基于图像纹理的玉米叶片叶绿素含量分析研究

经研究作物的叶绿素含量高低与株体的营养状况有关,并且在叶片纹理上有所体现。本文采用数字图像处理技术中纹理分析的空间灰度共生矩阵法寻找纹理各统计量与玉米叶片叶绿素含量的关系。实验结果表明,玉米叶片的叶绿素含量与其对应灰度共生矩阵的能量、熵特征量的相关关系较好,可以用这些特征量来估测叶片叶绿素含量,进而判断玉米的营养状况。     

基于灰度共生矩阵特征图像的织物疵点检测方法

提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法,进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级,再提取0°,45°,90°,135°四个方向上的灰度共生矩阵,通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对比度、差异性、逆差矩共五种特征值并生成相应的特征图像,对常见的5种织物疵点进行了分割检测实验。实验结果证明基于灰度共生矩阵生成特征图像的检测算法是一种检测效果良好的疵点检测方法 。     

基于四像素共生矩阵的图像检索

传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索,提出了一种新型的共生矩阵描述子,它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时,首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征,因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。     

一种基于图像纹理特征的波浪检测方法

针对无人水面艇视觉系统检测波浪问题,基于图像纹理特征,利用灰度共生矩阵的独立特征量,提出一种识别水面波浪等级的特征融合阈值法。该方法对波浪图像进行灰度级调整,计算灰度共生矩阵,提取其四个独立特征量,然后根据分析结果确定特征量权值并计算不同波浪等级的阈值,根据得到的阈值来检测波浪等级。实验表明,该方法适用于无人水面艇对周围波浪环境的检测,具有受光照条件影响较小的优点。     

一种结合SVM相关反馈的图像检索方法

随着多媒体技术的不断发展，基于内容的图像检索已成为研究热点。本文提出利用边缘检测方法获取图像目标区域．在目标区域内利用共生灰度矩阵进行纹理特征的提取，并结合一种改进的SVM相关反馈技术进行检索。实验结果表明．当图像中有明显的物体时，该方法能够准确高效地查找出用户所需内容的图像，提高了检索精度。     

基于环状矩形分块的纹理图像检索

摘要：提出一种环状矩形分块纹理检索算法。将图像分成环状矩形边缘区域、中心环状矩形区域和核心矩形区域。对最外层边缘区域不予处理,这可明显减少检索时间,且对检索效果影响很少。对每幅图像分别求出中心区域和核心区域基于灰度共生矩阵的能量、对比度和熵所构成的纹理特征向量,两幅图像中心区域纹理特征向量欧式距离和核心区域纹理特征向量的欧式距离之和决定这两幅图像相似性。而环状矩形具有圆形分块的旋转不变性但计算更简单。经实验验证,对一些类别图像有较好的检索效果     

基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法

本文介绍了RGB和HIS两种颜色模型,采用色调值H和色差值R-G两个特征值,通过Otsu方法自动获取阈值对自然场景下彩色水果图像进行分割,并对实验结果进行了对比。然后,利用灰度共生矩阵分析了果实和背景的纹理特征,找到了区别果实和背景的纹理特征参数,对果实和背景颜色相似的图像进行分割。实验结果证明,纹理特征和颜色特征两者相辅相成,优势互补,对于包含复杂背景的青苹果图像分割效果比较好。     

基于灰度共生矩阵的织物图像分析

以Matlab为研究工具,采用灰度共生矩阵算法,以织物纹理图像为研究对象,设计了基于灰度共生矩阵的织物图像程序,通过设置特征值分析织物图像中是否有疵点.仿真结果表明:不同的织物图像,选择合适的像素点对的方向、距离及灰度级是确定特征值的关键,也是准确地实现织物图像疵点检测的核心.     

基于灰度共生矩阵的自适应图像边缘检测

纹理分析是图像处理中一种十分重要的方法。通过纹理分析,利用灰度共生矩阵惯性矩特征值能够反映图像灰度空间复杂度的特性,成功获取了LOG边缘检测算子最佳空间系数,抑制了图像中的大部分噪声。并通过基于TMS320C6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的自动提取。实验结果表明,采用这种方法可以取得很好的噪声抑制效果,并且检测出的边缘精度高,实时性强,便于实现。     

基于SVM的图像纹理特征分类研究

支持向量机（SVM）是一种表现卓越的分类方法,而灰度共生矩阵（GLCM）则是一种很好的纹理分析方法,故而本文提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量机的纹理特征分类法。实验结果表明,与直接应用灰度信息进行分类的支持向量机算法相比,本文方法可以取得更为准确的分类结果。     

变桨距风力机特性模拟

变桨距风力机在不同风速下具有不同的运行状态和输入输出关系.文章根据空气动力学理论研究了风力机静动态特性;探讨了不同风速下,变桨距风力机的控制方案及运行状态;根据变桨距风力机不同的运行状态,设计了发电机特性和桨距角控制方案;在matlab/simulink环境下,建立了适应变桨距风力机全状态的模拟系统;在匀速风、阵风、渐...     

新翼型风力机叶片综合性能的实验研究

以自制新翼型风力机风轮为研究对象,在B1/K2直流式低速风洞完成自制新翼型风力机的功率特性测试实验,采用丹麦B＆K公司结构动态测试系统完成风轮结构动态特性实验,并与国内某公司同型号传统翼型的风力机进行气动特性、结构动态特性的对比分析,为下一步系统研究新翼型的气动特性和设计综合性能较优的风轮奠定了理论和实验基础.     

小波分析在风机叶片振动状态监测中的应用

本文主要讲述了叶片模态振动理论、小波变换的基本原理,利用小波多分辨率分析和小波阈值去噪机理对风机叶片监测数据进行处理,可以更精确地监测风机叶片振动状态,这对于指导叶片避免共振有着重要的意义.     

基于深度学习算法的风电机组叶片开裂缺陷分析

为实现对风电机组叶片表面缺陷检测的智能化,本研究应用无人机技术、图像视觉技术和深度学习算法,建立风电机组叶片缺陷检测系统,提高了对叶片上开裂缺陷的检测精度。系统使用 算子计算图像横向和纵向的梯度,并对图像进行阈值分割和去噪处理。构建深度学习模型提取图像缺陷的特征信息,加入了SPP-Net网络进行卷积操作,增加了模型的输入数据尺度,得到特征图后在利用PRN网络筛选特征图。实验结果显示本研究系统能够去除大量无用的背景信息,开裂缺陷部位的特征信息保留完整,对验证集中的图像进行测试后,本研究系统识别出的开裂缺陷数最高可达到50个。     

基于分数阶内模控制的风力机叶片颤振研究

针对风力机叶片颤振系统,提出了一种结合分数阶(Fractional Order)控制与内模控制(Internal Model Control,IMC)的新型颤振控制方法.利用分数阶滤波器设计了分数阶内模控制器,基于闭环动态特性指标,如相位裕量和截止频率,实现对控制器参数的自整定.通过仿真实验对比证明,针对风力机叶片颤振控制,所设计的控制方法优于传统PID、内模PID控制方法,不仅减少了控制参数,而且提高了动态特性和鲁棒性.     

基于敲击声振法的风机叶片脱层检测系统设计

脱层是风机叶片的主要损伤形式,根据风电叶片的材料特性及外形特点,分析和研究了敲击声振检测原理和现场检测的可行性。叶片出现脱层时,缺陷处刚度下降,敲击应力持续时间增大。依据此检测原理,计算出合理的等效锤头质量,利用压电薄膜作为动态冲击力传感器进行了力锤的结构设计;利用FPGA设计了便携式检测仪,对敲击信号进行信息提取和处理,计算敲击力脉冲信号的宽度,具有结果图形显示和串行通信的功能。经过实验,验证了脉冲宽度与损伤深度的关系。     

风力发电机组叶片振动无线检测系统

设计了一种风力发电机组叶片振动的无线检测系统。采用模块化设计思路,振动传感器选用TZDM22-55,单片机选用高性能的ATMEGA32,无线收发模块选用NRF24E1芯片,上位机采用LabVIEW编程。系统平时工作在休眠状态,工作时通过软中断请求唤醒。测试结果表明该系统传输信号数据可靠。系统集成度高,功耗小,结构简单,工作稳定可靠,抗干扰能力强。     

基于VB的风力机叶片外形优化设计

为了实现风力发电机风轮叶片外形的优化设计,以风场风速分布为基础提出了综合优化目标;以片条理论为基础提出了以展弦比为关键参数的修形约束条件的气动优化目标,建立了叶片外形优化设计的数学模型。采用枚举法和循环结构,选用Access数据库,应用Visual Basic编制程序实现叶片外形的优化设计。针对内蒙古某地区设计了1.5MW风力机叶片,与国外同功率某通用叶片进行了对比分析。结果表明,两种叶片外形基本吻合,而且文中设计的叶片在性能上有明显优势,同时也验证了文中提出数学模型的可靠性和程序的实用性。     

风电叶片全尺寸静力加载测试载荷扰动分析

为解决风电叶片全尺寸静力加载测试中动滑轮和加载缆索构成的弹簧系统带来的载荷扰动问题,基于牛顿第二定律建立了叶片-加载缆索-动滑轮动力学模型,并基于Simulink和Adams分析了叶片和动滑轮之间的相对位置参数对叶片和动滑轮振动特性的影响。最后,针对某型叶片进行四点静力加载试验。仿真以及试验结果表明,缩小叶片和动滑轮之间挥舞方向的相对距离可以有效地缓解动滑轮和叶片在挥舞方向的抖动现象,并能使叶片和动滑轮的位移快速趋于稳态值,从而减小载荷扰动。在四点静力加载试验的各保持阶段对比中,改进参数后加载点处的实测载荷曲线和目标载荷曲线之间的误差较小,最大误差不超过3%,精度较高。     

军车发动机低压涡轮叶片裂纹失效检测系统设计

针对传统的军车发动机检测系统对于低压涡轮叶片裂纹失效检测的实时性和准确性较低的问题,设计了一款新的军车发动机低压涡轮叶片裂纹失效检测系统;该系统主要由叶片频率检测部分和叶片裂纹实验部分构成;硬件部分主要包括NI USB-9233、PCB加速度传感器、MA-600功放器、PYD-1型电涡流急诊疲劳试验器、以及PCB力锤等构成;软件部分主要针对叶片裂纹检测界面进行了设计,主要设计了检测系统的主界面、检测通道、检测信号模块和信号波形显示模块;最后进行实验,实验中对叶片上的20个测试点进行锤击,在进行通道参数设置的过程中,需要设置通道1作为力通道,通道2作为叶片裂纹信号响应通道;实验结果表明文中算法对叶片裂纹深度0.2mm~2mm的发动机低压涡轮叶片检测准确率达到98%,比传统算法提高32%,取得了令人满意的效果。