基于小区域模板匹配的发动机缸体缺陷检测

针对发动机缸体人工检测效率低不可靠的问题,提出一种基于小区域模板匹配的检测算法来实现缸体的在线自动检测。将发动机缸体的特征图像制作成小区域模板库,在发动机缸体特定小区域使用粗精结合搜索策略的改进序贯相似度算法确定待匹配图像的准确位置和相似度,从而实现发动机缸体缺陷检测。实验结果表明:该算法能够满足发动机缸体缺陷检测要求,基本消除了人工检测的误判,显著降低了人工检测时间。     

发动机缸体内腔腐蚀缺陷检测

为了实现对发动机缸体内腔的腐蚀缺陷进行检测,根据超声相控阵与发动机缸体的特征,改进了检测系统。设计了超声相控阵回波自动检测和声程校正以完成对发动机缸体内腔腐蚀缺陷的检测。实验表明:改进后的检测系统可以准确定位发动机缸体内腔的腐蚀缺陷位置,实测数据与理论数据的比较显示了缺陷与尺寸检测的误差均小于2%。     

改进型SUSAN算子在零件视觉测量系统中的应用

本文介绍了基于改进型SUSAN算子的零件视觉测量系统。设计了零件视觉测量系统的体系结构,采用了一种基于中值的加权滤波算法进行零件图像预处理,研究了SUSAN算子的基本原理和角点检测步骤,并提出了一种基于方相信的改进SUSAN算子和零件角点测量方法,最后通过实验验证了算法的可行性。     

基于二维小波亚像素图像处理的螺纹尺寸测量

针对传统微分算子图像处理方法的不足,提出一种基于二维小波降噪的亚像素图像处理方法。首先对获取的图像进行灰度值处理,通过二维小波变换消除图像噪声、重构图像、边缘检测,得到螺纹像素级的边缘图像及灰度二维矩阵。然后采用最小二乘算法拟合,得到亚像素级精度图像直线和中心标定位置及矩阵,计算螺纹大、小径尺寸,解决人工测量和传统图像处理算法精度不足的问题。最后,设计螺纹尺寸测量系统,实现尺寸测量的可视化和应用化,满足测量精度要求。     

舰船红外图像边缘检测方法对比研究

为了对海上舰船红外图像进行分割和目标识别，首先具体分析了六种边缘检测算子Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子的检测原理，给出了各种检测算子的计算模板。然后采用Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子对舰船红外图像进行处理，分析比较各个检测算法的检测优缺点。最后用Matlab语言编程实现各种检测算法，通过Matlab软件进行仿真实验，用各种检测算法处理舰船红外图像，直观的给出各检测算子的舰船图像处理效果，并对处理结果进行了比较，得出了在噪声干扰下，Canny算子更容易处理舰船红外图像的结论。     

基于Gauss-Laplace算子的灰度图像边缘检测

在分析常用的图象边缘检测算子基础上,为更精确地检测具有灰度渐变和噪声较多的灰度图像,论文首先引入一种改进的灰度图像的边缘检测算子,接着实验验证该算子得到的图像比别的边缘检测算子处理效果更好,更清楚和更符合人或计算机识别要求。同时,给出了在VC++6.0编程环境下BMP位图处理的方法和介绍的边缘检测算子的实现方法。     

基于视觉的零件尺寸测量

针对在线实时检测和测量工业零件尺寸的问题,利用视觉技术建立一个的零件尺寸测量系统,采用简单高效的霍夫变换和亚像素技术实现对规则零件的非接触精密测量。尺寸测量过程包括图像采集、图像分析处理和结果输出。其核心算法是图像预处理、直线检测、圆检测和尺寸计算,详细介绍了利用霍夫变换进行直线和圆检测的方法。经研究可知,零件测量系统能实现工业零件的在线实时检测和尺寸测量,且具有速度快、实时性好、非接触、低成本等优点,具有良好的应用前景。     

基于机器视觉的发动机表面缺陷检测技术

发动机表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段。本文应用机器视觉技术实现发动机内表面缺陷的自动检测,用内窥镜采集发动机装药内表面的图像,结合图像特点,通过多次实验对比,选择中值滤波方法对图像进行滤波、Canny算子检测图像边缘,应用像素灰度的相似性和不连续性将缺陷从图像背景中分割出来,在此基础上,选取面积和周长特征作为缺陷判断依据,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统。实验结果表明该方法在发动机内表面缺陷检测方面有较好的效果。     

尺寸测量中的边缘检测算法研究

主要介绍了一种改进的边缘检测算法及相应计算模板和公式，并对算法的误差进行了分析。因为传统的边缘检测算法在理论上较成熟，但在实际应用时可操作性较差。所以针对零件图像测量的实际应用情况，使用基于Sobel算子的改进的方向算子，对灰度图像进行处理得到梯度图像。综合应用其他算法，实现了对目标边缘的准确检测。然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算，对目标边缘进行亚像素精确定位。在文章的最后，用实例说明了本算法的可行性。     

利用 OpenCV 实现在 Android系统上的图像边缘检测

论文提出了利用OpenCV实现在Android系统上图像边缘检测的方法。介绍了Android NDK开发环境的搭建,利用JNI调用OpenCV中的Canny算子,采用Android NDK生成动态链接库。实验结果表明在Android系统上图像边缘检测功能和性能良好。