焊缝表面缺陷的视觉图像表征

提出一种基于焊缝表面缺陷几何特征提取的视觉图像表征方法.以视觉系统采集的焊缝表面视觉图像为信息源,通过图像增强、图像平滑、阈值分割等方法完成了焊缝与母材的分离,采用多尺度Retinex增强、模糊边缘检测算法,实现焊缝图像中缺陷几何特征区域的提取.基于焊缝及其成像间的坐标变换关系,建立缺陷几何特征参数的求取算法.验证结果表明,获取的几何特征参数能够准确表征缺陷的大小、形状、位置等信息,基于视觉图像表征焊缝缺陷的方法是可行的.     

基于HSV空间的钢轨表面区域快速提取算法

机器视觉采集的轨道图像中包含钢轨表面区域(简称轨面区域)及干扰区域(轨道、碎石、杂草等),从复杂的轨道图像中检测缺陷目标难度大、耗时多.因此,先将轨面区域提取出来,然后对提取的轨面区域进行缺陷检测和识别可以节省大量时间.传统的钢轨表面区域提取算法多为手动设定轨面边界,自适应性较差,且对光照异常敏感.针对以上问题,就如何快速提取轨面区域进行了研究,提出了一种基于HSV空间的钢轨表面区域快速提取算法.首先将采集的RGB图像转换到HSV空间,并提取其S分量图像,以此变换来克服光照条件变化对钢轨表面区域提取带来的干扰;其次在S分量图像中绘制灰度投影曲线;然后以图像的中点为轴,将曲线分为左右两侧,分别找到左右两侧列曲线的极大值L_1、R_1和次大值L_2、R_2;最后根据极大值和次大值的关系自动确定轨面区域的边界.仿真结果表明,所研究的算法可以快速、准确地提取轨面区域,避免了手动确定轨面区域边界的问题,算法的泛化能力较好,提取精度较高(I_(oU)高达0.92),提取准确率为93.87%,提取时间较传统方法大幅降低,平均提取时间为0.046 s,为铁路线路的实时自动化检测奠定了基础.     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法.静脉图像经预处理后得到二值图像,该算法首先对二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;然后,标注4连通区域并寻找到与连通区域相连接的端点与交叉点;再利用最小距离法将连通区域的边缘逼近成若干条线段,将线段角度作为特征;最后,利用改进的最长公共子序列算法,进行了局部区域匹配,并利用改进的豪斯多夫距离算法进行整幅图像的匹配.实验表明,该算法获得的图像特征具有较高的区分度,识别效果受采集静脉图像中信息缺失的影响较小,正确识别率可达到96%以上.     

基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法

根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.     

基于机器视觉的轴承外圈表面图像拼接方法

尽管基于机器视觉的缺陷检测技术已较为成熟,但应用在轴承外圈表面缺陷检测的理论研究还相对较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的含有不完整缺陷区域的轴承外圈表面图像拼接为一幅缺陷信息完整的图像,以便后续进行缺陷的识别。在图像拼接过程中,同时采用SURF算法和图像柱面投影原理,还原了图像边缘缺陷区域的真实空间信息。建立Hessian矩阵(基于SURF算法)提取并匹配特征点,运用加权平均融合算法实现对含有缺陷信息的轴承外圈表面图像无缝拼接。经实验分析,结果表明该方法有效还原了轴承的空间几何特性,保留了边缘特征信息,能为图像拼接的准确性及拼接质量提供有效保障。无论从理论还是实践的角度来说,均有研究和探索的必要性。     

基于模糊逻辑的雾天图像增强改进算法

针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种基于正弦函数变换的模糊增强算法.该算法首先对雾天图像进行规范化,降低不同雾况对图像灰度级分布范围的影响;其次通过一种改进的模糊化算法将图像从灰度域变换到模糊域,在模糊域内对低灰度区域进行衰减运算,对高灰度区域进行增强运算;最后将图像从模糊域变换到灰度域.试验表明,该算法可以有效提高...     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理,并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰,并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

一种改进的分水岭分割算法

传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.     

一种改进的分水岭分割算法

传统的分水岭分割算法受噪声和图像细节信息的影响,存在过分割、对噪声敏感等缺陷.针对这些缺陷,提出一种基于密度模糊聚类的分水岭分割算法.首先对图像进行分水岭分割,提取各子区域灰度均值,然后对灰度均值进行密度模糊聚类,进行区域合并.进行多组对比实验,结果表明此算法具有可行性和有效性.     

高铁轮毂表面缺陷的视觉显著性超像素图像检测方法

针对高铁轮毂表面缺陷实时在线检测问题,提出一种基于视觉显著性注意机制的超像素自适应检测方法。首先采用同态滤波器对缺陷图像进行预处理,去除环境光污染噪声引起的图像亮度分布不均匀问题,构建轮毂表面缺陷图像的谱残差视觉注意模型,之后采用超像素分割算法对缺陷显著性图像进行自适应阈值分割,标记出高铁轮毂表面缺陷的二维空间位置,实现轮毂表面缺陷的边界检测和形态估计。本文方法在高铁轮毂表面缺陷检测实验平台上进行了实验验证,结果表明：该方法能够有效抑制图像分割中的过分割问题,对缺陷的边界信息提取准确,鲁棒性较好。     

基于图像局部投影特征的目标匹配算法(英文)

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法.由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力.图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力.结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法.     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

热态重轨表面缺陷在线检测方法及关键技术

针对热态重轨轧制时表面缺陷检测困难,研制了一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷实时检测系统。根据重轨辐射和光照特性进行了光学选型,利用多个线阵CCD相机并行多角度采集得到热态重轨全表面图像,通过图像自适应预处理得到满足缺陷检测要求的图像。针对重轨表面缺陷结构连续性引起的传统图像分割算法难以实现缺陷提取的情况,提出了图像像素线线间相关度互检验算法,并利用像素去差异化和方差统计运算提取完整缺陷,此方法在该类问题的识别效果上明显优于传统边缘识别算法。系统在某集团轨梁厂的实际应用中取得了良好的效果。     

Edge detection of magnetic tile cracks based on wavelet

In order to extract the defect edge information on the magnetic tile surface with low contrast and textured background,an edge detection algorithm based on image weighted information entropy and wavelet modulus maxima is proposed.At first,a new Butterworth high pass filter(BHPF) with adaptive cutoff frequency is produced,because the clarity and complexity of the textured background are described by the weighted information entropy of the image gradient variance quantitatively,and the filter can change its parameters through matching the non-linear relationship between the information entropy and the cutoff frequency.And then,the best decomposition scale is obtained by the level determination function to prevent edge information from missing.At last,edge points are got by double threshold after obtaining the wavelet modulus maxima,and then the edge image is linked by the edge points to ensure the edge continuity and veracity.Experiment results indicate that the proposed algorithm outperforms the conventional Canny and Sobel algorithm,and the edge detection algorithm can also detect other defects,and lays the foundation for defecting auto- recognition.     

线扫描铁轨表面缺陷成像与检测

基于线扫描的机器视觉成像系统,用于采集铁轨表面图像,提出一种以图像增强和自动阈值分割为核心的缺陷检测算法,该算法能够准确检测出铁轨表面缺陷.图像增强采用局部零均值法,克服了铁轨表面光线反射不均的缺点,提高了缺陷和背景的区分度.自动阈值分割采用强调概率的最大背景类方差法,取到的阈值使背景类方差最大的同时保持缺陷出现概率较小.将本文的核心方法与传统方法进行对比实验,验证了该算法的有效性和快速性,具有一定的实用价值.     

一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法

结合过完备小波变换和凸集投影集(POCS)算法，提出了一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法．该算法在编码器端采用过完备小波变换来引入冗余，并通过量化比例因子来调整编码中的冗余度；在解码器端使用POCS算法来重建图像．实验表明，该算法在删除信道中具有非常优良的性能，它不仅能利用冗余的小波变换系数来提高中心解码器的性能，还能利用冗余小波变换系数来克服信道差错．     

基于形态学方法的工件表面缺陷红外热像检测技术

提出一种基于形态学理论的红外热像分割方法,用于工件表面缺陷的自动检测。首先在含缺陷钢制试件红外热成像检测试验的基础上,对工件的红外热像进行灰度化、高斯高通滤波、对数变换和二值化等方法相结合的增强处理;然后采用形态学方法,基于缺陷的空间连续性和缺陷与噪声的尺寸差别,设定连通分量所含像素数的阈值,最终实现红外热像的有效分割。结果表明,新的红外热像处理方法可以实现缺陷位置和形状的精确检测,可作为含缺陷部件的红外检测和自动识别手段。     

基于角点检测的快速匹配算法

针对复杂图像的快速匹配,提出基于Shi -Tomasi角点检测的特征匹配算法.依据图像的角点特征、图像灰度和位置信息,采用最大互相关函数进行相似度计算和粗匹配,用随机样本一致性算法对匹配点对进行校正并消除错误匹配.将该算法应用于实景照片拼接,实验结果表明,对存在较大色差和形变的图像,其匹配精度为97％左右,匹配精度和速度均优于传统匹配算法.     

灰度图像匹配的快速算法

分析了传统的模板匹配算法 ,提出了一种新的基于投影的快速模板匹配算法 .该算法对图像计算一维投影 ,并将投影数据差分转化为描述图像特征的字符串 ,在快速字符串匹配的基础上 ,进行归一化的相关计算 ,既保证了匹配效果 ,又提高了匹配速度 .实验结果表明 ,这是一种有效的新算法