采用图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法

提出基于图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法.首先,根据图像灰度熵特征与旋转定位函数,提出基于动态阈值熵函数分割与EmguCV的产品定位算子,得到产品中心点坐标与旋转角度;然后,传递给机器人Robert,引导Robert到产品边缘喷墨上方进行局部图像采集;最后,采用大律法分割法处理喷墨边缘图像,设计基于Canny边缘检测与轮廓检测的测量算子,从而完成喷墨宽度测量.实验数据显示:与当前目标宽度测量技术相比,文中算法具有更高的测量精度与稳定性.     

基于计算机视觉技术的微钻刃面自动光学检测

为了实现微钻刃面尺寸和缺陷的自动光学检测,建立了影像检测系统并研究其图像处理算法.根据微钻刃面的特征,设计了专用的照明系统来获取清晰的、变形小的微钻刃面图像.采用改进的小核值相似区边缘提取算法对图像进行边缘提取,并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位,然后采用直线和圆弧拟合等一系列算法对微钻刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测.实验结果表明:自动光学检测方法的准确率达到了99.5%,微钻的检出精度达到了微米级,说明该方法能够满足微钻刃面尺寸测量和缺陷检测的要求.     

采用监督特征学习的红外小目标检测

为了改善大尺寸图像下红外小目标检测的检测率与速度,提出一种采用监督特征学习的检测算法.通过分析小目标邻域图像的分布特点,定义一种基于灰度分布的统计特征,用以描述目标与非目标的邻域的灰度分布差异.以局部灰度极大值区域为训练样本,通过有监督学习提取对目标区分能力最强的特征.随后,在特征空间设计级联结构的多分类器,采用逻辑斯...     

基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法.采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割.采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标.通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法.     

基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法

根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.     

基于X射线的BGA空洞缺陷3D检测方法

目的对球栅阵列封装(Ball Grid Array,BGA)芯片中由于焊接过程中产生的气体未能及时逸出所致的空洞缺陷进行3D检测,以降低缺陷检测难度和提高准确率,为实现BGA产品的流水线检测奠定基础.方法利用X射线三维显微镜对BGA芯片进行扫描与重建得到3D模型,将模型等距切片后转为灰度图像,根据3D可视化结果和灰度直方图选择固定阈值进行全局阈值分割,将分割得到的二值图进行连通区域标记并计算各区域面积,最后采用积分法求取焊球和空洞体积并计算空洞率.结果与2D检测方法对比,该方法可以有效去除图像中的多元器件重叠的不利因素,可直接观察空洞缺陷的大小及位置;在BGA切片图像中标记分割阈值的等值面并测量焊球和空洞的直径,将测量结果与DR图像中的测量值对比,最大误差为3.726μm,表明该方法可以准确地分割焊球及空洞特征.结论该方法可以有效地检测出BGA中的空洞缺陷,并准确地计算出焊球和空洞体积及基于体积的空洞率.     

基于改进Sobel算法的焊缝X射线图像气孔识别方法

提出一种具有自适应能力的焊缝X射线图像气孔检测方法.通过局部动态阈值分割法设计了多方向的焊缝X射线图像模板,采用Sobel算法对复杂背景下的焊缝进行边缘检测和区域标记,并在标记区域对原始图像x和y方向的灰度梯度进行分析,以增强小气孔和粘连气孔的识别能力.检测应用效果表明,所提出的方法具有良好的自适应能力且准确快速,能够有效地克服人工评片中产生的漏判与误判等缺点,并且能够存储和查询检测数据.     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用,算法的速度和效果得到验证.     

叶菜根系图像的变分水平集分割算法

植物根系图像分割是根系构型特征提取和分析的前提.针对传统图像分割方法在处理叶菜根系弱边缘图像中存在分割精度和稳定性较差的问题,提出了一种基于改进C-V(Chan-Vese)模型的变分水平集分割算法.该算法不仅保留了C-V模型对于处理弱边缘图像的适用性,并针对叶菜根系图像局部灰度不均的特点引入了图像梯度信息,改进了原C-V模型.通过对小白菜根系样本图像的分割处理试验,证明了变分水平集分割算法的有效性.研究结果表明,相比传统的阈值处理、边缘检测及区域生长等算法,本文算法能更加精细地解决叶菜根系图像弱边缘和局部灰度不均的问题,并在分割精度和算法稳定性上具有明显的优势.变分水平集算法应用于叶菜根系构型观测系统中,可以有效地提高观测精度.     

基于分块阈值LBP算法的光学薄膜表面缺陷分割

为提高光学薄膜缺陷检测的能力和精度,提出一种基于局部二值模式(LBP)的改进算法。通过对采集到的图像进行分块分析,计算全图和各小块离散度,并进行对比。将分块离散度全图离散度的视为缺陷与背景共存的模块,以该模块中间像素灰度均值作为LBP阈值进行图像处理;分块离散度≤全图离散度的视为平稳模块,将全图灰度均值作为LBP阈值进行图像处理。实验结果表明:该算法能有效地检测出光学薄膜的缺陷,同时也避免了噪声的干扰,证明该算法用于检测光学薄膜缺陷的可行性。     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较,疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特征。利用二维连续小波特征,能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析,确定出最优的变换尺度和旋转角度,并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

焊缝缺陷的水淹没分割算法

针对焊缝射线检测图像缺陷分割速度慢、精度低的问题,提出了一种基于水淹没原理的缺陷分割算法,即依据水流借势取径、盈满则溢的思想,对缺陷及周边区域进行逐级淹没,并根据淹没面积变化来确定分割阈值.该算法首先利用灰度曲线波形分析检测缺陷,获取缺陷种子点,然后从种子点出发对图像进行逐级淹没,淹没过程采用逐线搜索策略.淹没结束后,通过分析各水位淹没面积相对增量的变化来确定阈值水位.实验结果表明,水淹没分割算法的分割耗时大约是Alaknanda方法的5.3%,Kaftandjian方法的25%,分割误差大约是Alaknanda方法的27.33%,Kaftandjian方法的53.14%,因此具有较好的分割速度和精度.     

基于PCNN的图像二值化及分割评价研究

在介绍传统二值化方法的基础上,对PCNN脉冲耦合神经网络进行了研究,由于PCNN独特的相似神经元同步点火的特性,使其非常适合于各类图像的分割;同时结合图象二值化研究,对目前仍处于难点的图像分割评价作了研究,提出了综合评价思想。并通过实验仿真验证了：PCNN用于图像二值化,能够更好地区分和合理地分割出图像的目标和背景区域,具有分割精度高,适应类型广的特点;同时通过大量的实验数据也验证了所提出的综合评价思想的合理性,较之以往的评价准则更加准确和科学。     

基于深度学习的汽车轮毂缺陷自动分割技术

针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,本文提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。本文依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。实验表明本方法针对复杂轮毂缺陷的识别率达到90%以上,且识别时间开销大约5ms/张,优于传统方法。可见该方法能够满足轮毂缺陷自动分割的需求,具有潜在的应用前景。     

汽车车身涂膜缺陷的计算机视觉检测方法

将计算机视觉检测技术应用于汽车车身表面涂膜缺陷的检测,根据汽车涂膜及涂膜缺陷的特征,提出了侧向照明方式,获取了特征明显的涂膜缺陷图像．针对汽车涂膜缺陷边缘模糊,传统的微分检测算子无法有效检测的情况,提出了基于图像中心化和图像去背景操作相结合的检测分割算法,算法原理简单,性能稳定,能够有效检测出绝大多数涂膜缺陷的模糊边缘．     

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

基于生成式对抗网络和改进区域建议网络的输电线路杆塔缺陷检测方法

为了减少输电线路杆塔缺陷检测过程中受噪声信号和装置性能等因素的干扰,提高输电线路杆塔缺陷检测的正确率和检测效率。提出一种基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)和改进区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)的输电线路杆塔缺陷检测方法。采用GAN采集输电线路杆塔的显著性图像,并利用半软阈值函数模型剔除图像中的噪声,避免噪声对缺陷检测过程产生影响。通过随机森林决策树提取输电线路杆塔图像的轮廓特征,基于多尺度算法对RPN进行改进,将特征输入到改进RPN模型中,通过缺陷的定位、分割完成输电线路杆塔的缺陷检测。试验结果表明,所提方法的输电线路杆塔缺陷检测正确率较高,具有较好的缺陷检测效果和检测效率,从而有利于提高输电线路杆塔缺陷检测的质量,减少电力事故的出现。     

基于CV模型与改进ME模型的肺癌检测算法

针对CT影像中恶性肺结节病灶难以自动检测的问题,提出了一种基于CV模型与改进ME模型分割区域之间的面积差异的肺部CT影像癌症检测算法.该方法利用在肺部CT影像中结节边界的模糊程度是判断恶性肺结节的最重要指标这一特性,首先通过CV模型和改进ME模型两种交互式目标分割算法分别对肺部CT影像分割,因这两种分割方法收缩效果不同,故得到两种不同的结节区域,再计算这两种区域之间的面积差异得到该区域的模糊程度,最后计算得到模糊程度比较阈值,以此判断是否存在癌症.实验结果表明,该算法对于肺部CT影像中的癌症检测具有较高的准确率.     

面向视频测量机器人高噪声小视场星图的星点提取

星图识别提取是自动天文测量数据处理的关键环节．针对视频测量机器人拍摄的小视场星图具有高噪声的特性,提出了利用基于合理阈值分割的连通算法来处理此类星图;分析了4种不同星图的图形特征,对比了常见的星点提取算法对真实星图的识别效果;在定性定量分析的基础上,通过验证,得到了阈值分割下的连通算法要优于边缘检测和聚类算法的结论,并获得理想的星点提取效果．真实星空半仿真星图的室内试验表明:利用该算法可以准确可靠地计算恒星质心坐标,其水平和垂直方向均方根误差（RMSE）分别为0.025和0.021像素,可满足高精度的天文测量需求．