基于小波变换的双阈值水下焊缝图像边缘检测研究

水下焊缝图像受到水下环境、弧光、飞溅、泥沙浑浊等噪声影响,生成的焊缝图像模糊不清质量较差,采用传统的边缘检测算法提取水下焊缝边缘,结果无法满足要求。为解决此问题,利用Canny算法,提出基于多尺度小波变换的自适应双阈值边缘检测算法。该算法结合多尺度小波变换,以三次B样条为小波函数,采用双线性插值进行非极大值抑制,根据OTSU法生成自适应双阈值抑制噪声和去除伪边缘。实验结果表明：相比传统的Canny算法,此改进算法对水下焊缝图像边缘检测效果更佳,边缘检测更精确、丰富完整,且有效抑制噪声,验证了此算法的有效性。     

基于改进Canny算子的齿轮缺陷检测边缘检测算法北大核心

针对齿轮缺陷检测过程中因光照及噪声影响导致微弱边缘难以提取的问题,提出了一种改进的Canny齿轮边缘检测方法。首先,将双边滤波算法引入到多尺度Retinex(multi-scale retinex,MSR),在改善原图像降噪效果的同时保证边缘不被虚化,且从原理上降低环境光照对图像的影响;其次,引入拉氏锐化增强算法实现降噪后的图像轮廓增强;最后,以灰度统计方差大小作为Canny算子自适应高低阈值的确定依据,以3×3领域下的6个方向作为梯度计算区域,在自适应阈值下获取齿轮缺陷检测的边缘信息。实验结果显示,所提方法相比与传统Canny、Otsu-Canny算法,所提方法有较好的降噪效果和保边特性,能较好提取齿轮缺陷中的微弱边缘信息,且重叠系数达93.8%,远高于其余方法获取的边缘信息,为后续齿轮缺陷检测提供数据支撑。     

基于Canny算子字符边缘检测与分割方法研究

字符边缘是标牌图像中的凹凸字符最主要特征,选用适当的边缘检测算子得到准确的标牌信息是字符图像处理的关键步骤.本文叙述Canny算子的基本原理和算法实现过程,选用并研究Canny算子来提取字符的边缘特征.为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Canny、Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian和LoG算子对字符图像进行边缘检测试验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子是字符边缘检测的一种十分有效的方法.依据Canny算子边缘检测得到的结果,对字符图像进行了填充并分割得到了标牌字符的分割二值化图像.边缘处理和字符分割的结果表明,Canny算子边缘检测能够较好地解决低对比度图像和灰度不均匀字符图像的二值化问题.     

基于Canny算子的焊缝图像边缘提取技术

焊缝边缘是焊缝图像的最主要特征,选用适当的边缘检测算子得到准确的焊缝信息是焊缝图像处理的关键步骤.选用并研究Canny算子来提取焊缝的边缘特征,详尽地叙述Canny算子的基本原理和算法实现过程.最后为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Canny、Kirsch、Prewitt、Robert、Sobel和Gauss-Laplace算子对焊缝图像进行边缘检测试验,根据边缘处理结果和焊缝中心坐标图像,得出Canny边缘检测算子是边缘检测的一种十分有效的方法,适合于视觉传感的焊缝跟踪图像处理过程.     

改进小波降噪算法在轴承缺陷图像的应用

针对传统Bayes阈值不能随小波分解尺度变换以及提高传统算法图像降噪效果的问题,文章提出一种改进的基于小波维纳滤波与Bayes自适应阈值估计图像降噪算法,该算法在多层小波变换的基础上,对小波分解后的第一层细节系数进行维纳滤波处理,对其他层细节系数进行改进Bayes软阈值估计算法处理,最后对处理后的小波系数进行重构,得到降噪图像。实验结果表明,该方法在图像峰值信噪比(PSNR)定量指标上优于传统的小波Bayes软阈值估计图像降噪方法,并将该方法成功的应用于轴承缺陷图像的降噪预处理以及轴承缺陷图像边缘检测中,达到了图像降噪的优化效果。     

射线检测图像的自适应多尺度积阈值降噪算法

针对射线检测图像的高噪声、低对比度、图像模糊等特点,提出了一种射线图像的自适应多尺度积阈值降噪算法,解决了常用射线检测图像降噪算法存在的降噪效果差、图像模糊、缺陷边缘和细节丢失等问题。该算法利用噪声估计、多尺度、积阈值、小波等方法对射线检测图像进行降噪处理,获得了高质量的降噪图像。以实际的工业焊缝射线检测图像为例,将所提算法与常用的小波降噪、中值滤波、维纳滤波、小波中值等算法进行降噪对比研究。试验结果表明,所提算法不仅具有优异的降噪性能,而且能够较好地保留缺陷图像边缘、细节等重要特征。     

改进K-means聚类算法的自适应Canny算子工件边缘检测北大核心

针对传统Canny算子在复杂工件边缘检测中存在识别相似度低,工件边缘连续性与鲁棒适应性差的问题,提出了一种改进K-means算法的自适应Canny算子工件边缘检测技术。首先,进行相关复杂工件的形态学预处理操作,通过改进K-means算法进行分割与融合图像;其次,改进Canny算子的梯度方向与自适应度,Otsu阈值分割处理,使用最小二乘法拟合工件孔洞锯齿边界;最后,将得到的边缘结果与传统Canny算子图像进行对比,结果表明改进后图像的峰值信噪比(PSNR)与相似度(SSIM)有所提升。实现了复杂相似工件的自适应边缘检测,为算法结合图像边缘处理技术提供了一定的参考价值。     

基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统研究

为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。     

基于视觉技术的活塞环闭口间隙检测的研究

目前,活塞环的检测普遍采用人工检测。采用视觉技术提取活塞环闭口间隙轮廓,对轮廓进行图像处理,得到测量结果,与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。传统的边缘检测过程大都采用Canny算子,通过高斯滤波过滤图像。在活塞环轮廓处理过程中,对轮廓提取精度要求更高。高斯滤波作为低通滤波算法,对轮廓没有保护作用,会导致轮廓边缘图像模糊。针对这一问题,提出了改进的Canny算子,采用中值滤波和傅里叶变换相结合的方法,有效地提高了边缘轮廓的提取精度。     

小波分析在图像边缘检测中的应用

基于小波的多尺度特性和小波变换模极大值理论,并以某核电站的射线检测焊接图像为例,研究小波在图像边缘检测的应用。经过理论论证和实例仿真表明,小波可很好地检测线型图像边缘,但存在误检点。     

基于二维小波分析的焊缝坡口边缘检测

提出一种基于二维小波进行边缘检测的方法。基数B样条函数可以说是对于软件或硬件实现都是比较有效的具有小支撑的最简单的函数，文中采用B样条小波进行焊缝坡口边缘检测。分析了不同方向小波对同一图像处理后的不同效果及尺度对图像小波变换结果的影响。最后提取出焊缝坡口边缘信息。该方法可一次处理较大视觉范围的信息。     

基于小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法

针对传统基于小波变化的图像超分辨率重构问题,提出了一种结合小波去噪和广义回归神经网络的图像重构算法。首先通过整数小波变换将图像的低频和高频部分进行分解。然后利用中值边缘检测作为预测器并在编码之前设置了误差映射。最后对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并设计了相应的广义回归神经网络。此外,利用期望值最大算法对广义回归神经网络模型参数估计进行了优化。通过超分辨率图像重建仿真实验对提出算法的有效性进行了验证。实验结果表明：提出算法具有较好的去噪能力和较高的重构精度。     

基于小波模极大值的铝焊缝CR图中缺陷的提取

针对计算机射线照相技术(Computed Radiography,CR)图像中焊缝区域以及缺陷的提取问题,运用小波模极大值法提取缺陷。文章以铝焊缝CR图的缺陷提取为例,首先使用小波模极大值法处理,通过增强的列灰度曲线可明确地获得焊缝边界以及缺陷所在的局部位置,然后根据尖峰宽度的中值大小大致评估区域内缺陷是裂纹类还是非裂纹类缺陷,同时比对几种缺陷提取方法。试验表明,小波模极大值法较其它方法能更准确地提取焊缝边界及焊接缺陷,具有良好的可行性与实用性。     

面状缺陷超声B扫描检测图像增强研究

针对面状焊接缺陷超声B扫描检测图像受噪声污染造成的质量下降问题,利用多尺度小波分析方法,对超声B扫描图像进行了增强处理.分析了缺陷信号和噪声的小波变换特性,分别在软、硬阈值函数条件下,采用固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、混合型阈值、极大极小准则阈值等方法进行了信号增强处理,比较了不同阈值方法小波变换的处理效果.结果表明:小波变换方法能有效地提高超声B扫描图像质量,硬阈值条件下固定阈值小波变换方法的图像增强处理效果较好.     

Edge detection of molten pool and weld line for CO2 welding based on B-spline wavelet

Due to the disturbances of spatters, dusts and strong arc light, it is difficult to detect the molten pool edge and the weld line location in CO2 welding processes. The median filtering and self-multiplication was employed to preprocess the image of the CO2 welding in order to detect effectively the edge of molten pool and the location of weld line. The B-spline wavelet algorithm has been investigated, the influence of different scales and thresholds on the results of the edge detection have been cornered and analyzed. The experimental results show that better performance to extract the edge of the molten pool and the location of weld line can be obtained by using the B-spline wavelet transform. The proposed edge detection approach can be further applied to the control of molten depth and the seam tracking.     

基于小波变换的X射线焊缝缺陷图像处理

介绍了射线检测焊缝缺陷图像的性质。以Matlab图像处理软件为平台,以小波变换为分析工具,应用了三种小波变换的基本理论,即连续小波分析、小波包树分析和快速提升小波分析,对焊缝缺陷图像进行了处理,得到了较为理想的处理效果。最后总结了不同小波分析方法的优缺点。     

基于感兴趣区域和小波变换的图像融合算法

为了提高图像融合效率,保持良好的边缘支持度,以便更好完成图像重构,提出了基于小波变换的图像融合算法。利用小波变换对信号多方向特征提取的优势,将多维图像信号分析化繁为简,在融合规则制定中,权衡图像融合的清晰度和融合算法复杂度,对图像信号低频信号和高频信号分开处理,低频进行加权平均,而高频进行局部方差处理,最后进行小波逆变换得到重构图像。实验证明,该方法重构图像效果清晰,且信噪比高。     

Wavelet decomposition of vibrations for detection of bearing-localized defects

This paper presents a new scheme for bearing-localized defect detection based on wavelet transform. Wavelet transform provides a variable resolution time-frequency distribution from which periodic structural ringing due to repetitive force impulses, generated upon the passing of each rolling element over the defect, are detected. In this paper, important properties of wavelet transform and its comparison with short-time Fourier transform are discussed. Then, a basic wavelet considered optimal for bearing-localized defect detection is constructed. Finally, the new scheme is described and its effectiveness is evaluated using actual vibration signals measured from bearings with defects at different locations and operating under different conditions.     

基于图象分割的图象处理法在焊缝识别中的应用

提出了无须外加光源的基于图象处理的焊缝边缘识别方法和边缘特征提取过程,对采用小波滤波去噪后的焊缝图象采用符合实时性要求的焊缝图象处理方法,包括基于图象分割的焊缝图象分区法以及根据实际焊缝图象的实际性质加以分析得出的基于ＣＣＤ扫描性质的焊缝边缘识别法,这些方法既简单又适用,在实际焊缝跟踪中能得到良好的效果。通过多次实验得出：此种方法算法简单,响应速度快,适合于实际应用,能快速获得清晰的焊颖边缘,可以     

基于Gauss小波的焊缝检测技术

在小波边沿检测技术的基础上 ,提出了一种基于Gauss小波的焊缝检测的新技术。由于Gauss小波在时域和频域都具有很好的局部性 ,很适合于检测信号的局部形态。文章主要涉及到焊缝图像信号的预处理、Gauss小波函数及其在焊缝检测中的应用、检测结果的相关分析等。小波尺度对变换结果有很大的影响 ,文章对此进行了分析和比较。仿真结果表明 ,该方法检测精度高 ,抗干扰性能好 ,计算复杂度小 ,可靠性高 ,可以应用到实时控制中去