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一种改进型灰度差分聚焦算法研究与实现 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决显微图像采集中聚焦的准确性和快速性,设计并实现了一种包括图像采集端、图像处理算法实现模块、OSD菜单实现模块、系统控制模块和HDMI输出模块等硬件采集系统。结合实际应用和现有的图像处理算法,提出了适合数字显微图像的图像预处理自动聚焦算法,在灰度差分绝对值之和函数的基础上增加了对周围点的判断,提高了算法的精确度。实验结果表明,通过对切片图像在显微镜物镜10倍、40倍、100倍下采集到的离、聚焦图像以及聚焦曲线呈现单峰性,无偏性等特点,能实现良好的聚焦能力。 相似文献
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基于背景减除的彩色铁谱图像自动分割 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于背景减除和标记分水岭算法的彩色铁谱图像自动分割方法.其分割流程为:基于颜色分量比对彩色铁谱图像的背景进行减除,实现磨粒与背景的分离;通过对分离后的图像进行形态学处理使其成为后续分水岭分割的基础图像;结合形态学复合开闭重建和阈值极小值提取技术得到磨粒前景标记图像,对磨粒测地影响区骨架进行提取得到图像背景标记;利用形态学极小值强加技术修改基础图像,并利用分水岭算法实现其自动分割. 相似文献
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面向医疗显微形态学检验需求,设计了一种通用型全自动涂片显微视觉扫描仪的机械平台及自动检验工艺流程,构建了"计算机+工业相机+嵌入式控制器"的全自动涂片显微视觉扫描仪控制系统;开发了基于ARM的嵌入式控制器,实现了多轴精密运动控制、多传感器反馈、二维码扫描、CAN通信等功能;基于高速相机和精密运动系统,开发了高质量图像自动聚焦高效采集算法;设计了控制系统上、下位机应用软件。将该系统用于结核杆菌和外周血涂片自动扫描检验实际应用中,结果表明:全自动涂片显微视觉扫描仪控制系统运行稳定,图像采集清晰高效,操作简单,可以满足多数医疗镜检项目的使用需求。 相似文献
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鉴于在线图像可视铁谱获取的磨粒谱片图像分辨率低,磨粒种类复杂多变,磨粒图像背景复杂等问题,使得磨粒在线智能识别面临挑战。为了实现在线可视铁谱图像磨粒多目标实时检测与识别,提出基于yolov5在线可视铁谱图像磨粒多目标识别方法。以正常磨损磨粒、疲劳磨损磨粒、滑动磨损磨粒、球形磨粒、氧化磨损磨粒、切削磨损磨粒6种磨粒作为研究对象,基于yolov5深度神经网络模型对复杂油液环境下的异常磨损磨粒进行分割与识别。结果表明:基于yolov5算法的磨粒智能识别模型能够实现复杂环境下多目标、多类型磨粒在线实时识别,其识别速度和准确率基本满足油液在线监测需求,为装备在线图像可视铁谱技术工业化应用提供了技术支撑。 相似文献
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利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标。铁谱原始图像需要平滑、滤波、磨粒分割等预处理,才能有效地减少噪声污染并简化数据处理。探讨了铁谱图像的预处理技术,采用自动阈值分割法对某内燃机铁谱图像进行处理,验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于小波变换多阈值彩色铁谱图像的分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于小波变换多阈值彩色铁谱图像的分割方法.该方法首先将彩色铁谱图像分割为3个层次图像,然后对各单色图的直方图通过小波变换多阈值进行分割,形成背景色、一般磨粒和异常磨粒3个分割区域,最后再合成彩色图像,实现对背景色、正常磨粒沉积链、异常大磨粒的划分.实验证明该方法可以有效地提高所需图像的质量. 相似文献
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为准确获取铁谱图像中磨粒几何形状和特征参数,提出一种图像处理算法并对其进行验证。针对铁谱图像底色特征及磨粒特征提取精度要求,提出基于反相操作的铁谱图像灰度图转化方案,得到边缘清晰的铁谱灰度图;提出一种三段式阈值分割方案,利用腐蚀和膨胀操作解决二值化对铁谱图像有效磨粒区域的影响,讨论油污等干扰因素的消除策略;确定磨粒特征参数及磨粒识别方案,完成标准的正常滑动磨损图像处理和某实际的齿轮箱磨粒铁谱图像处理验证。结果表明:所提出的算法能够准确提取铁谱图像中磨粒所在区域的几何特征,通过磨粒标定计算得到了8个特征参数值,证明齿轮箱正处于滑动磨损状态。 相似文献
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分析铁谱技术在机械装备磨损状态检测中发挥了重要作用,但其仅能提供磨粒二维图像,导致磨粒形貌信息不足。为实现磨粒三维形貌的精确重建,联合光度立体视觉和图像校正,为精确重建磨粒的三维形貌,联合光度立体视觉和图像。该方法首先采用大津阈值法由全光源图像识别磨粒与背景区域;然后为消除LED发光强度差异对磨粒形貌重建的影响,结合平面形状和朗伯反射模型确定背景区域的理想成像亮度,并校正各光度图像序列的亮度;最后根据光度立体视觉方法,由校正后光度图像序列重建磨粒的三维形貌。以不同类型的磨粒为测试样本,将所提出的方法的重建结果与激光共聚焦显微镜的测量结果进行对比。结果表明:重建磨粒的形貌参数误差小于15%,表明提出的方法能够精确重建磨粒的三维形貌。 相似文献
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磨粒图象背景光照不均匀分布图象预处理 总被引:2,自引:0,他引:2
针对磨粒图片背景亮度呈现分布不均的问题,采用两种计算机图象处理方式进行了预处理,得到比较完整的二值图。第一种方式是:在没有铁磨粒情况下采集背景亮度变化,通过数字处理得到背景亮度变化的差值,然后将亮度补偿到铁谱图上。试验结果表明,该方法在边缘信息损失很小的情况下,得到磨粒二值图。第二种是:在不能得到背景光的条件下,通过一阶和二阶差分处理及其变形方法,来消除背景梯度变化,从而消除背景光的低频噪声。从试验效果来看,一阶和二阶差分不仅能进行边缘检测,而且能通过卷积运算消除背景光分布不均,磨粒边缘有点扩大,有些少量信息损失掉了,这种损失可以用图象形态学中的腐蚀的方法消除。两种方法相比,采用背景补偿的方法效果更好一些,在条件许可的情况下尽量采用背景光补偿方法: 相似文献
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曲波变换具有多尺度分析能力,与小波变换相比可更好地表达图像的曲线特征.为有效描述铁谱磨粒的形貌特征,提出一种曲波域图像特征提取方法.利用曲波变换将磨粒图像进行分解,得到不同尺度的曲波系数;根据曲波系数统计分布特点,采用广义高斯分布模型对细尺度和精细尺度曲波系数分布进行建模;提取粗尺度曲波系数的均值、标准差、能量和熵等统计特征,以及细尺度和精细尺度曲波系数的广义高斯分布模型参数描述磨粒特征.将提取的特征用于发动机典型磨粒识别,识别成功率达到了88.9%,表明该方法所提特征能很好地表达铁谱磨粒的形貌特征. 相似文献
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为了对铁谱图像中的磨粒链进行有效分割,提高磨粒特征提取的精度,通过分析铁谱磨粒链图像不同区域的特点,提出一种融合铁谱图像颜色、形状特征信息的磨粒链分割方法。该方法首先基于形态学运算对磨粒链分割方法,对异常大磨粒进行提取并断开磨粒链黏连部分,然后利用标记分水岭与灰色聚类的方法对磨粒链进行分割,最后考虑到不同磨粒链颜色信息存在差异,结合自适应阈值法对灰色聚类进行改进,从而实现磨粒链的自适应分割。结果表明,相较于传统分割方法,提出的方法能有效避免过分割与欠分割,分割效果较好,适用性高,操作简单。 相似文献
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在利用铁谱技术对齿轮箱磨损状态进行评估时,存在磨粒特征提取困难且磨粒识别的数量有限的问题,基于铁谱磨粒图像特性,提出基于Faster R-CNN算法的铁谱磨粒识别。该算法采用ResNet-34网络完成铁谱磨粒特征自动提取,并采用RPN网络实现对图像中多个磨粒的识别。通过实验对Batch_Size和学习率超参数进行优化,使用超参数优化后的Faster R-CNN算法进行实验。结果表明:该方法克服了磨粒交叉引起的识别难点,能识别一副图像中的多个磨粒,能统计各类磨粒数量,且准确率较高;在磨粒背景颜色不同、存在噪声干扰等情况下,该方法仍能够准确判断磨粒类型,具有较好的稳定性。 相似文献
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One of the well-proven and efficient methods of obtaining a very low-energy impact of primary electrons in the scanning electron microscope is to introduce a retarding field element below the pole piece of the objective lens (OL). It is advantageous to use the specimen alone as the negatively biased electrode (i.e., cathode of the cathode lens). The optical power of the cathode lens modifies some of the standard parameters of the image formation such as relation of working distance to OL excitation or magnification to the scanning coils current, the impact angle of primary electrons, and so forth. In computer-controlled electron microscopes these parameters, particularly with regard to focusing and magnification, can be corrected automatically. Derivation of algorithms for such corrections and their experimental verifications are presented in this paper. Furthermore, a more accurate analytical expression for the focal length of an aperture lens is derived. 相似文献
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