基于机器视觉的轨道梁梁面破损状况的检测方法

研究机器视觉和图像处理与工业计算机组成的系统在工程测量中的应用,对于所获取的轻轨轨道梁梁面二维图像,利用计算机图像处理与机器视觉识别技术,采用K-均值聚类的区域增长算法,对图像进行分割;针对梁面的各类破损类型,对破损情况进行研究.在轨道梁梁面破损状况的检测应用中,该方法能有效识别出轨道表面的破损情况,准确地评估了梁面健康状况.     

加权模板匹配的二值化阈值不敏感性研究

数字图像二值化处理过程中,阈值的选取非常之关键,为了在实际应用中能够快速准确地匹配出二值化图像中的目标图像,文中采用模板匹配的方法,对标准模板匹配算法和加权模板匹配算法的二值化阈值敏感性进行了研究。根据实验图像在二值化处理过程中所取阈值的波动对图像匹配结果的影响情况,得到加权模板匹配算法与标准模板匹配算法的二值化阈值敏感性差异。实验结论同时表明加权模板匹配算法具有较强的二值化阈值不敏感性和匹配性能好的优点。     

基于边缘特征的无砟轨道扣件定位方法

轨道扣件的精确定位是实现扣件缺陷检测的前提,而常规的基于机器视觉的轨道扣件定位检测方法存在适应性差,且易受光照强度及遮挡的干扰。为了实现轨道扣件的快速精确定位,提出一种基于边缘特征的轨道扣件定位方法。通过在参考图像中选取标准扣件区域以生成匹配模板,利用Canny边缘滤波算子获得边缘点的位置坐标及梯度方向;在此基础上构建搜索模型并采用图像金字塔匹配搜索策略,获得匹配分值的潜在匹配点;并利用匹配阈值设定法,逐层逐次跟踪潜在匹配点,直至图像金字塔最底层,以提高定位速度;基于最小二乘法调整位姿参数,使其达到亚像素级精度。实验表明,该方法具有鲁棒性强、定位速度快且不受光照变化及遮挡的影响,定位精度达到1/15像素,定位成功率大于95%,满足无砟轨道扣件定位需求。     

基于机器视觉实现工业产品在线分类的一种有效方法

利用机器视觉技术获取工业现场目标产品图像.通过图像预处理、图像分析,实现识别区域的动态划分.提出了一种高效图像模板匹配算法,实现工业产品的在线分类.     

机器视觉测量系统在工业在线检测中的应用

机器视觉测量用视觉传感器采集目标图像,通过对图像各种特征量的分析处理,获取被测曲面信息.设计了一机器视觉测量系统,识别一幅图像中是否存在确定大小和形状子图像,若有则识别出它的位置.介绍如何利用“模板匹配”法对目标图像进行识别,并举例如何利用系统检测药片的包装是否合格（有无漏装）.     

基于维纳滤波的图像模板匹配

一种常用于图像恢复的维纳滤波技术被用于图像的模板匹配,其基本思想是：将模板图像看作是作用于匹配系数矩阵的模糊函数,匹配系统矩阵的元素值表示在待搜索图像的对应位置是否存在给定的模板;模糊函数与加性噪声共同作用于匹配系统矩阵产生待搜索图像。这样就将模板匹配问题转化为一个图像恢复问题。通过维纳滤波将待搜索图像去模糊,即得匹配系统矩阵,从而完成匹配。与相关匹配法相比,该方法具有匹配点定位准确,稳健性强的特点。     

基于奇异值分解结合Harris的快速匹配方法研究

针对室内环境下视觉图像匹配速度慢、精度低等问题,提出一种基于奇异值分解结合Harris的快速匹配新方法.随机采集两组相邻的视觉图像作为研究对象,利用奇异值分解(SVD)对视觉图像进行压缩与重构.利用Harris角点检测算法对重构后的视觉图像进行特征角点的检测,然后结合归一化互相关(NCC)算法对视觉图像的特征角点进行一次粗匹配,最后采用随机抽样一致性(RANSAC)方法对粗匹配结果进行校正,实现特征点对的精匹配.实验表明:与传统的归一化互相关模板匹配算法相比,该算法不仅将视觉图像在室内环境下的误匹配率降低至2.35％,而且图像匹配的速率提升了3倍.     

基于像素字符串比较的图像快速匹配算法

在分析传统的模板匹配算法的基础上提出了一种新的基于字符串匹配的快速匹配算法。算法的思路是在模板图像上任意确定一列像素，并将这一列像素的灰度值看成是一个字符串，以此对原图像的每一列进行字符串匹配。如果在原图像上的某一列上找到了完全匹配的串，或者找到最大匹配的串，就找到了所要匹配的模板在图像中的可能位置。然后在所有找到的位置上再做进一步的字符串匹配。如此继续就可以确定模板图像在待匹配图像上的位置。算法在统计意义上保证了匹配效果，且提高了匹配速度。实验结果表明该算法是一种有效的图像匹配算法。     

印刷电路模板基于模式识别的生成方法研究

在印刷电路板生产中常采用模板匹配检验方法自动检测电路板的质量缺陷，可以减少废料提高生产效率。模板匹配检验方法需要从印刷电路板扫描图生成标准模板。但传统的模板生成方法很难克服扫描图像边缘模糊，图像噪声和图像色彩偏离等因素的综合影响。该文阐述了Canny边缘检测算法，二值图像的细化算法，在此基础上提出一种新的综合模板生成方法，该方法可以解决传统的模板生成方法的不足，生成高质量标准模板。     

基于伪Zernike矩的快速旋转无关图像匹配方法

传统的图像匹配方法往往会因为匹配图像与模板图像之间存在任意角度旋转而失效,而现有的抗旋转图像匹配方法因为计算量大而不能满足实时应用的需要.因此研究一种旋转无关的图像匹配算法成为必要.将圆投影匹配算法结合多值模板和塔形加速技术加快了滑动窗口的搜索效率,并使用伪Zernike矩进行精匹配.实验结果表明,改进后的算法在保证匹...