多传感器融合技术在人民币清分机中的应用

介绍了多传感器融合技术在人民币清分机系统中的应用，重点分析了像素级和特征级数据融合过程，实验表明通过数据融合能有效地实现币值识别模块和正反面朝向识别模块的功能。     

第五套人民币设计的重大调整

<正> 新发行的第五套人民币是纸币与硬币组合的人民币。全套八种面额的票币中,100元、50元、20元、10元、5元五种大、中面额人民币为纸币,1元、5角、1角三种小面额人民币为硬币。 中国人民银行于2000年10月16日发行了第五套人民币硬1元、硬1角币,2002年11月18日又发行了第五套人民币硬5角币,这三款硬币合称为第五套人民币硬币。因硬币上最早的铸造年号为     

基于焊缝纹理特征的视觉识别方法

基于焊缝纹理特征的视觉识别方法,对于在多层多道焊的后续焊、盖面焊步骤中实现焊缝自动跟踪具有重要意义.从充分利用焊缝图像纹理特征的思路出发,分别对焊缝视觉识别的两个步骤(图像处理和位置识别)进行了方法探究和算法设计.在图像处理中使用了±45.的Sobel算子进行边缘检测,在位置识别中结合了投影法和区域积分的方法,用以确定焊缝中轴线的位置.结果表明,提出的方法在原理上简单易行,且能够同时满足实时性和准确性的要求.     

基于视觉的局部环境焊缝起始位置识别方法

采用视觉方法实现在局部环境中对焊缝及其起始点的识别。通过采用两步法的模板匹配方式，不仅提高了识别的速度，而且在全局匹配过程中通过区域分析的方法去除奇异点，提高了识别的准确性。在局部匹配过程中采用了动态调整搜索区域方法，并在焊缝端点附近的区域进行焊接起始点的识别及定位，从而提高了焊缝端点识别的准确性。试验表明，该方法具有较强的抗干扰性，并且运算速度较快，识别率较高，具有较高的实用价值。     

正交异性钢结构桥梁面板焊接区缺陷空间视觉定位方法

为了减少焊接桥梁因疲劳产生裂纹，减少安全威胁，提出正交异性钢结构桥梁面板焊接区缺陷空间视觉定位方法。利用视觉注意力机制分别采集方向和亮度显著特征图，通过融合算法将二者融合，生成初始焊接区域图像。使用二值化处理方法计算图像初始对比度和像素分布系数，设定像素阈值，去除噪声点，提高图像质量。采用改进区域生长算法确定生长准则，通过阈值更新的方式实现图像背景与目标分离，获取图像条纹斜率，比较相邻像素点的斜率值，将该值做为判断特征拐点的依据，提取缺陷特征；结合获取的特征，利用最近邻域法识别出缺陷，实现缺陷视觉定位。结果表明，所提方法能够获得高质量的视觉图像，定位误差小。     

三维重建中投影视图的分解

模型引导法是一种重要的由投影三视图重构实体的方法，它一般分为三步进行：视图分解；子体重构；子体组合。本文将子体间位置关系和不同子体投影特征线之间的关系引入到视图分解过程中，针对现有的视图分解算法，提出了一种新的改进算法：源子体特征线法。该算法先由主视图的外轮廓线确定一个子体的主特征线，根据投影关系搜索识别到子体的从特征线，组成子体特征线组。将该组投影特征线所对应的子体作为特征线搜索的源子体，识别出与之关联的子体主从特征线。并从所有被识别出的子体特征线出发，搜索识别出与之相关的子体的主从特征线。从而完成对视图的分解。     

复杂产品内部结构射线图像的特征压缩与识别方法

为了提高复杂产品内部结构在线检测的速度,针对复杂产品内部结构射线图像的特点,提出了一种基于方向投影的特征压缩与识别方法。首先对图像进行投影,变换为一维投影特征,然后在此基础上利用差分量化法将投影特征量化为0,1字符串特征,并以此作为最终识别的特征,采用KMP算法和NC匹配法相结合的方法,对待检复杂产品进行识别。实验表明,该方法具有识别速度快、效率高的特点,在复杂产品的检测识别中是一种新的尝试。     

基于k-means的焊缝识别方法

针对激光拼焊视觉检测中焊缝分割方法进行研究,提出了一种基于k-means焊缝提取方法,该方法通过纹理特征选取和描述,主元映射与特征点聚类,完成焊缝区域提取,避免了阈值选取不能应对光照变化的缺点.试验表明,该方法可以有效地进行焊缝区域的识别,取得了良好分割效果.     

电动汽车充电站钢结构停车棚焊接节点裂纹识别

钢结构停车棚焊接区域图像噪声影响到了裂纹识别精度,所以提出了电动汽车充电站钢结构停车棚焊接节点裂纹识别方法。通过磁光成像法获得钢结构焊接区域图像,对采集到的焊区分段图像进行灰度处理。经过灰度处理后,使用双边滤波器去除焊接区域图像所有噪声,结合局部阈值的多目标分割与卷积神经网络,得到裂纹判断阈值,利用该值识别焊接节点裂纹。试验结果表明,该方法在缺陷类别识别和检测效果上均优于其他方法,能够识别出各种钢结构焊接细小裂纹,应用价值较高。     

空心涡轮叶片截面结构特征识别方法

针对收缩率计算过程中叶片模型截面上不同结构特征的识别问题,以壁厚作为媒介,阈值法为基础,研究壁厚分布特征,并提出了导数阈值法和三角形面积法对结构特征进行识别的方法。针对仿真模型数据择优算法,对比CAD模型数据将识别后的壁厚取点测量,证明采用三角型面积法能够合理并完整的实现结构特征识别。     

形态学滤波窄裂纹检测与目标识别

荧光磁粉探伤是工件表面缺陷的一种非接触式检测手段,传统的基于人工视觉检测裂纹的方法耗人力、耗时、不精确、花费高、可靠性无法保证。现代工业检测技术要求工件表面缺陷检测自动完成,而工件表面状况、真伪裂纹缺陷、工况条件等使得现有的检测识别方法难以满足工件表面缺陷自动检测识别的需要。分析了工件表面荧光磁粉图像特征及裂纹缺陷特征;研究了基于分块阈值的数学形态学梯度算子图像边缘检测算法;根据裂纹缺陷的长宽比、圆形度等特征,设计了基于Fisher线性判别方法的工件裂纹缺陷识别方法。以此为基础的荧光磁粉探伤工件裂纹缺陷自动检测识别技术,应用于火车轮轴检测线实时检测,裂纹缺陷的有效检出率达90％。     

图像边缘提取在工件内部缺陷识别中的应用研究

工件内部缺陷是难于检验的,借助图像识别技术可以精确地确定工件内部是否存在缺陷以及界定工件内部缺陷的区域范围等,因此,断层扫描图像分割技术已广泛应用于工件内部的缺陷识别检测.为了克服采用传统分水岭算法分割图象导致的过分割现象,提出了一种图像边缘提取的智能融合算法.首先借助基于模糊形态学的开闭算法对图像做了平滑处理,其次,基于数学形态学计算了梯度算子,最后对梯度图像进行分割获得了期望的图像.仿真对比实验研究验证了该算法可较好地消除过分割现象,在工件内部缺陷图像识别中有更好的实时性与可用性.研究结果表明:提出的智能融合算法对提高图像处理质量有重要参考意义.     

基于图像特征识别的部件缺陷无损检测方法(英文)

图像处理在金属部件内缺陷无损识别检测中有重要应用,但在原始图像辨识处理中至今仍存在如边缘不清晰等诸多问题。为消除传统图像辨识中的边缘不连续,伪边缘、过分割,提出了一种基于模糊形态学的图像几何特征辨识算法。该算法基于模糊形态学辨识结构元素特征,分析各元素间的相互关系,对经预处理后的图像确定隶属度函数参数,采用最优阈值自动识别方法确定图像最佳分割阈值,以最佳阈值和路径代价函数为约束条件,缩小路径搜索范围,提高算法执行速度,借助分水岭算法重现图像边缘,辨识出图像的几何特征。最后以一种特殊的图像几何特征识别为例进行了数字仿真。仿真图像显示,经处理后的图像边缘连续,无伪边缘和过分割现象,图像更加平滑,柔和性更好。研究结果表明,该方法是可行和有效的。     

应用人工神经网络模式识别技术建立X射线探伤底片的自动定级系统

探讨研究X射线探伤底片的自动定级方法，运用X射线成像和数字图像处理技术，通过对预处理后X射线探伤底片图像的特征提取，得到产品焊缝内部缺陷的状态特征，结合人工神经网络方法实现模式识别，建立状态识别模型，并依据识别模型，完成产品焊缝内部缺陷的自动分类识别。     

基于机器视觉的工件识别与定位系统设计与实现

机器人关节工件组装生产过程中,工件种类多、产量大、人工分拣与装配困难等问题,为了提高生产速度和效率,提出一种基于OpenCV视觉技术的机器人关节工件识别与定位检测方法。首先,通过工控机读取相机的工件图像,并进行图像灰度化、均值滤波、自适应阀值分割等图像预处理过程,得到二值化图像;其次,从二值化图像中提取出工件的轮廓,之后,通过胡氏不变矩比较待识别工件的轮廓与给定的模板轮廓,识别目标工件;最后,提出一种确定工件的位置和方向的方法。实验结果表明,文章提出的方法能准确识别目标工件,并且有效地确定其位置,为类似的识别提供了有效参考。     

基于小波分解和异步重构的图像信息增强算法

针对传统基于小波变化的图像信息增强问题,提出了一种结合小波分解和异步重构的图像信息增强算法.其中的异步重构方法并不采用通常的顺序,而是采用排序编码来执行.通过模拟人脑处理视觉信息的方式,该方法试图通过使用较少的频率通道来实现图像重构.首先,信号首先通过高斯差分滤波实现空间频率分解.然后选择最重要信息频率分量,每个像素利用最好的尺度进行重构,并且忽略弱响应尺度.实验结果表明:在局部重构的情况下,相比传统的标准排序重构算法,提出的算法能够快速的实现图像重建并达到较高的增强效果.     

基于X射线数字成像系统的缆索检测

大桥缆索的包覆层较厚,应用超声和漏磁方法在线检测其腐蚀和断丝时,难以克服检测效率低和提离效应的影响。针对该局限性,基于X射线数字成像技术,利用X射线数字探伤仪沿缆索周向等分采集多幅图像。用MATLAB语言编程处理试验图像,研究了缆索图像的预处理技术,得到了腐蚀缺陷的识别、提取、腐蚀面积计算的方法,确定了缺陷的大小和位置。     

彩色涂层钢板技术与发展

介绍了国内外彩涂板行业的现状与发展,彩涂板的分类方法,典型工艺流程、涂敷方式以及近年来世界有关彩涂板生产的新工艺、新技术。     

二维条码识读中光照对图像质量的影响

为了达到自动控制光源、保障刀具柱面直接标刻二维条码识读的准确率高的目的,研究了二维条码识读系统中不同光源照明方式与照度对条码图像质量的影响规律,探明了图像质量与识读率的内在关系。通过实验,对不同照明方式下的图像质量评价系统进行了建模,并提出了一种评价图像质量的方法,即在组合照明方式下,以图像对比度为评价指标;在暗视场照明方式下,以图像低频分量比为评价指标,通过计算图像对比度和低频分量比是否达到一定阈值来评价图像质量,并以此控制光源照度,保证条码识读率在允许范围。