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OLE及OLEAutomation的基本概念,实现VB与Autocad的连接及OLE自动化实例;图形对象的应用实例。 相似文献
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磁粉探伤的发展趋势是自动化、智能化,而工件表面状况、真伪裂纹、工况条件等使得现有的检测识别方法难以满足工件表面裂纹缺陷自动检测识别的需要。在分析工件表面荧光磁粉图像特征及裂纹缺陷特征的基础上,研究表征裂纹邻域像素空间相关度的二维直方图分布,提出基于多重分块极值的图像边缘检测算法。根据裂纹邻域像素空间相关度参数,以及裂纹缺陷的长宽比、圆形度等特征,设计了基于Fisher线性判别方法的工件裂纹识别算法。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,应用于列车轮轴检测线实时检测,裂纹缺陷的有效检出率达99%。 相似文献
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图形图像数据处理技术是视觉三坐标测量技术的关键之一。作为一种多分辨率分析方法,小波变换理论在图像处理中的应用具有很好的发展前景。章介绍了将图像的小波分析算法引入到三坐标无接触测量工作当中,为改进三坐标测量技术领域的图像处理手段指出了新的途径,实验证明了其可行性。 相似文献
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轨道结构作为高速列车行车的基础,必须保证其良好的在役服役性能,有效地实现无砟道床板间位移测量是实现铁路无砟轨道结构服役状态保持的重要措施。针对无砟道床板非接触式位移测量中感兴趣区域(Region of interest,ROI)自动提取问题展开研究,提出一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with CNN)的ROI区域自动提取方法,阐明无砟道床板间位移机器视觉测量原理和实现方法的计算流程。基于Keras图像数据增强模型进行无砟道床板间位移目标库的增加,建立人工标靶数据集。通过CNN中卷积层对测量数据进行特征映射图提取,计算映射图中每个特征点的标靶概率,通过分类和边框回归,精确标记图像中的人工标靶。通过安装某250 km/h的双块式无砟轨道线路的典型测点进行Faster R-CNN算法的准确性和有效性验证。研究结果表明:道床板ROI自动提取算法的召回率为99.16%,准确率为98.91%,可以有效满足无砟道床板间位移测量中精度和准确率的要求;与其他的常用YOLO v3,SSD和Fast R-CNN等ROI算法相比,Faster R-CNN方法的计算效率较好、准... 相似文献
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运用数字图像技术和AutoCAD2000图形软件,探索了处理螺旋桨桨叶上空泡图像的问题,利用桨叶空间曲面网格和桨叶空泡图像对比的方式给出了浆叶上空泡区域的边缘,同时还指出了使这一技术实用化需要作的工作。对于空泡体积这一问题,提出了结构光方式的测量模型,它比已报道的同类方法有较高的操作效率。 相似文献
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接触网上鸟巢对铁路安全稳定运行存在严重威胁.为检测和识别接触网上鸟巢以解决鸟巢对铁路运行造成的不良影响,提出一种改进的YOLOv3算法.首先对接触网鸟巢图像进行前期预处理,去噪等操作能够加强对鸟巢本质特征的提取,数据增强一定程度上避免神经网络的过拟合现象产生.然后在网络结构中加入空间金字塔池化模块,对特征图进行不同尺度... 相似文献