激光衍射小直径的CCD测量

介绍了一种利用激光衍射的原理测量小直径的方法。它是采用线阵CCD器件接收激光衍射图像，由8098单片机进行数据采集、处理与计算，从而实现了小直径细丝的直径在线测量。     

基于图像处理技术的螺纹几何参数测量

针对螺纹几何参数测量过程中,传统人工测量效率低、仪器昂贵、耗时费力、偶伴有人为误差等不足.本研究采用非接触测量的方法,利用计算机视觉的图像处理技术,通过系统标定、图像采集、图像预处理、边缘检测、几何参数计算等步骤,实现了对螺纹几何参数的自动测量.通过大量实验证明,该系统具有快捷高效、数据可靠、易于操作、替代传统人工操作...     

基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测

针对轴类零件表面图像的特点,提出一种基于图像处理的表面裂纹检测算法.算法首先采用空域和小波域混合滤波对图像去噪,提出一种图像分块自适应模糊集增强方法,以提高裂纹区和背景区的对比度;然后应用Canny边缘检测算子和数学形态学操作进行图像分割,提取裂纹区域;最后通过计算裂纹连通域的圆形度和长宽比特征判断零件的表面图像中是否有裂纹存在,实现裂纹检测.试验表明,该算法即使在信噪比不高的图像中也能实现对目标裂纹的检测,证明了算法的有效性.     

高速在线检测宽幅面彩色感光胶片质量

为降低线阵CCD拼接测量难度,提出改进的多光学系统线阵CCD拼接测量法。根据检测幅宽和精度要求,将较宽的被测幅面分成若干区域。各区域放置独立可调的光学成像系统及线阵CCD。调整各光学系统,使总成像范围覆盖整个被测幅面。几个线阵CCD同步驱动并行采集。图像信号通过PCI高速数据采集系统送入计算机。为提高判别速度,采用多尺度灰度形态学方法实现快速图像增强和缺陷判别,每秒钟可处理20幅2048像素200像素的8bit灰度图像。实验表明,可实现8个线阵CCD拼接检测幅面宽1.2m彩色感光胶片的表面质量,检测速度最高可达90m/min,可识别直径在0.1mm以上的缺陷,准确率在96%以上。     

FPGA双线性插值图像变换系统的设计与实现

运动目标模拟作为一种系统仿真技术是研究图像的检测、跟踪以及图像导引装备的基础技术.该设计通过FPGA对输入图像的实时运算实现对图像的缩放、平移、旋转等变换,并在VGA监视器上显示,为图像识别、跟踪提供背景模拟.在FPGA中实现实时算法使得系统不再依赖DSP进行信号处理,大大降低了成本并缩减了系统体积.     

基于FPGA的视频图像监控系统的研究

本文介绍了一种采用FPGA实现视频图像采集与处理的系统,该系统充分发挥了FPGA器件的并行特性,显著提高了图像处理速度,较好地实现了视频图像的实时监控、识别和联动报警功能。     

虹膜图像的分段检测眼睑算法提取及其图像清晰度评价研究

针对虹膜图像的提取和清晰度分析问题,研究了基于分段检测眼睑的虹膜图像采集及对所采图像的清晰度的评价,进而提出了一种新的解决方法.所提方法使用分段检测的眼睑分割算法提取虹膜边缘,使用倒谱域函数评价图像的清晰度.分段检测方法可经过圆弧参数的分段拟合、动态聚类,快速准确地分割出虹膜图像中的上下眼睑,倒谱域函数评价法可大大减少...     

卷积神经网络在喷码字符识别中的应用

为实现易拉罐灌装过程中喷码字符实时检测,提出了一种基于卷积神经网络的实时检测方法。该方法首先对采集的图像进行直方图均衡化和OSTU处理,然后对图像进行形态学膨胀操作,通过连通域面积法提取出喷码字符区域并进行旋转矫正,再采用投影法将字符区域分割为单个字符,在离线状态下采用卷积神经网络对字符进行训练,从而在在线检测时进行识别。实验表明,该方法检测一帧图像平均时间为46 ms,准确率达98.97%,实时性和准确性较高,可以满足工业易拉罐喷码字符在线实时检测要求。     

云雷达反演层状云微物理参数及其与飞机 观测数据的对比

首先根据滴谱假设分析了层状云降水回波强度、径向速度和速度谱宽与降水微物理参数的关系,检验了云雷达探测数据的可用性;然后在忽略空气上升速度和湍流对雷达观测的速度谱宽影响前提下,利用测云雷达观测的回波强度、粒子下落速度和速度谱宽数据进行了液态水含量和滴谱参数的反演试验,并与飞机观测的滴谱进行了对比分析。结果表明,8 mm雷达观测得到的3个量与雨滴谱分析得到的关系比较接近;层状云粒子尺度、数密度和含水量从云顶到云的回波强中心有明显的变化,粒子尺度的增加是回波强度增加的重要原因。毫米波雷达反演得到的降水微物理参数和飞机观测数据具有可比性。     

动态包络线非接触测量系统研究北大核心CSCD

简要分析了的铁路限界测量技术的发展,总结了目前动态限界获取的三种主要技术手段,比较了它们之间的优缺点;提出了采用基于数字相机的单目视觉测量方案,实现了一种动态限界的非接触测量方法;介绍了测量原理、目标特性分析、光斑位置计算、高速图像存储设计等关键内容,根据使用要求给出了相机和图像采集卡选用的关键参数;分析系统对连续写入速度的需求,给出了解决方案,测试了高速存储系统的连续写入速度。通过多个试验验证了图像测量的重复性和位移测量的误差,符合设计指标和使用要求;通过整车测量试验验证了系统的测量能力。     

RETRACTED: Implementation System of Human Eye Tracking Algorithm Based on FPGA

With the high-speed development of transportation industry, highway traffic safety has become a considerable problem. Meanwhile, with the development of embedded system and hardware chip, in recent years, human eye detection eye tracking and positioning technology have been more and more widely used in man-machine interaction, security access control and visual detection.
In this paper, the high parallelism of FPGA was utilized to realize an elliptical approximate real-time human eye tracking system, which was achieved by the series register structure and random sample consensus (RANSAC), thus improving the speed of image processing without using external memory. Because eye images acquired by the camera often generate a lot of noises due to uneven light and dark background, the preprocessing technologies such as color conversion, image filtering, histogram modification and image sharpening were adopted. In terms of feature extraction of images, the eye tracking algorithm in this paper adopted seven-section rectangular eye tracking characteristic method, which increased a section between the mouth and the nose on the basis of the traditional six-section method, so its recognition accuracy is much higher. It is convenient for the realization of hardware parallel system in FPGA. Finally, aiming at the accuracy and real-time performance of the design system, a more comprehensive simulation test was carried out.
The human eye tracking system was verified on DE2-115 multimedia development platform, and the performance of VGA (resolution: 640×480) images of 8-bit grayscale was tested. The results showed that the detection speed of this system was about 47 frames per second under the condition that the detection rate of human face (front face, no inclination) was 93%, which reached the real-time detection level. Additionally, the accuracy of eye tracking based on FPGA system was more than 95%, and it has achieved ideal results in real-time performance and robustness.     

基于图像识别的铝塑包装材料边缘检测

目的为了提高铝塑类包装材料的边缘检测精度,基于图像识别技术设计一种边缘检测方法。方法介绍Canny边缘检测算法,针对其双阈值选择比较困难、边缘检测精度不高等问题,利用Ostu算法实现高、低阈值的选取。基于FPGA(现场可编程门阵列)和DSP(数字信号处理器)搭建一种图像检测系统,并给出系统框图及FPGA内部结构,即异步FIFO模块、串入并出模块、像素窗口刷新模块、数据处理模块以及配套电路等,并以药品铝塑泡罩包装为例进行实验研究。结果改进的Canny算法在保证处理速度的前提下,所检测图像清晰细致,能够得到完整边缘。结论该方法具有准确度高、稳定可靠、识别速度快等特点,可满足包装过程产品检测要求。     

基于DSP的频谱分析型激光多普勒信号处理器的研究

为了提高激光测速系统中信号处理速度,获取更高的测量精度和实时检测能力,本文从硬件结构、传输策略和试验结果入手,提出了利用DSP芯片作为频率分析处理器的多普勒测速系统.通过对A/D控制策略,光电数据采集压缩,DMA传输和DSP处理器中的FFT谱分析和频谱校正算法的研究和对数变频模式模拟电压信号测量试验,实现了多普勒信号处理器在显示采样频率为7MHz,速度显示间隔为0.3ms的实时检测和频率细化能力.     

利用FPGA实现红外焦平面阵列实时非均匀性校正

实时非均匀性校正是红外成像的一项关键技术。根据红外焦平面阵列探测元光谱响应的特点和基于参照源的两点温标非均匀性校正理论，提出一种利用FPGA硬件实现红外焦平面阵列实时非均匀性两点校正的新方法。该方法动态范围大、处理速度快，适用于红外成像系统实时图像处理场合。仿真和实验结果证明是可行的。     

基于FPGA高速信号采集的多角度动态光散射法纳米粒径测量

根据动态光散射装置测量纳米粒径原理,开发了一套基于现场可编程门阵列(FPGA)的纳米粒径测量系统。该系统通过光电倍增管(PMT)输出光子脉冲信号,利用FPGA实现高速脉冲采集及自相关运算,采用双脉冲计数器实现高精度可控的连续计数,并实现DDR3异步存储以及USB通信交互等接口功能。自研板卡既可实现自相关函数实时采集运算,又可无丢失地保存海量原始数据信号。采用该系统对200nm聚苯乙烯颗粒进行了测量,分析了不同采样时间及延迟时间等参数对粒径测量结果的影响。实验结果表明:自研FPGA采集板卡测量重复性为1.2%,具有很好的稳定性和重复性。     

基于FPGA的多通道动态光散射自相关器的研制

为提高多角度动态光散射(MDLS)实验的测试效率与测量精度,开发了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的多通道动态光散射自相关器。该自相关器利用FPGA同时采集4个散射角度的光子脉冲信号,实现高频脉冲计数和自相关计算;设计双计数器模块保证高频无丢失计数,结合片内环形寄存区与片外DDR3芯片实现动态存储数据;提出multi-tau相关器结构设计自相关器的相关计算模块,通过USB通信模块传输自相关计算结果。该自相关器利用有限的FPGA内部硬件资源,实现了多通道自相关运算,解决了大量计数数据的存储问题,提高了MDLS实验的测试效率。利用自相关器对50～200 nm的聚苯乙烯颗粒进行MDLS实验,实验结果与样品的标称粒径表现出良好的一致性,表明该设计能有效地表征颗粒粒径信息。     

Resolution of cross-type optical particle separation

A real-time, continuous optical particle separation method, termed cross-type optical particle separation, is investigated theoretically and experimentally. The trajectory of a particle subject to cross-type optical particle separation is predicted by solving the particle dynamic equation and compared with experimental data. For various flow velocities and particle sizes, the retention distances are measured where the displacement perpendicular to the fluid flow direction is referred to as the retention distance. The measured retention distances are in good agreement with theoretical predictions. The retention distance increases as the particle size increases due to the radiation force, but decreases as the flow velocity increases since the residence time of a particle in the laser beam decreases with increasing flow velocity. To evaluate the performance of the cross-type optical particle separation method, size-based separation resolution is derived theoretically in terms of the refractive index of the particle and instrumental fluctuations. Furthermore, an expression for the maximum resolution is derived.     

Edge detection methods applied to the analysis of spherical raindrop images

Optical imaging of raindrops provides important information on the statistical distribution of raindrop size and raindrop shape. These distributions are critical for extracting rainfall rates from both dual- and single-polarization radar signals. A large number of raindrop images are required to obtain these statistics, necessitating automatic processing of the imagery. The accuracy of the measured drop size depends critically on the characteristics of the digital image processing algorithm used to identify and size the drop. Additionally, the algorithm partially determines the effective depth of field of the camera/image processing system. Because a large number of drop images are required to obtain accurate statistics, a large depth of field is needed, which tends to increase errors in drop size measurement. This trade-off between accuracy and depth of field (dof) is also affected by the algorithm used to identify the drop outline. In this paper, eight edge detection algorithms are investigated and compared to determine which is best suited for accurately extracting the drop outline and measuring the diameter of an imaged raindrop while maintaining a relatively large depth of field. The algorithm which overall gave the largest dof along with the most accurate estimate of the size of the drop was the Hueckel algorithm [J. Assoc. Comput. Mach. 20, 634 (1973)].     

由矢量水听器阵列反演浅海地声参数

基于矢量水听器能够比传统的声压水听器提供更多的声场信息,文章提供了一种利用矢量水听器阵列（AVS）进行浅海地声参数反演的方法。首先,对声场矢量的传播规律进行了研究;其次,利用矢量匹配场（MFP）方法进行了海底声速的反演：最后利用声压和质点垂直振速的传播损失差反演了海底吸收。基于矢量水听器的海底参数反演方法主要具有下述优点：一是利用矢量匹配场反演海底声速能够有效减小参数估计误差：二是利用声场矢量传播损失差进行海底吸收反演能够排除信号源级起伏对反演的干扰。实验结果表明,基于矢量水听器阵列的海底参数反演能够很好的进行声场传播预报工作。     

混合颗粒系重叠图像分割与分类方法研究

针对传统图像处理算法对重叠颗粒的分割困难,引入Mask R-CNN深度学习算法并做针对性改进,通过调整残差网络ResNet-101加速训练,提出双FPN结构实现全局特征融合,使用Soft-NMS避免重叠颗粒漏检。设计了颗粒重叠图像实验系统,采集单一球形、球形与不规则混合多分散颗粒重叠图像用于分割研究。实验结果表明:该方法对混合颗粒分类准确率为91%,召回率为92%,均优于传统算法;其应用于含气泡的一水柠檬酸结晶过程中结晶的在线测量,所得结晶颗粒中位径误差为3.8%,数目误差为-1.3%。所提方法为混合颗粒的重叠图像分析提供了思路,后续有望解决图像法结晶过程后期在线监测乏力与气泡干扰的问题。