三维工业CT图像裂纹面检测*

利用工业CT扫描工件可得到包含工件内部裂纹的三维CT图像,而将裂纹面从CT图像中提取出来是对裂纹属性进行分析的关键,对确保工件可靠性具有重要的意义。针对直接3D C-V模型提取裂纹面速度慢的特点,研究了三维小波与C-V模型相结合的图像分割方法,提高裂纹图像分割速度。实验结果表明,与直接3D C-V模型相比,该方法可将三维C-V模型提取裂纹的速度提高大约1.5倍,为后续裂纹分析打下基础。     

绝缘材料中电树图像的处理与测量分析

应用计算机图像技术对绝缘材料中的电树图像进行处理和测量分析,能为电树的研究提供更多更直观的数据,从而帮助找出电村形成和发展的一些规律,本文介绍了对电树图像进行分割处理、测量分析的基本方法。     

绝缘材料中电树图像的处理与测量分析

应用计算机图像技术对绝缘材料中的电树图像进行处理和测量分析,能为电树的研究提供更多更直观的数据,从而帮助找出电树形成和发展的一些规律.本文介绍了对电树图像进行分割处理、测量分析的基本方法.     

轮辋裂纹检测方法研究

综合运用图像边缘检测、形态学运算、傅立叶变换、最优阈值分割等多种方法,提出一种适用于车轮轮辋探伤系统的裂纹检测方法。该方法能有效抑制背景光照不均和去除背景刀纹,同时较好地检测到裂纹特征。实验表明该方法具有运算速度快,漏判误判率低的特点。     

玻璃碎片图像的边缘检测

根据玻璃碎片图像的特点,首先去噪、用传统的边缘检测算子检测边缘,并进行阈值分割,生成了初始的二值分割;然后通过求距离函数并对其进行重建、倒置;最后执行基于链码的分水岭变换算法得到一个完整的玻璃碎片分割图,可用来统计出分割块数和进行后续分析。     

基于改进模糊聚类算法的路面裂纹图像分割

图像分割是路面裂纹识别的关键步骤,图像分割的效果直接影响路面裂纹的识别和分类。针对路面图像模糊核均值聚类算法中迭代结果容易出现局部最优的问题。提出一种改进的模糊核均值聚类算法,利用OTSU算法先获得最佳阈值,再通过该阈值得到各聚类的灰度均值,将这些均值作为聚类中心的初始值以实现模糊聚类算法。路面图像裂纹分割试验结果证明,提出的改进算法实现初始聚类中心的优化,避免算法出现局部最优,提高了分割效果,可以应用到路面裂纹图像分割的工程应用中。     

图像分割技术在机械测量中的应用研究

首先介绍了图像分割的概念,接着介绍了目前应用广泛的几种图像分割方法,并比较了它们的优缺点.     

基于边缘轮廓的管道裂纹缺陷检测算法研究

为了提高管道内部缺陷检测的效率,论文提出一种基于边缘轮廓的管道缺陷检测算法。利用管道机器人搭载视觉传感器获取图像,先对图像进行预处理,用最大类间方差法进行图像分割,并对形态学运算后的二值图像提取其边缘,然后基于边缘轮廓对缺陷进行特征提取,计算缺陷的周长,长轴和短轴等特征参数,并提出长短轴的改进算法,最后完成识别。实验结果表明论文所用算法速度较快且正确率高,能够满足管道缺陷检测的要求。     

基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图的尺寸和裂纹细节;为了提升裂缝提取的精细程度,提出一个细节修复模块来保持裂缝的完整性与边缘细节;最后,公开一个裂纹数据集NUAACrack-2000,包含2 000幅隧道裂纹图像与精准标注标签。实验表明,提出的算法在避免噪声点干扰方面优于传统图像分割算法;在保留提取裂纹的整体性以及边缘细节处理方面优于基于机器学习的主流裂纹提取算法。     

图像测量系统精度影响因素的研究

在图像测量系统中,边缘检测的定位精度是最终测量精度的关键,国内外很多学者对该问题进行了广泛的研究,提出了各种边缘检测的方法,但是各种方法的定位精度的优劣都自圆其说,难以验证.也有很多学者对各种算法进行了对比研究.但使用的评价图像与实际系统采集的图像相差甚远.为了进一步提高图像测量系统的测量精度,本文针对误差的来源,主要有:硬件因素、环境因素、软件因素等进行了研究分析.并就这些误差对图像测量系统测量精度的影响和消除或减小误差的有效方法做以介绍及分析.从而提高测量精度.     

墙体裂缝的图像处理

在墙体表面裂缝数字图像的基础上,通过取准中心线和插值的方法,提取图像裂纹的中心线,由中心线确定裂纹的处理区域,从而大量减少了图像处理的数据量。在裂缝图像处理区域中对图像进行OTSU阂值分割,提取出裂缝,对裂缝二值图像进行左右边界提取,进而得到裂缝宽度信息。     

基于图像技术的多刃钻尖参数的测量及应用

提出了一种基于图像技术的多刃钻尖参数的非接触测量方法;介绍了利用CCD图像的多刃钻尖参数测量系统;调整工作台和钻尖的相对位置,通过CCD拍摄钻尖图像,对钻尖原始图像进行预处理,包括图像灰度化、滤波、二值化、边缘检测;经过Hough变换检测得到钻尖外刃的图像轮廓和钻尖圆弧刃的图像轮廓,再利用最小二乘法对钻尖外刃和圆弧刃的图像轮廓进行拟合,通过定标计算后,从而得到所测参数结果。并对测量精度进行了分析。试验结果表明,该检测系统运行稳定可靠,检测精度高,具有一定的实用性和推广价值。     

基于机器视觉的多铆钉自动检测算法研究

为了克服传统人工铆钉检测工效低、精度不易控制等弊端,提出了一种基于机器视觉的多铆钉非接触式自动检测算法。采用改进的OTSU算法对采集到的铆钉图像进行分割,有效地减少了污点区域的误划分。为解决铆钉方位的随机性对检测过程造成的影响,采用最小外接矩形法定位铆钉轮廓主轴,克服了复杂工业环境中的不确定因素。通过计算铆钉轮廓各点在两侧支撑区间内曲率的方法识别轮廓特征点,有效减少了噪声在曲率计算中的权重,并提高了识别精度。实验表明:该系统检测精度高,且误检率低,能满足铆钉生产在线检测的要求。     

基于改进DeepLabV3与Canny算法的路面裂缝语义分割方法

为准确检测混凝土路面裂缝的形态与分裂程度,避免其结构进一步受损,提出了一种改进的DeepLabV3网络语义分割模型。利用Canny算法优异的检测能力对裂缝边缘进行提取,改进分割网络的上采样层进行残差多层采样;优化空洞卷积的扩张率降低感受野,平衡网络对不同尺度裂缝的敏感度;融合并行注意力模块抑制分割模型易产生的伪影效应,获取更具互补性的裂缝特征。在公开数据集上进行训练与预测,在全卷积网络 (FCN)结合条件随机场(CRF)方法、Deep LabV3方法、Deep LabV3+方法与Lraspp方法中开展了对比实验。实验结果表明,本方法的MPA为98.73%,MIOU为87.53%,有效抑制噪声干扰,分割结果精确且连续。     

基于数字图像处理的路面裂缝自动识别与评价系统

公路是完成交通运输和沟通各地区之间联系的重要经络,但是受到自然因素和外力的作用,会对公路的质量造成一定程度的影响,很容易造成路面裂缝,这就提出了一种基于数字图像处理的路面裂缝自动识别与评价系统,以便能够更加快速和准确的确定出路面裂缝的程度,并制定出适当的处理方法。以下,将对此项技术的结构、原理,以及提高系统处理质量和水平的关键技术进行简要的分析。     

基于DSP图像处理技术的微小圆测量系统

以测量精密零件上的微小孔径等圆为背景,设计了一种以TMS320DM642DSP为核心,利用图像处理技术的测量微小尺寸圆的系统。通过CCD摄像机进行数字图像采集,在DSP中进行图像去噪、边缘检测、图像识别等图像处理,识别出被测圆并计算出半径。阐述了该系统的工作原理和图像处理的算法及流程。     

结合NSCT和图像形态学的路面裂缝检测

路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)和图像形态学的路面裂缝检测算法.首先对图像进行NSCT得到不同尺度、不同方向上的变换系数,在NSCT域中根据变换系数自适应地确定阈值,并应用广义非线性增益函数来增强较弱细节的局部对比度;然后对增强处理后的变换系数进行反变换;最后用图像形态学方法和中值滤波实现裂缝检测及孤立噪声点去除.通过对实际的高速路面图像测试表明,与直方图增强、小波变换及contourlet变换相比,该算法能更有效地增强弱对比度的细小裂缝,克服了常规算法易受离散噪声点以及光照条件等干扰的问题,具有较强的鲁棒性且高效实用.     

基于LabVlEW的铆钉外形尺寸检测系统设计

设计出一套铆钉外形尺寸自动检测系统,用两个高精度相机对待测铆钉进行拍照,通过图像采集卡传输到工控机中进行图像处理,以检测铆钉是否为合格品,完成在数据库中保存数据及生成Excel报表功能,并通过NI-6259数据采集卡作为控制单元,完成包括送料及废料别除的整个控制流程.设计中运用LabVIEW开发环境及其机器视觉模块,大...     

工件表面裂纹自动检测的图象采集

简要介绍了工件表面裂纹自动检测的图象采集方法。以一个实际系统为例 ,分析了在VC++中通过设计类实现图象采集的方法。     

Algorithm of Detecting and Filling Small Holes in Triangular Mesh Surface

In some scattered point cloud triangular mesh restoration algorithm, small triangular mesh holes problem will often affect the quality of the model. For small holes at the details, this paper propose a method for identifying and extracting hollow edge,and use a triangle growth way based on boundary edge angle to fill the empty void. First, according the relationship of the point, side and face of the triangle mesh model to identify the hole, then extracting the holes boundary edge and classifying it. Finally, using a triangle growth method based on holes boundary edge angle to fill each small holes separated from the boundary. Compared with other algorithm of filling holes, this method is high efficiency for small holes of smooth surface,and itimprovesthe quality of the triangular mesh model.