显示算法. 机械科学与技术. . . 基于Delauny三角剖分的层析图像离散数据表面重建算法. 工程图学学报. 2001⑵114. 基于区域投影的微型足球机器人系统识别. 机械科学与技术. 2001⑵ (EI收录)115. 面向对象的柔性约束关系几何系统的建模研究及实现. 机械设计与研究. 2001⑴ (EI收录)116. CT图像表面重建技术中的边缘检测和跟踪补偿. 机械科学与技术. 2001⑹(EI收录)117. 基于B-rep模型的三维实体的真实感显示. 机械科学与技术. 2001⑵(EI收录)118. 基于柔性约束关系的二维几何系统的建模及求解. 机械科学与技术. 2001⑹(EI收录)119. 基于约束的机械产品零件参数化特征建模技术研究及实现. 组合机床与自动化加工技术. 2001⑷120. 机床夹具参数化零部件图形库及其系统. 制造技术与机床. 2001⑶121. 机械图纸扫描图像尺寸信息提取. 机械科学与技术. 2001⑵ (EI收录)122. 一种等级系统的密钥管理方法. 信息安全与通信保密. 2001⑵123. 泵水力模型数字化CAD系统——工程图中的曲线识别与数字化的研究. 机械科学与技术. . 扫描工程图像的浏览、圈阅与编辑技术研究. 组合机床与自动化加工技术. 2000⑴125. CAD系统中签名管理的设计与实现. 机械科学与技术. 2000⑹126. 工程图样管理系统及其关键技术. 机械科学与技术.. .(EI收录)127. 面向对象的特征模型研究与实现. 机械科学与技术. . .(EI收录)128. 基于特征技术的智能产品信息模型框架及其实现. 大连理工大学学报. . .(EI收录)129. 基于单义域邻接图的工程图纸扫描图像的字符提取. 工程图学学报. . . 基于单义域邻接图的圆弧与圆识别. 中国图像图形学报. 2000⑴131. 基于SQL Server的POS系统的开发与实现. 计算机应用研究. 2000⑵132. 基于CT图像反求技术的实体几何造型. 计算机应用. 2000(S1)133. 利用加密技术和网卡进行软件保护. 计算机应用. 2000(01)134. 工程图纸扫描图像的线段完整识别算法. 计算机工程.. .(EI收录)135. 描述工程图纸扫描图像的单义域邻接图的构建方法. 计算机工程与应用. 2000(08)136. 基于个人特征的省份认证技术的发展与应用. 计算机工程. 2000⑿137. 基于颜色信息足球机器人视觉跟踪算法. 大连理工大学学报. 2000(06)138. 机车电气元件智能建库环境研究. 内燃机车. 2000⑾139. 产品信息模型中形状特征的表达研究. 组合机床与自动化加工技术. 1999⑻140. Pro/Engineer特征造型分析与应用. 工程设计CAD与智能建筑. 1999⑻141. 地理信息系统的研制开发. 计算机工程. 1999⑴142. 工程图扫描图像中交叉区域识别处理方法的研究. 中国图像图形学报. 1999⑼143. 工程图图像的骨架提取和识别技术综述. 计算机工程. 1999⑹144. 扫描图像的圆弧的定位识别算法. 中国图像图形学报. 1999⑹145. 网络环境下工程图纸的“电子签字”技术. 组合机床与自动化加工技术. 1999⑼146. Windows95/NT下加密和数字签名的开发与应用. 通信保密. 1999⑷147. 工程扫描图像的直线整体识别算法. 中国图像图形学报. 1998⑾148. 基于分形几何模型的图像放大. 中国图像图形学报. 1998⑾149. 二维参数化CAD中的过约束及欠约束检查策略与实现. 大连理工大学学报. 1998⑸(EI收录)150. 手绘CAD图形输入的识别. 机械科学与技术.. (EI收录)151. 彩色印染图像的新的分组分段色分解技术. 计算机应用研究. 1998⑴152. 消防建筑图纸的审核管理. 计算机应用. 1998⑵153. 彩色图像颜色量化的优化. 大连理工大学学报. 1998⑴(EI收录)154. 网络环境下轴承CAD系统的开发. 计算机应用研究. 1998155. 联机手绘CAD图形的输入. 机械科学与技术. 1998⑵156. 彩色图像印染CAD系统. 计算机工程与应用. 1997⑿157. 数字曲线的线性逼近和分段识别. 大连理工大学学报. 1997⑸158. 基于多面体的过渡操作. 计算机应用与软件. 1996⑶159. 参数化CAD中基于当量图素的约束处理策略. 大连理工大学学报. 1995⑸160. 工程图样描述语言DDL. 大连理工大学学报. 1995⑸(EI收录)161. 实体造型中的回退原理及其应用. 大连理工大学学报. 1995⑸(EI收录)162. CAD图形数据库中特征关系和约束关系的自动识别和提取. 计算机工程. 1995⑹163. 基于ΓOCT21354-87标准的齿轮强度计算软件的开发. 机械科学与技术. 1995⑸ (EI收录)164. 二值和多值图像的边界跟踪和逼近. 大连理工大学学报. . (EI收录)165. 基于变异几何的平面连杆机构分析与仿真专家系统. 大连理工大学学报. 1995⑵166. 平面连杆机构分析与仿真专家系统. 计算机辅助设计与图形学学报. 1995⑴ (EI收录)

随着人工智能的热度上升,图像识别这一分领域也渐渐被人们所关注。图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了。可能很多同学还不知道什么是 OCR。我们先来看下 OCR 的定义:

今天就来简单分析下 OCR 技术的原理,不会涉及具体的算法讲解和推导,毕竟每一个算法都能占很长的篇幅,每一个算法都能重新开一篇来写。

从整体上来说,OCR一般分为两个大步骤:图像处理以及文字识别。

识别文字前,我们要对原始图片进行预处理,以便后续的特征提取和学习。这个过程通常包含:灰度化、二值化、降噪、倾斜矫正、文字切分等子步骤。每一个步骤都涉及了不同的算法。我们以下面这张原始图片为例,进行每个步骤的讲解。

灰度化(gray processing),在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。说通俗一点,就是将一张彩色图片变为黑白图片。

灰度化一般有分量法、最大值法、平均值法、加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。

一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,最常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(binaryzation)。

二值化的黑白图片不包含灰色,只有纯白和纯黑两种颜色。

二值化里最重要的就是阈值的选取,一般分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有:双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪(Image Denoising)。

图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法。

在上一步得到的图像中可以看到很多零星的小黑点,这就是图像中的噪声,会极大干扰到我们程序对于图片的切割和识别,因此我们需要降噪处理。降噪在这个阶段非常重要,降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。

图像降噪的方法一般有均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波去噪等。

对于用户而言,拍照的时候不可能绝对的水平,所以,我们需要通过程序将图像做旋转处理,来找一个认为最可能水平的位置,这样切出来的图,才有可能是最好的一个效果。

倾斜矫正最常用的方法是霍夫变换,其原理是将图片进行膨胀处理,将断续的文字连成一条直线,便于直线检测。计算出直线的角度后就可以利用旋转算法,将倾斜图片矫正到水平位置。

对于一段多行文本来讲,文字切分包含了行切分与字符切分两个步骤, 倾斜矫正 是文字切分的前提。我们将 倾斜矫正 后的文字投影到 Y轴,并将所有值累加,这样就能得到一个在y轴上的直方图。

直方图的谷底就是背景,峰值则是前景(文字)所在的区域。于是我们就将每行文字的位置给识别出来了。

字符切分和行切分类似,只是这次我们要将每行文字投影到 X轴。

但要注意的是,同一行的两个字符往往挨的比较紧,有些时候会出现垂直方向上的重叠,投影的时候将他们认为是一个字符,从而造成切割的时候出错(多出现在英文字符);也有些时候同一个字符的左右结构在X轴的投影存在一个小间隙,切割的时候误把一个字符切分为两个字符(多出现在中文字符)。所以相较于行切分,字符切分更难。

对于这种情况,我们可以预先设定一个字符宽度的期望值,切出的字符如果投影超出期望值太大,则认为是两个字符;如果远远小于这个期望值,则忽略这个间隙,把间隙左右的“字符”合成一个字符来识别。

预处理完毕后,就到了文字识别的阶段。这个阶段会涉及一些人工智能方面的知识,比较抽象,没法用图片表达,我尽量讲得简单易懂一些。

特征是用来识别文字的关键信息,每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说,这个特征提取是比较容易的,总共就 10 + 26 x 2 = 52 个字符,而且都是小字符集。对于汉字来说,特征提取的难度就比较大了,因为首先汉字是大字符集;其次国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个;最后汉字结构复杂,形近字多,特征维度就比较大。

在确定了使用何种特征后,还有可能要进行特征降维,这种情况下,如果特征的维数太高,分类器的效率会受到很大的影响,为了提高识别速率,往往就要进行降维,这个过程也很重要,既要降低特征维数,又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量(以区分不同的文字)。

对一个文字图像,提取出特征,丢给分类器,分类器就对其进行分类,告诉你这个特征该识别成哪个文字。分类器的设计就是我们的任务。分类器的设计方法一般有:模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等,这里不展开叙述。在进行实际识别前,往往还要对分类器进行训练,这是一个监督学习的过程。成熟的分类器也有很多,有 SVM,CNN 等。

其实就是对于分类器的分类结果进行优化,这一般就要涉及自然语言理解的范畴了。

首先是形近字的处理:举个栗子,“分”和“兮”形近,但是如果遇到“分数”这个词语,就不应该识别为“兮数”,因为“分数”才是一个正常词语。这需要通过语言模型来进行纠正。

其次是对于文字排版的处理:比如一些书籍是分左右两栏的,同一行的左右两栏不属于同一句话,不存在任何语法上的联系。如果按照行切割,就会把左行的末尾和右行的开头连在一起,这是我们不希望看到的,这样的情况需要进行特殊处理。

OCR 的大致原理就是这样。整体上来看,OCR 的步骤繁多,涉及的算法复杂,针对每一个步骤,每一个算法都有许多单独的研究论文,本文无法进行深入探讨。如果从零开始做 OCR,这将是一个浩大的工程。笔者才疏学浅,对于模式识别、机器学习也属于入门阶段,如果有错漏的地方,还请各位斧正。

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2、维普:维普的重复率计算比知网的要严格,不仅是连续的字不能重复,而且句子中的关键词也不能重复太多。维普注重的是段落,强调的是段落是否重复。不过也有个BUG,维普中的表格是不显示重复的。价格便宜,比知网严格,二者相差的重复率大概在8左右,维普20的重复率,知网一般在10附近,比10稍微多一点。这也不是完全对应的,只是大多数情况。

3、PaperPass:PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统,已经发展成为一个权威、可信赖的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。PaperPass诞生于2007年。在检其测版本基础上,汲取大量用户意见后开发并正式上线。正式版更新了比对算法,使得比对效率和准确率大大提高。除此之外,还增加了上传文件、下载报告、引用率统计等实用功能。

4、蚂蚁查重网自提供论文检测服务以来是国内领先自助论文查重网站,直连高校使用的官方论文检测系统入口,即学生自己提交论文,自己下载查重报告,全程均由学生自己完成。可供个人进行本科论文查重检测、学位论文查重检测、硕士论文查重检测、博士论文查重检测和已发表小论文查重检测,检测结果与学校一致。

5、学术不端网()自2008年提供论文检测服务以来是国内首家提供自助论文检测服务的网站,即学生自己提交论文,自己下载查重报告,全程均由学生自己完成。是目前论文检测最安全,最快捷,并且效果最好、最受学子欢迎的网站,准确权威以及服务专业。

目前免费论文查重软件比较多,部分高校定稿查重系统是知网查重及维普查重前期初稿检测一般使用一下部分查重软件(适合前期初稿检测):

PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析,准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用,实现了对学术不端行为的检测服务;

PaperTime开启真正免费论文查重时代首家独创同步在线改重,实时查重;边修改边检测,修改哪里检测哪里;享受智能查重带来的美妙体验。

前期初稿检测可以使用papertime免费论文查重软件,家独创同步在线改重,实时查重;边修改边检测,修改哪里检测哪里。

维普论文检测一直检测中

我也查快一小时了还没出来,上次一下子就出来了,上次是因为重复率非常高,这次全是自己写的,难道,自己写的难查?

1、首先进入官网维普论文查重入口,点击“立即查重”,选择需要使用的版本,有本科版、硕博版、职称版。

2、填写论文标题、论文作者,点击“上传文件”,选择需要检测的文档,文件上传成功后,点击“提交”。

3、或者填写论文标题、论文作者,点击“粘贴文本”,把需要查重的文章复制在“内容框”,完成后点击“提交”。

4、半小时后,输入“订单编号”,点击“查询报告”,即可下载。

维普论文未检测有多种原因。1、首先文档命名格式不正确,用户需要修改文档格式为姓名加学号加论文题目。2、参考文献格式错误,维普只能识别半角英文状态下输入文献标注格式,并且标注格式一定要正确。专业老师在线权威答疑

论文检测一直显示检测中

知网查重一般需要30-120分钟,碰到高峰期会延迟,晚上十一点提交的第二天九点后出结果。

对于知网期刊论文检测系统是检测时间最短的论文查重系统,一般在10到30分钟就会出知网查重结果,特别注意的是知网论文检测系统在论文检测高峰期,论文检测时间都会想要增加,并且知网查重系统在夜间12点到早8点是不出知网查重结果的,夜间12点后提交的论文,需要第二天早上8点后下载检测结果。

扩展资料:

注意事项:

知网查重检测首先需要注意的是知网论文查重系统是存在一个重复上限值,并且是以段落为单位,一个论文段落中重复内容的上限是5%。简单说就是每一段内重复内容比率高于5%才会被显示出来。

知网查重检测还需要注意论文文稿格式,如果所在高校没有强制要求毕业论文文档格式,高校毕业生最好上传Word格式的论文文稿,虽然知网查重系统会对论文进行格式转换。

知网查重系统并不是所有的论文内容都会查重,图片以及编辑器所编辑出来的表格内容都是不能进行查重的,这点是高校毕业生在论文降重过程中可以利用的,高校毕业生可以将论文中重复率高的内容以截图和表格的形式展示,这样既不会影响论文内容,又能降低论文查重率。

参考资料来源:百度百科-中国论文查重网

参考资料来源:百度百科-查重

在查重论文时出现排队现象,是由于查重系统使用的人数过多导致的,因为查重系统的检测能力有限,在同一时刻,只允许一定数量的论文进行检测,超过这个数量,就需要进行排队。PaperPP在查重高峰期也会出现这种排队现象,这也是为了保证查重结果的准确,对大家的论文负责。查重时遇到排队,耐心等待就好了,不要频繁取消,频繁提交,这样相当于重新排队了,会耽误更多的时间。

查重的时候可能会遇到很多问题,这些问题对于第一次写论文的同学来说可能很难轻松解决。比如为什么查重的时候一直显示在检测中?接下来,paperfree小编给大家讲解。 第一,论文查重正在在检测为什么 1.以学校内部查重为例介绍:论文查重可能需要很多时间,所以会一直处于检测状态。造成这种现象的主要原因是查重系统的数据库很大,所以比较核对每个人的论文和数据库中的各种内容需要很长时间,但从查重系统获得的查重报告会相对准确可靠。 2.除了数据库丰富造成的查重时间长之外,还可能是因为提交的论文格式错误,容易导致局部甚至整体检测错误,导致查重难以正常进行。 3、论文查重时一直处于检测状态,一般需要10-30分钟检测时间,高峰期,可能需要的时间会更长,大家的论文多数情况下必须在调查后再次修改,考虑到调查所需的时间,提前调查 第二,论文查重解析错误的原因 1.如果查重时检测错误,可能是字符过多或信息不全造成的。这时候就要求大家适当删除补充论文。 2.此外,这也可能是由于个人提交的论文都是空文档造成的,这很可能是由于每个人在论文处于编辑状态时提交的。

早上提交,下午出检测结果,晚上12点左右提交,一般次日早上就会出报告了。

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