基于机器视觉的生丝抱合性能检测方法

针对现有生丝抱合性能人工检测精准性差,判断标准无客观量化指标等问题,提出一种基于机器视觉的生丝抱合性能检测方法。首先对采集的生丝图像进行二值化处理、干扰信息去除、图像填充、生丝边缘检测,获得单像素生丝边缘特征。然后通过计算生丝径向上、下边缘像素点的直线距离,得到生丝直径相对变化值,根据生丝直径变化的轴向长度确定开裂区域。最后利用开裂区域大于6 mm时对应的生丝抱合摩擦次数表征生丝抱合性能。结果表明,通过该检测方法测得的200组生丝的直径值与显微镜测得的直径值相比,误差均在5%以内,可满足生丝抱合性能检测需求。     

图谱理论在文本图像二值化算法中的应用

常用的阈值二值化方法不能很有效地分割出文本图像,而利用图谱理论的思想可以清晰有效地对文本图像进行二值化分割。针对传统的图谱理论分割图像算法计算量大、空间复杂度高的不足,提出了利用直方图灰度等级代替像素级,在此基础上近似计算了权函数的参数,算法的计算量和复杂度都有所降低。实验结果表明,该方法大大降低了计算的复杂性,在速度上优于传统的图谱理论分割方法,质量上优于常用的二值化分割方法。     

Data Matrix二维条形码解码器图像预处理研究

DM码是一种常见的二维条形码,图像预处理是DM码解码器自动识别过程中的重要步骤。提出一种实用的DM码识别图像预处理方法。它没有使用传统的边缘检测和直线检测手段,因此受背景噪声、几何失真的影响较小。此外,使用了校正铁路线坐标,并按区域取样生成码流,显著提高了DM码的识别速度和识别率。实验结果表明,该算法可以克服DM码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题。     

一种自适应运动目标检测方法

在基于视频的智能交通系统中,由于公交车驶近摄像头时车顶强烈反光和对路面的遮挡,直接影响着背景更新和目标检测的质量。针对这个问题,本文对常用的背景更新和背景差分技术的不足进行了分析,提出了一种自适应运动目标检测方法。利用直方图统计各像素点处的最大概率灰度提取了彩色背景图像;结合帧间差分法和灰度平均法进行了自适应背景更新,并对被遮挡的背景进行了可靠预测;利用背景减法计算当前帧各像素点灰度对背景的逼近程度设置自适应阈值进行了目标提取,并根据景深参数设置多尺度面积阈值进行滤波去除了噪声影响。实验部分给出了几种背景更新方法下的检测效果比较,验证了本文提出的方法能够有效提高背景更新效果,降低更新频率,高质量的提取动态目标。     

基于ARCGIS平面测定法测废石混入率

废石混入率的测定方法不多,矿山最常用的是平面照相法加以CAD辅助,在CAD图中圈定出废石的面积从而大致确定出废石混入率。然而这种方法工作量非常大,也需要花费大量的人工。为了简化人工步骤,引入ARCGIS重分类功能,结合照相法将图像进行二值化处理,用ARCGIS软件求出废石面积,并通过对栅格矢量的优化,提高ARCGIS二值化的准确率。通过与传统平面照相CAD圈定法对照试验,误差分析说明了运用ARCGIS也可以达到人工圈定的准确度。相比之下,ARCGIS测定方法分析过程更加快速高效。     

基于小波和Otsu法的二维条码图像二值化

针对光照不均或背景十分复杂的情况下,全局阈值法无法正确对二维条码图像进行二值化而局部阈值法又会出现块效应的问题,提出一种基于小波分解和大津法的条码图像二值化方法。利用小波分解获得物体表面光照的近似分布进而消除光照不均的影响,并用大津法对获得的图像二值化。该方法既可以消除光照不均的影响,又可以通过选择合适的小波函数使得物体表面光照的近似分布尽量平滑,避免了局部阈值法出现的块效应。     

结合Canny算子的图像二值化

对经典的二值化方法Ostu算法和Bernsen算法中存在的缺点进行了分析,提出一种结合Canny算子的图像二值化方法,该方法综合考虑了边缘信息和灰度信息,通过边缘附近种子点在高阈值二值化图像中的填充和低阈值图像对它的修补而得到二值化结果图像,较好地解决了经典二值化方法中存在的抗噪能力差、边缘粗糙、伪影现象等缺点,实验结果证明,该方法能够较好地解决低对比度图像和目标像素灰度不均匀图像的二值化问题。     

自适应阈值图像二值化及形态学处理的FPGA实现

针对固定阈值法图像二值化不足以及二值化后图像存在严重干扰,传统DSP等处理器在高速图像处理中实时性差,提出了以FPGA/Nios II为处理器,运用改进的自适应阈值Sobel算法实现对图像的二值化,再进行形态学的处理。整个系统实现包括原始图像的采集、色彩格式转换、灰度处理、边缘检测以及运用中值滤波和加权平均法实现自适应阈值图像二值化,最后再运用形态学方法对二值化后图像做进一步处理,实现轮廓的更加有效的提取,并通过VGA接口实现显示。实验结果表明该系统检测效率高,速度快,稳定可靠。     

线阵CCD技术及其在非接触检测中的应用

论述了线阵CCD技术的特点及信号的处理方法 ,特别是对线阵CCD信号的二值化问题 ,提出了实现方法。结合这一技术在钢坯检测中的应用实例 ,进一步论述该技术在非接触检测中的具体应用     

基于电阻抗断层成像的酸奶中异物检出方法研究

本文主要应用电阻抗断层成像技术检测酸奶中的异物,并在异物大小、电流大小和电流频率这三个因素变化时观察其对重建图像的影响。搭建16电极数据采集系统,采用相邻法激励测量模式获得成像数据,并采用修正的牛顿-拉夫逊算法将数据进行图像重建,再采用二值化对重建图像进行后处理,最后定量分析比较成像结果坐标和面积与实际异物的偏差。实验结果表明:本方法能检测出酸奶中的塑料异物,但不能准确反映异物的位置和形状,并且对异物大小比较敏感,只能检测一定大小范围内的异物;在直径100 mm的检测域中,异物直径25 mm时检测效果最好,电流大小在15 mA时检测效果较好,电流频率在30 kHz时检测效果较好;对重建图像二值化处理,尽管这种处理方法会丢失原有重建图像的一些细节,但是所得的图像更易观察,便于对不同条件下的成像结果进行对比。