高清整皮表面缺陷自动检测与定位

针对传统CCD皮革检测系统成像视场小,以及传统皮革缺陷检测方法主要对皮革局部区域进行检测,应用在整张皮革缺陷检测上还需进行图像拼接等问题,提出一种高清整张皮革表面缺陷自动检测方法。首先根据高清整皮一次成像系统获取的整张皮革（整皮）图像特点,提出基于饱和度的整张皮革有效区域提取方法提取皮革区域（Region of Interest, ROI）;然后,为了在整皮图像ROI区域内一次对多种不同类型缺陷进行检测与定位,提出基于增强缺陷边缘的算法对皮革表面缺陷进行自动检测与定位。与传统皮革局部区域缺陷检测方法相比,该方法直接对整皮图像进行检测,无须再应用图像拼接算法得到最终结果,且能在一定程度上克服光照不均的影响,因此可以快速、准确地自动检测与定位整张皮革缺陷。     

基于粒子群算法的织物组织结构识别

提出了一种基于粒子群算法的织物组织结构识别新方法。该方法采用USB数码显微镜摄取布样图像,经直方图均衡化以增加灰图图像对比度、二值化、去除噪声等一系列图像预处理,用经线纬线的宽度法来提取织物组织结构的特征,用粒子群算法进行识别分类。实验结果表明,通过该方法对织物组织结构的识别具有较高的准确率。     

基于粒子群算法的织物组织结构识别

提出了一种基于粒子群算法的织物组织结构识别新方法。该方法采用USB数码显微镜摄取布样图像,经直方图均衡化以增加灰图图像对比度、二值化、去除噪声等一系列图像预处理,用经线纬线的宽度法来提取织物组织结构的特征,用粒子群算法进行识别分类。实验结果表明,通过该方法对织物组织结构的识别具有较高的准确率。     

图像轮廓的点坐标的提取方法及VC＋＋编程实现

本文介绍了一种基于位图图像轮廓提取与跟踪的算法原理,提出了基于该原理进行提取图像轮廓的点坐标系列的方法,并分析了应用该方法可能出现的问题及相应的解决办法,最后给出了该方法的VC＋＋编程实现.     

基于改进粒子群优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别

针对传统检测方法对焊接缺陷图像识别的缺点，提出基于改进粒子群算法优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别方法。运用HOG算法提取焊接缺陷图像的特征，利用IPSO算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优，从而实现对焊接缺陷的检测识别，实验验证表明，该方法能够有效提高焊接缺陷图像的识别效果，总体识别准确度达到94%。     

基于Logistic混沌系统的图像加密算法分析与改进

基于Logistic混沌系统的快速数字图像加密算法,利用混沌序列对图像像素值进行融合,然后对像素位置进行置乱操作。根据选择密文攻击原理,对该图像加密算法进行了安全性分析,结果表明该算法不能抵抗选择密文攻击,攻击者只需要选择一幅像素值全同的密文图像即可破解该算法的等效密钥。提出了一种基于Logistic混沌系统的图像加密改进算法,并对改进算法进行了安全性分析和实验测试。理论分析及实验结果表明,改进算法不仅克服了原算法不能抵御选择密文攻击的缺陷,而且在相邻像素相关性、信息熵和密钥空间等方面具有更好的密码学特性。     

基于SVD的图像水印算法缺陷分析及对策

介绍了矩阵奇异值分解的基本原理,分析了现有基于SVD的图像水印算法的缺陷。这种缺陷导致了提取出的水印结果并不是先前嵌入的水印,这样就无法应用于版权保护。结合最新的SVD研究成果,提出了一种相对可靠的解决办法。     

基于Basler工业相机图像的丝绸表面缺陷检测

在缺陷检测过程中,由于光照角度和亮度等因素导致采集的图像亮度较小,对比度不明显,使用一般相机采集某些材料表面图像时不能取得较好的效果。工业相机成像质量通常高于普通相机,因此利用Basler工业相机获取丝绸材料表面缺陷,基于图像处理缺陷检测技术提取丝绸表面缺陷图像。首先对图像进行灰度转换,得到单通道灰度图像,以便进行图像二值化处理。由于二值化图像有噪声点,用简单的模糊处理无法有效消除,需对图像进行开运算。将图像腐蚀后再进行膨胀,基本上可解决图像噪声问题,根据最后提取的图像轮廓进行筛选,提取出轮廓缺陷。经过检测发现,该算法对工业工件表面缺陷提取更准确,效果更好,可高效检测丝绸表面缺陷,提高生产效率。     

脉冲耦合神经网络纹理检索系统研究

脉冲耦合神经网络用于图像检索时,具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,同时对噪声还具有很好的鲁棒性．本文提出了一种改进的脉冲耦合神经网络图像纹理检索算法,该算法将脉冲耦合神经网络和离散余弦变换相结合．首先将脉冲耦合神经网络输出的二值图像序列进行离散余弦变换,然后选择不同的特征提取方法提取纹理图像的关键特征,最后利用欧氏距离分类器对图像进行识别,基于Brodatz纹理图像库的实验结果证明了该算法的有效性。     

深度学习彩色化算法对曝光偏差图像着色研究

对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法在深度学习彩色化算法的预处理阶段,运用直方图均衡化输入灰度图像,建立一种合理的映射关系,将输入图像灰度值按照该映射关系重新均衡分布在灰度级范围上,使得图像灰度等级分明,对比度增加,细节更加清晰,更有利于神经网络提取图像特征。对彩色化算法进行对比实验,结果表明,该预处理方法对曝光偏差图像的彩色化效果更加真实,可以显著提高存在曝光偏差图像的彩色化效果。     

数字图像分析方法在螺纹检测中的应用

This paper describes the use of computer-aided measurement for external metric screw threads.Thread parameters,including thread pitch,thread angle,pitch giameter and major diameter,were measured with CCD cameras and image analysis software.New technologies such as digital image processing were used to increase the efficiency of measurements.In this study,by reconstructing the toolmaker‘s microscope,the computer-aided semi-automated measuring system was developed,which could evaluate the accuracy of screw thread fpofile.It is concluded that the measuement accuracy is comparable to that of traditional toolmaker‘s microscope method.     

螺母牙形及旋合长度对螺栓牙根部应力的影响

为改善螺纹牙不合理的载荷分布,应用有限元方法对螺纹联接进行参数化建模,根据各螺纹牙的受力情况,对螺母螺纹牙的形状进行了改进,即改变螺母螺纹牙厚的设计。仿真结果表明,此方法可使螺栓轴向最大应力值降低5%以上,并有效地改善了应力分布。文中还对旋合长度对螺栓轴向应力分布的影响也进行了研究,为螺母高度的设计提供了参考。     

预应力钢结构微尺模型实验技术

为研究微尺模型中预应力拉索的相关实验技术,以竖向预应力钢结构体系中2个典型结构为对象进行了试验,主要阐述微尺试验模型的设计、预应力的施加与测定方法、外荷载的施加方法,并着重分析了这些方法的优缺点。结果表明,螺杆拧张法施加预应力能够较好地模拟拉索只受拉不受压的受力特点,但存在系统误差,与该法配套宜采用传感器测试拉索力;丝扣拧张法施加预应力相对比较精确,但不便于更换拉索,与该法配套宜采用应变片测试拉索力。     

一种高效的虹膜身份验证系统

虹膜识别技术是一种非侵犯性的身份鉴别技术.文中探讨了虹膜识别系统,该系统分为虹膜图像的捕获、图像的预处理、特征提取和匹配几大部分;并在此基础上提出了自动虹膜识别算法和虹膜图像的校准技术,最后用基于相位匹配和二维傅里叶变换的幅值差方法来确定虹膜图像的匹配结果.实验证明,该方法运算速度较快,识别效果良好.     

弧向判定法的车牌快速识别方法

介绍了一种简单易行的车牌识别方法。对于车牌灰度图像进行滤波去噪后先用峰谷法二值化,再用垂直投影法进行分割,最后进行模板匹配,并用弧向判定法匹配对几组易出错的字符进行检查,从而得到车牌号。     

一种基于小波和DCT的人脸识别算法

提出了一种基于小波变换和离散余弦变换(Discrete Cosine Transform DCT)的人脸识别方法,它通过对经过小波变换的人脸图像的低频图像进行DCT变换,从而获得原始图像的频谱图像,然后利用最近邻法进行分类,在ORL人脸数据库上的实验表明这样的方法能够获得比传统主成分分析(Principal Components Analysis PCA)更好的识别性.     

基于深度学习的数字识别方法研究

近年来,手写数字识别是计算机视觉与模式识别中一个广受关注的问题。该问题的主要挑战是如何设计一种有效方法,以识别用户通过数字设备提交的手写数字。目前,深度学习算法在计算机视觉领域非常流行,被用于处理诸如图像分类、自然语言处理及语音识别等问题。以几种深度学习常见算法,包括线性感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络等为研究对象,分析其在手写数字识别方面的优缺点,并引入Google 第二代人工智能系统 TensorFlow,对比相同算法在不同框架下的识别速度及准确率。实验结果表明,几类深度学习算法都能明显提高识别准确率,且在训练数据集时不会损耗过多计算资源。     

螺纹编程指令介绍及多头螺纹的编程技巧

详细介绍了在数控车床上加工螺纹的编程指令G32、G92、G76的具体含义,并分析多头螺纹的加工原理,通过实例说明单头螺纹和多头螺纹的编程方法,说明加工多头螺纹主要是需在Z轴方向上改变起点位置来实现分度.     

基于深度学习的图像文字识别技术研究与应用

针对传统图像文字识别技术采用模板匹配法和几何特征抽取法存在识别速度慢、准确率低的缺点,提出一种基于深度学习的图像文字识别技术,使用开源、灵活的Tensor Flow框架以及LeNet-5网络训练数据模型,并将训练好的模型应用于特定场景印刷体文字识别。实验结果表明,识别模型的top 1与top 5准确率分别达到了99.8%和99.9%。该技术不仅可快速有效地处理大量图片文件,而且能综合提高图像文字识别性能,节省大量时间。