基于图像识别的螺纹参数检测系统

传统的螺纹参数检测技术主要采用工作量规进行检测,工序复杂、效率低、成本高,在实际生产中极易受到环境因素的影响而不易进行螺纹参数测量。基于图像识别的螺纹参数检测系统,利用CCD获取螺纹基本图像,通过数字图像处理技术和模式识别方法对螺纹几何参数进行自动识读并加以识别,在较恶劣的环境下也可以识别螺纹参数,可节约成本和提高效率。     

基于无人机视觉的起重机表面裂纹检测方法

为解决起重机高空金属结构不可达部位裂纹的远程可视化检测难题,提出一种基于无人机视觉的结构表面裂纹检测与识别方法。通过搭载高分辨率可见光相机的倒置式无人机检测平台,全方位采集大型起重机复杂钢结构表面图像;采用Faster R-CNN深度神经网络算法分类检测是否有裂纹缺陷,并以缺陷最小外接矩形框标记其位置;对检测出的裂纹目标框区域,利用最大熵阈值分割、Canny边缘检测、投影特征提取和骨架提取等方法,对裂纹长度、宽度、面积、长宽比等参数进行识别,并为长宽比和面积设置一定阈值,去除漆膜开裂和水渍等伪裂纹缺陷。实验结果表明,Faster R-CNN裂纹检测算法准确率达到95.4%,速度达到2 f/s,同时裂纹宽度识别误差约为5.84%,实现了起重机结构表面疲劳裂纹的远程自动化检测。     

基于图像识别的采血管血清液位检测

系统通过工业相机采集采血管图像,对采集得到的图像进行中值滤波、RGB颜色分离、二值化、形态学处理、图像分割、液位识别,最终得到血清的上下液位的纵坐标.实验结果表明,所提方法具有较高的检测精度,液位检测结果精度可达到0.05 mm.通过血清上下液位的准确定位,可以用于调节仪器样本针采集血清,也可以根据血清高度对血清量不足...     

基于图像识别的机械齿轮加工缺陷识别方法研究

机械齿轮加工缺陷识别过程中,多以图像像素差异为依据,使识别结果AP值较低。为解决这一问题,提出基于图像识别的机械齿轮加工缺陷识别方法研究。针对机械齿轮加工过程,建立数字化测量方案。通过数字摄像头采集齿轮图像,并进行噪声过滤、边缘提取和图像分割。依托图像识别技术,引入核主成分分析原理,提取齿轮图像中包含的缺陷特征值,作为缺陷识别的依据。运用支持向量机方法,对特征值进行分类处理,得到齿轮加工缺陷识别结果。实验结果表明：所提识别方法与三种对比方法相比,机械齿轮加工缺陷识别结果的AP值分别提升了11%、13%、15%。     

基于数字图像处理的表面裂纹检测算法

本文提出了一种基于数字图像处理技术的表面裂纹检测算法。运用这种算法能精确的检测裂纹的位置、长度等特征，将这种裂纹检测算法运用到裂纹自动检测系统以及裂纹扩展行为监测中不仅大大降低了劳动时间和劳动强度，而且提高了测量的准确性。     

基于图像识别与语音交互的变压器发热缺陷检测系统设计

变压器发热缺陷识别缺少中值滤波预处理,导致系统检测信号解调率过低。因此,研究基于图像识别与语音交互的变压器发热缺陷检测系统设计。硬件部分：构建变压热敏传感器,分析热敏线的结构,对缺陷检测接口电路进行设计。软件部分：利用至导电杆采集变压器发热缺陷特征,对变压器发热缺陷信号进行处理,将处理后的特征结果转换为图像格式,通过中值滤波预处理,并进行图像识别,划分缺陷特征。利用语音交互,搭建缺陷自检辅助机制,基于此完成变压器发热缺陷检测。至此,完成对基于图像识别与语音交互的变压器发热缺陷检测系统的设计。实验结果分析：传统方法1系统检测信号解调率最高为0.39%,传统方法2系统检测信号解调率最高为0.38%,传统方法3系统检测信号解调率最高为0.44%,本方法系统检测信号解调率最高为0.59%,因此,本方法更佳。     

含铰链间隙的刚-柔机械臂动力学模型

根据Hertz接触定律和Coulomb摩擦定律,建立了含间隙平面旋转铰的力学模型;采用几何变形约束法和模态缩聚技术描述柔性机械臂的非线性变形;同时考虑两个旋转铰的间隙特性和柔性臂的弹性变形,最终采用Kane方程建立了含铰链间隙的刚-柔机械臂系统的动力学模型．     

基于跟踪算法的图像识别方法研究

当今社会处于信息技术高速发展的阶段,随着人工智能的兴起,计算机技术被应用于各个行业的各个方面,其中图像识别技术的运用得到了很大程度的普及,很多个领域都在使用图像识别技术,图像识别技术也越来越成熟,变得越来越多元化,本文旨在深入研究跟踪算法,并结合现在的图像识别技术,探讨并研究基于跟踪算法的图像识别方法的实现以及优化,以及将其应用于智能化教学视频录播系统。     

基于图像识别技术的发动机机械故障诊断系统设计

针对传统发动机机械系统故障诊断装置设计中应用频谱分析，算法复杂、计算量大等缺点，提瘁基于图像识别技术的发动机机械故障诊断系统的设计。通过实验．表明系统设计诊断率高，算法简单，计算量小，应用前景广泛。     

基于拓扑反变的路面裂纹检测技术

为了提高公路的养护效率,减少维护成本,实现路面裂纹检测智能化,本文根据路面裂纹的多个本征属性,构建复杂数据集的度量空间,组成拓扑空间,推导路面裂纹原始空间到目标空间的拓扑反变关系。利用拓扑反变关系实现裂纹数据集的特征提取,为路面裂纹的识别奠定基础,且根据此方法设计出了系统的主要结构组成。最后通过实验分析了这种新的路面裂纹检测方法的去噪性能和识别能力。     

生成式对抗网络下路面裂缝图像检测识别仿真

为了有效提高生成式网络下路面裂缝检测精度,针对路面裂缝图像的复杂多样性,提出一种基于分水岭算法的路面裂缝图像检测识别方法。通过对路面裂缝图像进行分析,采用邻近区域相关知识对路面裂缝图像进行虚假裂缝去除,提取出路面真实裂缝纹理图像,引用分水岭算法对裂缝图像进行分割,获取细化后的检测图像,并将相同路面的两种图像进行融合,完成路面裂缝图像检测识别。实验结果表明,所提出基于分水岭算法的路面裂缝图像检测识别方法检测时间较短、检测准确率较高、误报率较低。     

基于图像识别混沌的弱信号检测方法研究

分析了基于Melnikov法和相轨迹观察法的弱周期信号检测方法,针对该方法存在检测精度低等不足,通过对混沌相平面的分析,结合图像处理相关知识,提出了基于图像识别法的弱周期信号检测方法;首先给出相关理论基础,然后阐述了所提方法的原理和设计方案,并给出了相应判别程序流程图;该方法具有算法简单、计算量小且可以实现自动识别的优点;仿真结果验证了理论分析的正确性和所提方案的有效性,为弱信号的检测提供了一条新的途径。     

沥青路面裂缝检测图像处理算法研究

针对经典图像处理算法对沥青路面裂缝的检测效果不佳,以及神经网络等智能算法不易实现的弊端,通过分析沥青路面的裂缝特性,提出了一种适用于沥青路面裂缝检测的图像处理新算法。该算法通过构造8个方向模板的Sobel算子对沥青路面裂缝进行检测,并结合迭代阈值分割算法和全方位膨胀形态学方法对边缘检测后的图像进行处理,能够很好地获得沥青路面的裂缝特性。最后,在VisualC 6.0编程环境下进行了算法实现。结果表明,裂缝边缘的连接和检测效果较好,为沥青路面裂缝的分析和管理提供了技术基础。     

形态学与区域延伸相结合的图像裂缝检测算法研究

在复杂背景下,由于光照不均、混凝土气泡、阴影等噪声干扰,导致路面裂缝误检并存在不同程度的断裂。为了解决此问题并实现路面裂缝的精确检测,提出一种结合数学形态学和区域延伸的裂缝检测算法。该算法首先用形态学对自然条件下采集的路面图像进行预处理,并结合Canny边缘检测和形态学来对裂缝进行粗略检测,然后用区域延伸算法对裂缝进行精确检测,最后对检测裂缝进行后处理。实验结果表明,提出的算法能够对图像裂缝进行高效、精确的检测。     

基于图像增强与分水岭分割的隧道低对比度裂缝提取方法

在实际的隧道裂缝检测中,存在细小、对比度低且有污渍点干扰的隧道裂缝,利用常规方法很容易漏检裂缝。为了解决此问题,提出一种基于图像增强与分水岭分割的裂缝提取算法,该算法有效利用背景信息补偿了污渍点,均衡了图像背景对比度。结合高低帽变换方法对图像进行增强,然后根据分水岭算法获取分水岭分割线;比较分割线所在位置的灰度值与其周边灰度值,并通过灰度值差异判断裂缝边缘,从而提取裂缝。实验结果表明,所提算法能够准确、有效地检测出完整的隧道裂缝,且对噪声具有鲁棒性。     

一种高精度路面裂缝检测网络结构:Crack U-Net

路面裂缝对行车安全有很大的潜在威胁,以往的人工检测方法效率不高.现有裂缝检测方法模型泛化能力低,在复杂背景下的裂缝分割能力差且效率不高.为了解决这些问题,文中提出了一种基于编码器-解码器结构的新改进型网络结构Crack U-Net,目的是提高路面裂缝检测的模型泛化性以及检测精度.首先,Crack U-Net用密集连接结...     

图像分割技术及其在路面开裂损坏识别中的应用

研究了一种基于神经网络的图像分割技术，并将其应用于路面识别。该方法通过分析路面的照片，根据路面图像灰度与纹理的特征来判断路面损坏的类型、面积和严重程度，得出路面状况指数，具有速度快、数据质量高、方便等优点，远远优于目前的人工调查方法。     

基于序列图像的实时人流检测与识别算法研究

针对可见光下人流检测、识别算法中存在的运动目标分割准确率低、识别效果差等问题,提出一种新的跟踪与识别方法.首先利用序列图像中运动目标时空一致性,将帧间二阶差分(SODP)与边缘检测相结合进行运动目标分割;再根据行人运动模型和运动目标局部性特征,通过粗采样方法快速提取跟踪特征向量;利用运动目标轮廓投影比、形状因子等特征分量,并构造基于人工神经网络的运动目标分类器进行识别.通过对大型商场进行的实际测试表明：该方法在运行效率、识别准确率方面均取得满意结果.同时,算法对于光线、阴影和人流变化等外界因素的影响,具有较强适应性.     

基于全U网络的混凝土路面裂缝检测算法

针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法.首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层...     

基于图像识别的微型倾斜传感器

通过人眼观察进行识读的传统水准器式倾斜仪表，直观但精度不高、灵活性不强。通过引入CCD图像传感器采集水准器中气泡图像并结合图像识别算法分析计算气泡图形边缘，研究开发了具备倾斜角度数值输出能力的新型倾斜传感器。并进一步通过采用DSP处理器并应用嵌入式设计方法，设计了该类型倾斜传感器的小型化原型，从而显著地提高了测量精度和应用的灵活性．克服了传统仪表的不足。