圆柱型覆膜锂电池圆周面凹坑检测方法研究

圆周面凹坑是圆柱型覆膜锂电池缺陷检测的重要指标之一。圆周面凹坑检测存在如下两个干扰因素,图像沿着周向和轴向亮度不均匀和圆周面存在油污。针对上述干扰,提出了一种基于机器视觉的解决方案。首先,沿着圆周面轴向提取灰度分布曲线;然后,采用自定义的对光照分布和油污不敏感的灰度差分模型计算灰度分布曲线上的突变,并根据圆周面反光特点选择了突变点的提取阈值,从而实现凹坑的检测。在自建图库SUT-BY上进行了测试,结果显示所提方法对凹坑检测的拒真率和认假率均为0%。实际测试结果表明亮度不均匀没有对凹坑提取产生影响,也没有因油污而产生误检。     

钢材表面缺陷图像感兴趣区域提取方法

为提高钢材表面缺陷图像检测的效果和噪声引起的伪缺陷过滤能力,基于形态灰度包络的感兴趣区域提取方法被采用。该方法以形态灰度曲线包络为基础,通过回归平滑、曲线基准与偏差计算等步骤实现了对钢材表面图像横向灰度曲线中噪声部分的效过滤以及缺陷部分的保存;并通过感兴趣区域阈值选择与感兴趣区域合并获得了钢材复杂背景环境下的疑似缺陷区域。实验结果表明,形态灰度包络的感兴趣区域提取相比于其他方法更能减少噪声干扰,准确率能达到95%以上,能在不影响检出速度的情况下,凸显缺陷位置。     

基于机器视觉的机械加工零件表面微缺陷检测方法

为提高微缺陷检测结果精度、提升机械加工零件外观质量，该文引进了机器视觉技术，以某机械生产制造单位为例，设计了一种针对零件表面微缺陷的全新检测方法。根据机器视觉技术的应用需求，搭建了集成工业相机、采集装置、照射光源等为一体的扫描装置，采集零件表面图像；对采集的原始图像进行均值滤波处理，去除图像中可能对缺陷区域的判别造成干扰的因素与噪声；采用阈值分割的方式，提取并划分机械加工零件表面的微缺陷区域；采用提取图像边缘算子的方法，计算零件表面原始图像与待检测图像之间的像素相关性，通过对零件表面微缺陷灰度性质点的匹配，完成检测方法的设计。通过对比实验证明：该方法不仅可以精准检测机械加工零件表面微缺陷，还可以检测到具体的缺陷类别。     

基于视觉的车位线识别算法

提出了一种自动泊车系统中采用视觉方法通过识别车位线来确定泊车位的算法。采用金字塔分层搜索策略,首先,在灰度直方图上应用K均值聚类法对图像进行二值化,提取车位线骨架,采用Hough变换检测骨架,并利用基于密度的无参数聚类方法对骨架线聚类,在金字塔高层图像上确定车位角点候选点;然后,在金字塔最底层图像上选择感兴趣区域,采用改进的基于距离变换的骨架提取算法提取骨架,使用遗传算法对车位角点骨架进行精确匹配,根据实际车位角点的分布特征确定目标车位;最后,在室外不同环境下采集多张车位图片进行算法的有效性和快速性验证实验。实验结果表明,采用基于视觉的车位线识别算法进行车位检测能较大地提高检测的效率和识别正确率。     

X波段雷达图像同频干扰的抑制方法研究

X波段雷达图像中,数据是按线存储的,同频干扰在图像上表现为射线状噪声或斑点噪声.为去除雷达图像中的同频干扰噪声,根据同频干扰在雷达回波图像中的特性,提出一种基于拉普拉斯边缘检测算子的噪声检测算法.首先利用基于拉普拉斯边缘检测算子改进的检测方法,将雷达图像分为灰度值渐变区域和突变区域;接下来通过设定阈值检测到同频干扰的位置;最后利用临近非噪声点线性插值噪声点.利用本文方法对32幅随机的雷达图像进行处理,实验结果说明该方法能有效滤除同频干扰.与传统的滤波算法进行对比,实验结果表明本算法不仅能很好地检测到同频干扰噪声,还能更有效地去除噪声,尽可能地保留原来海浪的回波信息.     

基于单尺度Retinex的电路板刀具磨损图像细节增强方法

在采集电路板刀具磨损图像过程中,会因光照角度的变化导致图像细节不足,而常规图像细节增强方法在处理过程中存在噪声混叠的情况,实时性不强。针对这一问题提出基于单尺度Retinex的电路板刀具磨损图像细节增强方法,根据目标图像的灰度值变化来定义灰度色调函数,在构建图像处理模型的基础上,采用引导滤波函数处理目标图像模型,去除图像噪声干扰后,使用高斯函数获得图像内的照射分量和反射分量,再利用单尺度Retinex方法剔除照射分量,增强电路板刀具磨损图像的细节。实验结果表明：设计的基于单尺度Retinex的图像细节增强方法运行时间短,增强效果好,处理后的图像质量高。     

贝塞尔曲线插值下的聚焦形貌恢复

聚焦形貌恢复性能提升的关键在于噪声序列图像的预处理以及初始深度值的连续化处理。通过对图像噪声类型识别理论及逼近技术的深入研究分析,实现了一种高精度的聚焦形貌恢复算法。该方法从含噪图像灰度直方图分布特性入手,在对序列图像未知噪声进行初步判断后,决定采用中值滤波进行图像预处理以减少噪声干扰;根据聚焦评价函数曲线特性,利用参数化的三次贝塞尔-伯因斯坦多项式对初始深度值进行插值处理,通过最值搜索方法得到插值曲线的峰值位置,进而实现深度值的精确估计。对不同表面特征,不同材质的实体对象进行形貌恢复实验,结果表明提出的方法兼具恢复的高精度性及有效性。     

精确的线结构光中心提取算法研究

光条纹中心的精确提取是线结构光三维识别系统的重要环节。环境光干扰、被测物表面反射以及图像采集系统所产生的噪声都给光条提取增加了难度。文章提出了一种快速精确的线结构光条纹中心提取法。首先,对图像进行预处理,通过边缘法对结构光中心线进行边缘检测;然后,用均方灰度梯度法确定结构光中心法线方向;最后,对法线方向上像素进行灰度加权,从而精确提取出结构光条纹中心。实验结果证明,该算法光条纹中心的提取精度达到了亚像素级别。     

互参考激光光条图像质量评价

提出了互参考激光光条图像质量评价方法用于检测激光辅助立体视觉测量中的图像质量。分析了立体视觉测量中单幅激光光条图像的灰度分布特性以及左右激光光条图像灰度分布的相关性。利用光条截面灰度分布梯度表征图像清晰度,并建立了综合考虑单幅图像质量与左右图像相关质量的互参考激光光条图像质量评价方法。然后,确定质量系数的阈值,通过分析噪声对光条提取误差的影响,确定提取误差不高于1个像素的单幅图像质量系数QL,QR∈[0.2,1),通过不同表面激光光条投影实验,确定左右图像相关质量系数QLR∈[0.8,1)。最后,在锻造车间进行了现场实验,重建方形锻件高度为1 747.0mm和491.3mm。实验结果显示,清晰的光条图像质量系数符合确定阈值,受噪声干扰的光条图像质量系数偏离设定阈值,验证了本文提出的质量评价方法能较好地反映激光光条图像缺陷。     

基于像素分布特征的图像去噪法在刀具磨损检测中的应用

根据对机床刀具实时数据采集得到的图像的固有特征,提出了一种基于灰度差及像素分布连续性判断的方法,对磨损刀具灰度图像中的椒盐颗粒噪声采取先检测判断再进行去除的原则进行处理。采用Canny算子对图像的磨损区域进行边缘检测,检测结果的二值化图像中含有较多被算子误判为边缘的像素点。根据伪边缘像素点是分布特征,将其判断为噪声点,同样采用基于像素分布连续性判断的方法对伪边缘噪声点采取先检测后去除的方法进行处理,最终检测到磨损区域连续清晰的边缘线。结果证明:该方法在刀具磨损检测中有较强的实用性,在实践中可运用于刀具磨损的实时监测。     

基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法提取高频图像的边缘,采用一定的融合规则将两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波变换法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波变换法。     

基于屋脊特征分析的裂缝检测算法

针对隧道内采集的衬砌图像普遍存在光照不均和混凝土坑洼不平的噪声的现象,导致在检测不同宽窄裂缝时准确率不高的问题,本文提出一种基于屋脊特征分析的裂缝检测算法,把在图像二维空间中的曲线检测问题转换到一维空间中的极值点检测问题.首先,通过检测极值点提取所有屋脊状特征;然后分析裂缝和噪声的区别,根据屋脊高度直方图检测裂缝;最后...     

基于改进 Canny 算子的锂电池极片表面缺陷检测

针对目前锂电池极片表面存在低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于改进Canny算子的锂电池极片表面缺陷检测方法。首先,使用双边滤波改善高斯滤波在降噪时可能造成的图像边缘模糊问题,并在此基础上引入多尺度细节增强算法来增强低对比度图像;其次,基于Sobel算子的3×3梯度模板计算极片图像的梯度幅值和梯度方向;最后,基于最大熵和Otsu算法自动获取图像的高、低阈值,通过逻辑与运算对两种算法阈值分割后的检测结果进行边缘融合,并利用形态学闭运算和细化算法修复不连续边缘,得到最终检测边缘。实验结果表明,传统Canny算子和Otsu-Canny算法难以有效检测不同类型的暗斑、露箔和划痕缺陷,而本文算法对这些缺陷均取得了较好的检测效果,能够在突出目标缺陷区域的同时,有效减少同色度背景噪声,正确检测率达98%,具有一定实用价值。     

Research on surface image acquisition system of train bearing cylindrical roller

The acquisition of high-quality surface images is an important step in the surface damage detection of bearing rollers. In order to improve the quality of image acquisition and take into account the acquisition efficiency, an image acquisition system is designed in this paper. Through the dynamic analysis method, it is proved that the amplitude of the roller itself has little effect on the image in the acquisition process. Subsequently, the response surface method is used to analyze the interactive effect of the light source intensity, incident angle and roller speed on the image quality, and the optimal acquisition parameter setting value suitable for this acquisition system is found. Finally, the image of the bearing cylindrical roller with surface defects is collected to obtain a clear surface image. This paper can provide reference for the design of high level image acquisition system.

     

Pest Detection Method Using Multi-Fractal Analysis

A novel method for pest detection is proposed based on the theory of multi-fractal spectrum to extract pests on plant leaves.Both local and global information of the image regularity were obtained by multi-fractal analysis.By applying fractal dimension,the spots on leaf images can be extracted without loosing or introducing any information.The different parts of images are re-analysis by morphology operations to determine the candidate regions of pests.The performance of multi-fractal analysis of whitefly detection is investigated through greenhouse experiments.The experimental results show that the proposed method is robust to noise from light and is not sensitive to the complex environment.     

多尺度光斑中心的快速检测

分析了光斑图像成像特点和理想光斑灰度分布模型,针对含有多个不同尺度光斑的图像,提出了一种可以在复杂环境下一次性快速检测出多个光斑中心的方法。该方法基于高斯模糊后光斑中心不变的性质,先对含有大量光斑的图像进行快速多级高斯模糊,构建其高斯尺度空间;然后,使用加速的非极大值抑制方法在尺度空间内寻找多个尺度的局部极值,初步确定各光斑中心的像素级坐标;最后,联合这些坐标的邻域像素,拟合局部曲面,得到光斑中心的亚像素级精确位置。利用仿真实验和实物实验验证了提出方法的有效性。结果表明:该算法对640pixel×480pixel图像,处理时间仅需50ms,每千个光斑的平均检测时间为23ms,在复杂环境下正确率可达89%。此外,该方法对弱光斑较敏感,适合快速处理含有大量不同尺度光斑的图像,并能够有效减少光斑的错检和漏检。由于检测速度快,自适应性强,在实际应用中取得了良好的检测效果。     

结合目标提取和压缩感知的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合易受噪声干扰从而使目标信息减弱的问题,提出了一种基于目标区域提取和压缩感知的融合算法。首先,在频率域上对红外图像进行显著区域检测得到其对应的显著度图,并在显著图指导下结合区域生长法提取红外图像的目标区域,有效抑制噪声与复杂背景的干扰。然后,用非下采样剪切波变换对待融合的图像进行分解,采用不同的融合策略分别对目标与背景区域的高、低频子带进行融合。针对背景区域提出一种新的基于多分辨率奇异值分解和压缩感知的融合规则,最后,进行非下采样剪切波逆变换得到融合图像。与其他算法的对比实验结果表明,本文算法能更好地突出目标区域,保留图像细节信息,抑制噪声干扰;图像质量评价指标中的信息熵、标准差、互信息、边缘保持度分别提高了3.94%,19.14%,9.96%和8.52%。     

基于张量表示的高光谱图像目标检测算法

高光谱图像目标检测是当前一个研究热点。其在军事和民用方面的应用越来越广泛。为了能同时利用高光谱图像数据的空谱信息,本文提出一种新的基于张量表示的高光谱图像目标检测算法。算法使用CP张量分解技术和张量块分解(BTD)分别对高光谱数据进行盲源分析,提取了有效的局部图像块空谱特征,建立了一个基于稀疏表示和协作表示的检测模型,针对多种类型背景复杂的场景数据进行实验,并与当前流行的目标检测算法进行比较。从可视化检测结果来看,本文算法在复杂背景和强噪声环境下,有效提取了空谱特征,对背景具有较好的抑制能力,检测的目标显著。此外,本文从接收机操作曲线(ROC)和ROC曲线下面积(AUC)等定量指标分析算法性能。以较为流行的Sandiego图像为例,在10%的虚警率下,本文算法取得90%的检测精度,AUC大于0.95。本文算法相较几种流行算法而言具有较高的检测精度,更强的鲁棒性。     

水压马达非光滑表面配流副承载特性的数值模拟

为提高低速大扭矩水压马达配流副的承载能力,进而降低摩擦减少磨损,延长其使用寿命,构思了具有6种不同凹坑形状的非光滑表面配流盘。运用数值模拟的方法,对非光滑表面配流盘与马达转子端面组成的配流副间的液膜压力分布和承载能力进行了数值计算,分析了非光滑表面凹坑深度、形状以及转子转速对承载力的影响。结果表明：具有相同凹坑深度的非光滑表面配流副间液膜承载力随转子转速的增加而增大;相同转速下,圆形锥坑、方形锥坑、圆形半球坑所组成的非光滑表面,其承载力随凹坑深度的增加近似呈线性减小,但减小的缓慢,其中圆形锥坑的非光滑表面配流副承载力对凹坑深度的变化最不敏感,且承载力较高;相同转速下,圆形柱坑、方形柱坑、三角形柱坑所组成的非光滑表面配流副液膜承载力随凹坑深度的增加近似呈双曲线规律减小,且承载力在凹坑深度不小于0.5 mm后基本相同,但比圆形锥坑、方形锥坑、圆形半球坑所组成的非光滑表面承载力小很多。该研究工作对于低速大扭矩海水液压马达非光滑表面配流副的设计及工程应用具有借鉴意义。     

基于双线性模板和分块策略的虹膜色素斑检测

本文色素斑是一种重要的虹膜特征纹理。然而,由于该纹理颜色深浅不一,形状各异,因此如何从具有复杂背景的可见光虹膜图像中检测出该纹理仍然是目前亟待解决的一个难题。提出一种基于双线性模板和分块策略的可见光虹膜色素斑检测方法,首先使用两个不同长度的线性模板来提取虹膜上所有不同类型的特征纹理;然后,采用分块策略得到一个能描述该纹理灰度分布特征的特征向量;最后,使用BP神经网络实现对色素斑纹理的检测。该算法对图库中色素斑纹理检测的正确率达到81.25%,对非色素斑纹理的正确识别率达到83.97%,总的正确检测率达到83.23%。实验结果表明,该方法能够从背景复杂的可见光虹膜图像中检测出色素斑纹理,为虹膜的特征提取提供了一个新的思路。