基于主成分分析的人脸识别的主要步骤和方法
人脸识别技术的实现步骤及问题解决
人脸识别技术的实现步骤及问题解决人脸识别技术作为一种基于数字图像处理和模式识别的生物特征识别技术，已经在各行各业得到广泛应用。
从安全防控到智能终端，人脸识别技术正在改变人们的生活方式。
本文将分析人脸识别技术的实现步骤和问题解决方法。
人脸识别技术的实现步骤可以概括为以下几个方面：1. 数据采集与预处理：采集人脸图像是人脸识别的首要步骤。
通常，采集设备可以是摄像头或红外照相机。
采集到的图像需要经过预处理操作，如灰度化、直方图均衡化、噪声消除等，以提高后续的特征提取和匹配的准确度。
2. 特征提取与表达：特征提取是人脸识别技术的核心环节。
通过提取人脸图像的特征信息，把人脸图像转化成计算机能够理解的数字特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以有效地从人脸图像中提取出具有代表性的特征，以实现对人脸的识别。
3. 特征匹配与分类：特征匹配是判定两个特征向量是否相似的过程。
常用的特征匹配方法有欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等。
在得到特征向量之后，将其与数据库中的已知特征向量进行比对，找到最相似的特征向量。
基于已知类别的特征向量，可以使用分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等方法，对识别结果进行分类。
4. 识别与应用：在特征匹配和分类之后，需要根据识别结果进行进一步的应用。
这可以是简单的认证和授权，也可以是复杂的人脸检测、表情识别、年龄和性别识别等高级应用。
在实现人脸识别技术的过程中，可能会遇到一些问题，需要采取相应的解决方法：1. 光照变化问题：光线的变化会导致人脸图像的亮度、对比度等发生变化，从而影响特征提取和匹配的准确性。
为了解决这个问题，可以采用环境光源补偿、多角度和多光源信息融合等方法。
2. 视角变化问题：人脸图像的视角变化会导致人脸的形状和纹理特征发生改变，从而影响识别的准确性。
为了解决这个问题，可以采用三维人脸重建、姿态校正、多视角合并等方法。
人脸识别简单原理
人脸识别简单原理一、人脸检测人脸识别的第一步是检测图像中的人脸。
这一步需要从复杂的背景中准确找出人脸的位置。
通常，这通过使用卷积神经网络（CNN）来实现。
CNN是一种深度学习算法，擅长于处理图像数据。
通过训练，CNN可以学习到人脸的特征，从而在新的图像中准确检测出人脸。
二、特征提取在检测到人脸后，下一步是提取人脸的特征。
这些特征是区分不同人脸的关键。
常用的特征提取方法有特征脸（Eigenfaces）、fisherfaces和深度学习方法。
深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN），因其强大的特征学习能力，成为目前最常用的特征提取方法。
三、特征匹配在提取到人脸特征后，需要将这些特征与数据库中的人脸特征进行匹配，以识别出人脸的身份。
这一步通常使用距离度量来完成，如欧氏距离。
距离越小，表示两张人脸越相似。
当距离小于某个阈值时，可以认为两张人脸属于同一个人。
四、活体检测为了防止人脸识别系统被照片或视频攻击，活体检测是必不可少的一步。
活体检测可以通过多种方式实现，如要求用户完成特定的动作，或者使用红外相机来检测人脸的温度和纹理。
五、隐私保护人脸识别技术涉及到个人隐私，因此隐私保护是至关重要的。
这可以通过多种方式实现，如只存储人脸的特征而不是原始图像，或者使用加密技术来保护数据的安全。
人脸识别简单原理概述：人脸识别技术是一种通过分析人脸特征来自动识别个人身份的技术。
它广泛应用于安全监控、身份验证和智能交互等领域。
本文将详细阐述人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取、特征匹配等关键步骤，并讨论活体检测和隐私保护的重要性。
引言：步骤详述：1. 人脸检测① 使用卷积神经网络（CNN）进行检测卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，特别适用于图像处理。
通过训练，CNN能够从复杂的背景中准确识别出人脸。
② 运用Haar特征分类器Haar特征分类器是一种基于机器学习的方法，通过训练大量正负样本，学习到人脸的典型特征，从而实现人脸检测。
《PCA人脸识别算法详解》07
利用特征脸法进行人脸识别的过程由训 练阶段和识别阶段两个阶段组成 其具体步骤如下：
训练阶段
第一步：假设训练集有200个样本，由灰度图组成，每个 样本大小为M*N
写出训练样本矩阵：
x x1 , x2 ,..., x200
T
其中向量xi为由第i个图像的每一列向量堆叠成一列的MN 维列向量,即把矩阵向量化,如下图所示：
训练阶段
第五步：求协方差矩阵的特征值和特征 向量，构造特征脸空间 协方差矩阵的维数为MN*MN，考虑其维 数较大，计算量比较大，所以采用奇异 值分解(SingularValue Decomposition ,SVD)定理，通过求解 AT A 的特征值和特征向量来获得 AAT 的特征 值和特征向量。
i
训练阶段
求出 A A 的特征值 i 及其正交归一化 特征向量 i 根据特征值的贡献率选取前p个最大特征值及 其对应的特征向量 贡献率是指选取的特征值的和与占所有特征 值的和比，即：
T
i 1 i 200 i 1
i p
i
a
i
训练阶段
一般取 a 99% 即使训练样本在前p个特征向 量集上的投影有99%的能量
求出原协方差矩阵的特征向量
ui 1
i
Av i (i 1,2,..., p)
则“特征脸”空间为：
w u1 , u 2 ,...，u p
训练阶段
第六步 将每一幅人脸与平均脸的差值脸矢量投影 到“特征脸”空间，即
i w d i i 1,2,...,200
T
识别阶段
训练阶段
人脸识别原理及处理流程
人脸识别原理及处理流程一、引言人脸识别是一种通过计算机技术，对人脸图像进行分析和识别的技术。
它可以用于人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配等多个领域。
本文将介绍人脸识别的原理及其处理流程。
二、人脸识别原理人脸识别的核心原理是通过对人脸图像进行分析和特征提取，然后将提取到的特征与已知的人脸特征进行比对，从而实现人脸的识别。
下面将详细介绍人脸识别的原理。
1. 人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，其目的是在图像中准确定位和提取人脸区域。
常用的人脸检测方法包括基于特征的方法和基于统计的方法。
其中，基于特征的方法使用Haar特征或HOG特征等来检测人脸，而基于统计的方法则是通过构建分类器来实现人脸检测。
2. 人脸对齐人脸对齐是为了解决人脸在图像中的姿态和尺度变化问题。
通过将人脸图像进行旋转、平移和缩放等操作，使得人脸在图像中具有一定的标准形式。
常用的人脸对齐方法包括基于特征点的对齐和基于模型的对齐。
3. 人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从人脸图像中提取出能够表征人脸特征的信息。
常用的人脸特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以将人脸图像转化为一组具有较低维度的特征向量，从而方便后续的人脸匹配和识别。
4. 人脸匹配人脸匹配是通过将提取到的人脸特征与已知的人脸特征进行比对，从而实现人脸的识别。
常用的人脸匹配方法包括欧氏距离、余弦相似度和支持向量机等。
这些方法可以根据特征向量之间的距离或相似度来判断两个人脸是否属于同一个人。
三、人脸识别处理流程人脸识别的处理流程一般包括人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸匹配等多个步骤。
下面将详细介绍人脸识别的处理流程。
1. 人脸检测将输入的图像进行预处理，包括图像灰度化、直方图均衡化等操作，以提高后续人脸检测的准确性。
然后，使用人脸检测算法对预处理后的图像进行人脸检测，得到人脸的位置和大小信息。
2. 人脸对齐根据人脸检测得到的人脸位置信息，对人脸图像进行对齐操作，将人脸调整为标准形式。
基于主成分分析算法的人脸识别研究
基于主成分分析算法的人脸识别研究人脸识别技术在当今社会中得到了广泛应用，越来越多的领域需要使用到这项技术。
在安全防控、手机解锁、身份识别等方面都有着不可或缺的作用。
而在实现人脸识别技术过程中，主成分分析（PCA）算法是最基础的方法之一，也是目前最为流行的人脸识别算法之一。
一、主成分分析算法简介主成分分析（PCA）算法，即Principal Component Analysis，是一种用于数据降维的方法。
它可以利用数据集中的趋势来减少数据的维度，从而更好地对数据进行分析和理解。
PCA算法的原理是将原始数据通过线性变换，转换为新的一组维度，使得在新的维度上数据的方差尽可能大，且各维度之间彼此独立。
在人脸识别的应用中，PCA算法可以将图像数据转换为一个特定的向量空间，并从该空间中提取出一些重要的特征，即“主成分”。
这些主成分可以很好地描述原始图像中的人脸特征，从而实现对人脸的识别。
因此，PCA算法是一种可靠、高效的人脸识别方法。
二、PCA算法在人脸识别中的应用1. 数据采集与预处理在使用PCA算法进行人脸识别之前，需要先对数据进行采集和预处理。
数据采集应选择较为标准的人脸照片，保证图像质量一致、拍摄角度、光照、位置等参数相同。
预处理中需要对图像进行裁剪、缩放、灰度处理等操作，以便后续的算法能够更好地处理数据。
2. 数据降维与特征提取PCA算法最擅长的就是数据降维和特征提取。
对于人脸识别来说，每张图像都是一个高维空间中的向量，包含大量的像素信息。
而使用PCA算法可以将这样高维空间中的向量转换为低维空间中的向量，即将高维向量降维为低维向量，从而实现对数据的简化和聚类。
在PCA算法中，特征向量的选取很重要。
一般采用奇异值分解（SVD）来计算特征向量，从而得到数据的主成分。
主成分具有最大方差，能够最好地描述原始数据的特征。
通过选择和保存一定数量的主成分，我们可以从原始的高维数据中提取出关键的特征，从而实现对人脸图像的识别。
基于主成分分析（PCA）的人脸识别技术
基于主成分分析（PCA）的⼈脸识别技术本科期间做的⼀个课程设计，觉得⽐较好玩，现将之记录下来，实验所⽤。
1、实验⽬的（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；（2）了解PCA在⼈脸识别与重建⽅⾯的应⽤；（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作⽤；（4）学习使⽤MATLAB软件实现PCA算法，进⾏⼈脸识别，加深其在数字图像处理中解决该类问题的应⽤流程。
2、实验简介（背景及理论分析）近年来，由于恐怖分⼦的破坏活动发⽣越发频繁，包括⼈脸识别在内的⽣物特征识别再度成为⼈们关注的热点，各国均纷纷增加了对该领域研究的投⼊。
同其他⽣物特征识别技术，如指纹识别、语⾳识别、虹膜识别、DNA识别等相⽐，⼈脸识别具有被动、友好、⽅便的特点。
该技术在公众场合监控、门禁系统、基于⽬击线索的⼈脸重构、嫌疑犯照⽚的识别匹配等领域均有⼴泛应⽤。
⼈脸识别技术是基于⼈的脸部特征，对输⼊的⼈脸图像或者视频流，⾸先判断其是否存在⼈脸。
如果存在⼈脸，则进⼀步的给出每个脸的位置、⼤⼩和各个主要⾯部器官的位置信息。
其次并依据这些信息，进⼀步提取每个⼈脸中所蕴涵的⾝份特征，并将其与已知的⼈脸进⾏对⽐，从⽽识别每个⼈脸的⾝份。
⼴义的⼈脸识别实际包括构建⼈脸识别系统的⼀系列相关技术，包括⼈脸图像采集、⼈脸定位、⼈脸识别预处理、⾝份确认以及⾝份查找等；⽽狭义的⼈脸识别特指通过⼈脸进⾏⾝份确认或者⾝份查找的技术或系统。
我们在处理有关数字图像处理⽅⾯的问题时，⽐如经常⽤到的图像查询问题：在⼀个⼏万或者⼏百万甚⾄更⼤的数据库中查询⼀幅相近的图像。
其中主成分分析（PCA）是⼀种⽤于数据降维的⽅法，其⽬标是将⾼维数据投影到较低维空间。
PCA形成了K-L变换的基础，主要⽤于数据的紧凑表⽰。
在数据挖掘的应⽤中，它主要应⽤于简化⼤维数的数据集合，减少特征空间维数，可以⽤较⼩的存储代价和计算复杂度获得较⾼的准确性。
PCA法降维分类原理如下图所⽰：如上图所⽰，其中五⾓星表⽰⼀类集合，⼩圆圈表⽰另⼀类集合。
人脸识别课设报告
人脸识别课设报告一、引言人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份验证和辨认的技术，它已经广泛应用于各个领域，如人脸解锁、人脸支付、人脸门禁等。
本篇报告将从人脸识别技术的原理、应用场景、算法以及未来发展等方面进行详细阐述。
二、人脸识别技术原理及流程人脸识别技术的原理主要包括图像采集、预处理、特征提取和匹配四个步骤。
首先，通过摄像头等设备采集人脸图像，然后对图像进行预处理，包括灰度化、归一化、直方图均衡化等操作。
接下来，通过特征提取算法，将人脸图像转换成特征向量，常用的特征提取算法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析法（LDA）等。
最后，将提取到的特征向量与数据库中的已知特征进行匹配，从而实现人脸的识别和辨认。
三、人脸识别技术的应用场景1. 人脸解锁：通过人脸识别技术，可以实现手机、电脑等设备的解锁操作，提高设备的安全性和用户的便利性。
2. 人脸支付：利用人脸识别技术，可以实现线上线下的支付功能，无需携带实体卡片或密码，提高支付的安全性和便捷性。
3. 人脸门禁：将人脸识别技术应用于门禁系统中，可以实现无感知的出入门禁控制，提高安全性和效率。
4. 人脸监控：结合人脸识别技术和监控系统，可以实现对特定人员的追踪和监控，有助于保障公共安全。
四、人脸识别算法1. 主成分分析法（PCA）：通过对人脸图像进行降维处理，提取出最重要的特征信息，从而实现人脸的识别和辨认。
2. 线性判别分析法（LDA）：通过对人脸图像进行线性变换，使得同一类别的人脸图像尽可能接近，不同类别的人脸图像尽可能远离，从而提高人脸识别的准确率。
3. 卷积神经网络（CNN）：通过多层卷积和池化操作，从原始图像中提取出高层次的抽象特征，用于人脸的识别和辨认。
4. 支持向量机（SVM）：通过构建超平面来实现对人脸的分类和辨别，具有较强的泛化能力和分类性能。
五、人脸识别技术的挑战与未来发展1. 光照变化：光照条件的变化对人脸识别技术的准确性有很大影响，如何解决光照变化对人脸识别的干扰是一个重要的挑战。
人脸识别的步骤
人脸识别的步骤人脸识别的步骤引言：人脸识别技术在近年来的快速发展中，已经成为我们日常生活中广泛应用的一种身份认证方式。
从解锁手机到保护银行账户的安全，人脸识别已经渗透到了各个领域。
本文将深入探讨人脸识别的步骤，包括图像采集、预处理、特征提取、特征匹配等方面，以帮助读者更全面地理解这一技术的原理和运作方式。
一、图像采集：人脸识别的第一步是通过相机或摄像头采集人脸图像。
传统的图像采集方式是让被识别者站在固定位置，摄像头通过特定角度和距离拍摄人脸图像。
近年来，随着移动设备的普及，人脸图像的采集已经变得更加方便和智能化，人们可以通过手机或平板电脑进行人脸图像的拍摄。
二、预处理：在进行特征提取之前，人脸图像通常需要进行预处理以减少干扰和提高准确率。
预处理步骤包括以下几个方面：1. 人脸检测：通过使用机器学习或深度学习算法，自动检测图像中的人脸位置。
这可以通过寻找图像中的眼睛、鼻子和嘴巴等特征点，或者使用Haar特征级联分类器等方法来实现。
2. 人脸对齐：为了提高后续特征提取和匹配的准确性，需要将检测到的人脸图像进行标准化对齐。
这样可以保证不同人脸的大小、姿态和光照条件基本相同，减少后续处理的复杂性。
3. 图像增强：对人脸图像进行增强处理，如增加对比度、降噪和滤波等，可以提高图像的质量和清晰度，进一步减少干扰。
三、特征提取：在人脸识别的步骤中，特征提取是最关键和重要的一步。
特征提取是将人脸图像转换为数值或向量表示，以便后续的分类和匹配。
常用的特征提取方法包括以下几种：1. Eigenfaces：使用主成分分析（PCA）方法将人脸图像转换为特征向量。
该方法通过找到人脸图像的主要特征并进行压缩，将人脸图像表示为一个低维度的向量。
2. Fisherfaces：使用线性判别分析（LDA）方法进一步改进了Eigenfaces方法。
该方法通过最大化人脸类别之间的差异和最小化同一人脸类别内的差异，提高了人脸识别的准确性。
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技术平台
排故流程：检查左发进气滤、电嘴、磁电机外定时状况均良好，汽化器燃油清洁，空气盒状况良好。
随后拆卸汽化器，发现在汽化器风门处有部分水迹，汽化器分解检查状况良好。
（图4）
原因分析：当气流流过文氏管喉部时，温度会大幅度降低，且燃油汽化需要热量，也会降低局部温度，如果此时空气很湿润，极易在文氏管喉部处形成局部结冰［5］。
当汽化器文氏管喉部结冰时，文氏管截面积减小，进气量减少，发动机功率下降，随着结冰的进一步加剧，
最终导致发动机停车。
图4 文氏管结冰积水图
3.3 汽化器本体裂纹或漏油
汽化器本体裂纹或漏油故障一般都是在各级定检中发现。
自飞机引进到目前为止，尚未发生因为汽化器本体裂纹或漏油导致的飞机空中或地面停车。
但该型故障会导致燃油消耗较高、发动机失火等危险情况，也应引起重视。
关于汽化器的故障还有很多，比如因为启动注油过多造成的发动机失火、汽化器贫富油调节不当造成掉转不符合规定等，由于篇幅有限，在这里不再赘述。
4 维护建议
飞机发动机是飞机的心脏，汽化器的正常工作则是发动机持续稳定运行的必要条件。
在PA44-180飞机HA-6型汽化器的日常维护中，维护人员应注意如下几点：
（1）在对发动机慢车转速或混合比进行调节前，应熟知汽化器性能；调节时，应依据对慢车转速的调整，相应地调节混合比使之匹配；在外界气温变化较大时，应注意随外界气温的高低相应地调高或调低混合比。
（2）日常维护过程中，应加强对汽化器空气盒盖板毡垫状况的检查，防止因毡垫脱落造成节气门堵塞而导致发动机停车。
在气温较高的季节，建议加大对汽化器加温通道以及空气盒的吹尘工作，防止外来物进入汽化器，污染燃油或堵塞燃油管路。
（3）汽化器的工作原理是油气混合后再进入汽缸，这一特性导致汽化器容易在文氏管喉部结冰，故飞行人员在发现气温骤降或空气湿度较大时，应果断开启汽化器加温功能，防止因汽化器结冰导致的发动机停车。
参考文献：
［1］Piper.PA44-180 Maintainance Manual.
［2］Lycoming.Lycoming Engine Overhaul Manual.
［3］Lycoming.Lycoming Engine Operator Manual.
［4］Flyer.Lycoming Flyer Key Reprints.
［5］Volare.HA-6 Carburettor Operator Manual.
［6］M.M 马斯莲尼科夫.M.C 拉里蒲特 航空活塞发动［M］.
基于主成分分析的人脸识别的主要步骤和方法
许 萌
（西北工业大学，陕西 西安 710129）
摘 要：基于主成分分析的人脸识别之所以得到较为广泛的应用，主要是因为它把一幅人脸图像看成是一维的样本向量，从而无须考虑人脸五官的位置和形状，也不需要对人脸进行复杂的图像提取和理解。
K-L变换指出，对于一组样本向量，利用正交变换以及在不同层网络协议的加、解密应用，如IPSec、TLS/SSL、PGP等。
关键词：人脸识别；样本向量；基本方法
1 样本输入
输入部分由证件像片的输入和持证人脸像的输入两步组成：第一步是证件像片的输入可采用近距离摄像或采用扫描仪获得，只要求摄像机或扫描仪具有较高分辨率。
因为较高分辨率意味着图象具有更多的细节，可供提取的特征更丰富，持证人脸像的输入。
在少数情况下，对持证人可以象在照像馆那样以固定角度、强光照射下进行标准成像，如违法分子或嫌疑犯这是最理想的情形，第二步在大多数情况下，如在海关边防等部门，采用上面强迫手段是不可能的，只能考虑在自然光下采用某种与证件像片的不一致以及光照条件的变化，在这种情况下，最好是采用某种提示性的方法使得持证人不自觉地对准隐藏的摄像机，以便尽可能获得一些摄像角度与证件像片一致的人脸图
技术平台
象。
如果前两步做起来有困难，我们建议采用第二步和用隐藏摄像机获得持证人的一组图像是比较切实可行的方案，但摄像机应具有高分辩率。
2 输入的处理过程
处理部分由预处理、特征提取和匹配三个步骤组成。
硬件要求为图形工作站，在实验阶段也可采用高挡微机代替，但需配备图像处理卡、图形加速卡等器件。
第一步是预处理证件像片成像角度的求取：研究确定一种算法，求取证件像片中人脸成像的角度 （在三维空间中考虑立体情形》。
第二步是持证人对应角度脸像的获取：当输入人脸必须进行这一步。
此时需要利用持证人的一个图象序列恢复其三维立体信息，然后选定角度求出与证件像片角度一致的一帧图像。
这是AFR问题中最具挑战性的难题。
第三步是滤除图像噪声：成像时由于器材的原因会造成一定的噪声，在进一步处理时需对噪声校正：由于成像时成像系统、光照条件等的不同，造成了证件上人脸像与持证人脸图像之间存在很大的灰度反差，而且这种反差不是简单的线性关系，必须根据二者成像的光照模型进行一定的灰度校正。
头部与背景的分割在对持证人成像时，图象中一般有着各种背景，在提取图象特征的时候需要将人头从背景中分割开的工作比较困难，已有许多文献研究过这一问题，有些方法是相当有效的。
3 局部特征的提取
人脸组成了一类非常相似的物体，所有的人脸几乎由同样的几何特征所构成，人脸的分析识别需要
利用脸部或特征结构的细微差别，这是极其困难的。
人脸的特征从视觉上看主要表现在脸形、眼、嘴、鼻、耳、眉毛、额头、额骨、皮肤、胡须、头发等方面。
由于我们的课题是针对两种相隔一段时间的人脸像，胡须、头发等易变因素对于我们不太重要。
因为证件像片是人的正面像，从侧面才可看出的特征信息也是没有办法利用的。
另外人脸还有一些内在的特征，这些特征是看不出的，必须要经过一定的变换或分析才能得到，发生不同程度的影响，这是项目研究中必须加以重视的。
4 结语
我们需要研究哪些特征在这些情况下比较稳定以及它们的提取方法。
另外，获取的人脸特征还要求具有对灰度反差以及成像角度、表情等变化不敏感的性质。
人的脸形基本可分为椭园形。
卵园形、倒卵园形、方形、长方形，这个步骤就是采用快速算法将图像中的脸形特征提取出来，用几个参数加以描述，它的困难主要是在于光照的影响。
目前从文献中查看到的研究不多。
眼、嘴、鼻是人脸识别中最为重要的特征，在识别中，不仅要考虑到特征点之间的距离，还要考虑到眼形、眼的长度与宽度、眉毛的形状、眉毛的长度和宽度、嘴的宽度，这是国内项目研究的重点。
较好的有模板法、KL变换、Gabor变换、奇异点分析等方法。
参考文献：
［1］易军.人脸识别中的特征提取与度量学习算法研究［D］.北京邮电大学，2015.
铁路运输低温液体罐式集装箱结构与工艺分析
杨 生1，吕玉峰1，李 璠2，安 玲3
（1.中车西安车辆有限公司技术中心开发部，陕西 西安 710086；2.中车西安车辆有限公司产品制造部，陕西 西安 710086；3.中车西安车辆有限公司技术中心工艺部，陕西 西安 710086）
摘 要：用于铁路运输的低温液体罐式集装箱主要承担气体的低温运输，这就要求此类罐式集装箱具有优良的密封性和绝热性。
本文对铁路运输低温液体罐式集装箱的结构进行了分析，并具体计算分析了对罐体在真空条件下保温层损失的热量；此外还对低温液体罐式集装箱在生产过程中的工艺条件进行了详述。
低温液体被广泛应用于航空航天、医药化工和军事等行业中，在其铁路运输过程中采用低温液体罐式集装箱可以保障运输的安全性和可靠性，具有方便快捷的特点，因此应用前景极为广阔。
关键词：低温液体；罐式集装箱；真空绝热
0 引言
氧气、氮气、氩气及二氧化碳等气体往往以液体的形式进行运输，尤其是在诸如公路和铁路的陆上运输过程当中，这就要求这些液态气体在运输过程中需要一种专门的、可以保持高压、低温状态的容器进行储存。
目前来说，低温液体罐式集装箱是一种较为常用的、用于液态气体储存运输的压力容器，其中较为先进的当属J2AD1916型低温液体罐式集装箱了。
这种集装箱在结构和性能方面完全符合有关技术规定的要求［1］，在航空航天、医药化工和军事等行业具有广阔的应用前景。
本文以J2AD1916型低温液体罐式集装箱为例，对其结构特点进行了介绍，同时具体分析了该集装
作者简介：杨生（1989-），男（汉族），辽宁锦州人，大学本科，助理工程师，主要从事低温压力容器结构设计工作。