2025年2月15日，微信搜索悄然接入DeepSeek-R1模型，开启灰度测试。这一举措不仅标志着微信在AI领域的深度布局，更预示着AI搜索即将成为微信生态的核心功能。本文将深入探讨微信为何在此时接入DeepSeek，以及这一合作对微信生态、内容创作者和用户体验可能带来的深远影响。

微信更新，一直是产品同学的设计风向标。

八光谱全脸测肤仪胶原蛋白检测。

为什么有的人快30岁了，演起18岁的高中生还毫无违和感？都知道皮肤胶原蛋白越多，皮肤就会越饱满，人看起来也会更显年轻。而对于女性朋友来说，皮肤衰老的过程就是胶原蛋白流失的过程，可想而知胶原蛋白对女性有多么的重要。

知道自己面部胶原蛋白含量吗？利用八光谱全脸检测仪对面部胶原蛋白进行检测是一个不错的选择。它利用全脸分割技术区分人脸部区域，并基于人类感知的色彩空间和灰度共生矩阵技术，计算出皮肤光滑度、皮肤光泽度。

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文|题少年

编辑|题少年

前言

高压断路器在电网中起到

胡小慧, 江虹， 郭秋梅

（西南科技大学 信息工程学院,四川 绵阳， 621010）

摘要：针对筷子瑕疵人工检测存在效率低、成本高、工作环境恶劣等缺点,提出了一种基于图像分割的筷子瑕疵检测研究分析方法。该方法采用图像采集设备获取筷子图像，利用图像处理技术对筷子图像进行增强、边缘检测及图像分割,获取筷子图像的RGB数据;对RGB三通道所占百分比及百分比方差进行统计分析。实验结果表明，该方法能有效地将目标筷子的彩色图像与筷子的背景图像分离，得到准确的筷子RGB数据，数据分析结果对筷子瑕疵检测有很大的参考价值。

周晶晶，陈庆虎，彭文花，鄢煜尘

(武汉大学 电子信息学院，湖北 武汉430072)

摘 要：打印文件鉴别是一种广泛应用于安全领域的取证技术，因此对其检测的准确率和速度均有较高要求。考虑到单个特征的信息不全，基于多特征融合的方法来提高准确率，同时使用基于AdaBoost的SVM级联分类器进行分类判定。研究过程包括数据采集、图像预处理、GMM和LBP特征提取、特征融合、单个SVM分类器分类以及基于AdaBoost的层级SVM分类器分类。通过对4 000张图片集提取GMM和LBP特征，然后进行特征融合，输入分类器分类，结果表明，该方法能够在一定程度上提高鉴别的准确率和速度，具有良好的可扩展性。

工厂失火检测：视觉分析技术赋能高温安全防控

一、背景：高温季工厂失火风险加剧

夏季高温环境下，工厂火灾隐患显著增加。易燃物堆积、设备过热、违规操作（如电焊火花、烟头未熄灭）及安全出口堵塞等问题，极易引发火灾。传统火灾报警系统依赖感温光纤或烟雾传感器，存在响应滞后、误报率高、无法定位火源等缺陷。例如，山东某化工厂因丙烯腈储罐分离器起火引发爆炸，暴露出初期明火未被及时识别的漏洞。

摘要：木材由于内部结构和组成成分的差异，使不同种类木材表现出完全不同的理化性质，并决定其不同的用途和商业价格，因此针对木材的分类识别研究具有重要的应用价值。但是，木材作为生物质材料，其结构和组分特征具有较强的变异性，这给木材分类识别研究带来挑战。木材分类识别通常是经过木材特征提取和基于特征的分类识别这2个步骤。目前木材特征提取主要利用计算机视觉、光谱分析等技术。木材分类识别是基于木材特征的数字化，这一部分可利用计算机算法实现自动识别，较以往人工识别可大幅提高准确度。通过分析近20年来木材特征提取和分类识别的相关文献，介绍各种基于计算机的木材特征提取与分类识别技术的特点及适用范围，并结合计算机技术的发展方向，探讨木材特征提取与分类识别技术的发展趋势，以期为构建更准确的木材分类识别技术提供参考。

摘 要： 针对浮选视频图像获取过程中出现的图像质量问题，提出一种浮现泡沫视频图像自适应筛选方法。首先通过分析浮选图像纹理特征选取评价参数，然后采用改进BP神经网络建立图像质量评判模型，对不同质量图像进行评判筛选。实验证明，该方法筛选速度快且识别正确率和效率高，筛选后的图像分割效果好。

0 引言

现代选矿工业中，泡沫浮选的主要目的就是提高矿物中精矿的品位[1]。浮选工艺复杂，是一个含有固、液、气三相变化的物理化学过程[2]，并且泡沫表面运动状态不稳定，获取的图像特征也各不相同。传统生产方式主要是人工控制，并且有主观依赖性大、劳动强度大、资源利用率低等局限[3]。随着机器视觉和数字图像处理技术应用到浮选中，通过机器实时对浮选表面进行监控，提取特征参数。这些特征参数主要包括泡沫大小、形状、纹理特征、流速[4]等。