改进阈值法的轮胎表面磨损的特征提取

轮胎的实时状态受到行驶环境及车辆自身结构的影响,而这些影响可以通过表面纹理的磨损情况得以表征．本文从图像分析着手研究轮胎磨损．考虑到采用单一图像处理方法,会因自身的适用范围而有所局限,甚至有时得不到相应的结果,提出了改进阈值法来提取轮胎磨损纹理特征．该方法包括阈值分割和区域标注两个部分．通过给定初始阈值的迭代优化以及种子填充,图像被分割成具有独立轮廓和结构参数的多单元块．再根据相应的磨损机制进一步分析出磨损原因．实例表明,与Ostu, watershed和主动轮廓线法相比,该方法对不确定的位置有一定的冗余度,分割清晰,速度快,有助于磨损分析．     

铣刀磨损过程中铣削力与磨损面积分析

研究了三刃立铣刀磨损过程中切削力与刀具后刀面磨损带中部宽度（VB）、磨损面积、刀具副后刀面磨损带宽和磨损面积之间的关系．实验结果表明：铣刀磨损过程中,铣刀每转切削力均值、每切削刃切削力均值的变化曲线与车刀的典型磨损过程曲线相似,铣刀后刀面磨损面积比VB更真实地反映铣刀的磨损状态,可根据x方向的切削力标准偏差与其均值的比值判断刀具的磨损．     

用声发射信号在线监测切削刀具的磨损与破损

通过监测金属切削过程中的声发射信号，判别切削刀具刃部的磨损状况．监测逐渐增大的声发射信号幅值大小，测量刀具后刀面的磨损情况；检测阶跃式声发射信号的幅值，监测刀具的破损情况．并用微机处理实验数据产生刀具破损的信号．还对刀具破损时声发射信号阀值进行了研究．     

二维Tsallis熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对二维Tsallis熵阈值分割法中参数q的选取问题,提出一种粒子群优化算法自适应选取参数q的方法.该方法基于一种图像分割质量评价指标—均匀性测度,利用粒子群优化算法对参数q在参数空间进行优化搜索,从而实现了二维Tsallis熵阈值分割法的自动阈值选取.实验表明,所提出的方法可以根据具体的图像有效地选取参数q,获得理想的图像分割结果.     

陶瓷刀具硬态车削铁基烧结合金的磨损性能

通过对Al2O3／(W，Ti)C陶瓷刀具硬态车削铁基烧结合全的试验研究，分析了刀具的磨损特性及机理，探讨了切削参数、材料特性对刀具磨损的影响．结果表明：Al2O3基陶瓷刀具是硬态车削铁基烧结合金的一种较理想的刀具材料，其主要磨损机制为伴随有微崩刃和剥落的磨粒磨损和粘附磨损；当切削速度过高时，刀具的破损为主要失效形式．     

基于切削接触状况的车铣复合加工刀具磨损分析

确定了正交车铣复合加工中刀具的切削区域,以此作为边界条件,建立了计算刀具切削刃上任一点实际参与切削面积的模型；通过对该数学模型的编程计算,分析了不同切削参数下参与切削刀具切削刃上各点的磨损情况；最后通过切削正交实验,采用不同切削参数验证了文中所涉及模型及理论的正确性.     

二维Arimoto熵阈值分割法中参数的智能选择方法

二维Arimoto熵阈值分割法中的参数α对图像分割精度有重要影响。提出了一种基于人工鱼群优化选择参数的方法。该方法以均匀性测度作为图像分割质量评价的准则,利用自然界中鱼群的觅食、聚群、追尾等行为对目标参数进行优化搜索,能够根据不同的图像得到与之适应的参数,从而得到最佳的阈值分割点。实验表明,该方法能够在设置的寻优范围内进行快速寻优,并且发现对于每一幅具体图像而言,参数α在一个小区间内都可以使得分割效果最佳,随后的重复性实验验证了方法的可靠性。     

刀具磨损图像视差图的非标定方法

刀具磨损检测的视场范围很小、现场工况复杂(存在机床护罩和刀具保持架的遮挡),而以往对摄像机进行标定的方法多用于大视场环境,并不适合于加工现场的刀具磨损检测。为此,文中提出一种采用非标定双目视觉方法获取刀具磨损图像视差图的方法,无需标定参考物和人工干预。首先,利用SURF(speeded-up robust features)算法检测图像对中的特征点;其次,利用8点算法计算基本矩阵,再利用极点无穷远变换完成图像对的校正;最后,利用基本区域匹配方法完成图像对视差的计算。进行了加工现场的磨损刀具图像获取实验,先对比了重构出的刀具视差图轮廓与实际轮廓,接着分析了刀具视差图的精度。结果显示,重构轮廓与实际轮廓基本相符,重构出的视差图的绝对误差在5个像素点以下,相对误差在10%至30%之间,说明在小视场和复杂工况下,用非标定方法获取的刀具视差图能够满足现场检测的精度要求,并且该方法具有灵活和高效的特点。     

基于机器视觉的加工刀具磨损量在线测量

针对实际生产中测量刀具磨损需要人工操作、停机检测等问题,开发了一个基于机器视觉的加工刀具磨损测量系统.首先提出基于Laplacian算子边缘信息的Otsu分割算法将图像二值化,再通过基于形态学的Canny算子边缘检测粗定位及图像配准提取清晰的刀具磨损区域.最后,使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法提高测量精度,并通过主曲线方法拟合亚像素边缘点得到光滑的边缘曲线,实现了刀具磨损量的在线测量.实际加工过程中的刀具磨损测试结果表明,该系统检测自动化程度高、运行速度快、测量精度可以达到微米级,可以有效地应用于工业上对加工刀具磨损的实时监控.     

基于间接测量法的制孔机器人的工具参数标定

为了提高工业机器人的工具参数标定精度,该文在机器人运动学模型的基础上,提出了一种基于间接测量的工具参数标定方法。该方法利用空间中两点位姿相对固定的特性,应用机器人运动学模型建立了一个易于直接测量及标定的工具参数和位于制孔刀具轴线上的虚拟刀尖点参数之间的对应关系。通过在标定平板上制孔将虚拟刀尖点相对于世界坐标系的位姿固定下来,以已标定的工具参数为参照推导出制孔机器人的虚拟刀尖点的参数。应用标定结果进行了实际制孔试验,相比传统的工具参数标定方法有效地提高了制孔的精度。     

微精密机器视觉感知技术在立铣刀磨损检测中的应用

切削加工过程中容易发生工件损坏、崩刃等事故，从而直接降低生产品质和效率。本文在综合分析刀具磨损检测方法的基础上，提出了一种采用机器视觉感知的刀具磨损检测方法。该技术以铣刀底面图像为研究对象，对铣刀磨损区域进行数据采集提取，利用图象提取器对目标图形数据进行识别，采用SDK的二次开发技术计算刀具的磨损值，判断刀具是否磨损。与传统人工检测和离线仪器检测相比，该技术不仅有效地避免了人工检测带来的主观性和个体差异，还在一定程度上实现了对其刀具运动状态的监测。通过对刀具磨损和失效进行检测，并通过采集的图像对刀具磨损和失效检测进行实验验证，证实方法的有效性。     

考虑变换域融合方法的刀具磨损区域三维重构

针对数控机床加工领域刀具磨损区域的三维重构精度提高的问题,提出了变换域融合方法。将非下采样轮廓波变换和小波变换相结合,对非下采样轮廓波变换得到的低频系数采用小波变换方法进行融合,对得到的高频系数构造区域方差进行融合,突出刀具磨损图像的整体灰度信息和边缘细节信息,从而获得更为清晰的二维刀具图像,以及更为准确的磨痕形貌及磨痕体积。对基于非下采样轮廓波变换、小波变换方法和变换域融合方法得到磨损区域三维形貌和磨损体积与显微镜的观察结果进行了对比分析,发现提出的方法得到的三维形貌与显微镜结果最接近,且计算出的磨损体积平均相对误差小于10%。分析和实验数据表明,所提方法无论在图像的清晰度和磨损体积的准确性方面都有一定的优势,该方法对于刀具磨损区域三维重构精度较高,优于单独采用非下采样轮廓波变换和小波变换方法得到的结果。     

基于聚类算法的岩石CT图像分割及量化方法

为研究岩石CT图像分割及量化方法,以识别岩石CT图像中的岩石区、损伤区及背景区为目的,提出了一种聚类算法与数字图像处理技术相结合的方法,该方法根据"物以类聚"的统计原理,按距离相近或相似程度对岩石CT图像中的像素进行标定,从而实现图像分割及量化。结果表明:该方法能够准确地对岩石CT图像中的不同区域进行分割并且实现了对损伤的量化表达;同时,对于结果不确定度影响的初始参数有完全的排异性,从而保证了结果的稳定性;将该算法与阈值分割法进行比较,该算法可避免人为选择阈值导致的误差,从而保证结果的可靠性。     

基于二维最大熵阈值的SAR图像分割算法

本文针对复杂陆地SAR图像，提出改进的图像二维最大熵阈值分割法，在检测门限的判别函数中引入加权系数。由于加权系数的引进，增强了模型对复杂陆地SAR图像的适应能力，提高了图像分割的精度，降低了漏警率和虚警率，取得了较好的分割效果。     

基于遗传算法的超声检测图像分割识别方法

基于钎焊电触头焊接质量超声成像无损检测的原理，针对超声图像分割过程中阀值难以确定的问题，以灰度图像的直方图熵作为评价标准，把图像阈值分割问题定义为一个优化问题，利用遗传算法寻优的高效性；搜索到能使分割质量达到最优的分割参数－－图像分割阈值，据此阈值可以区分出超声图像中的缺陷部分与焊合区域，因此对于后续的焊接缺陷识别具有重要的意义，实验结果表明，该算法分割切实可行，有效地缩短了寻找阈值的时间。     

应用局部自适应阈值方法检测圆形标志点

利用圆形标志点的几何和灰度特征,在图像中搜索具有符合该特征描述的区域,对圆形标志点进行粗定位.对粗定位区域的扩展区域使用最大类间方差阈值分割法分割出圆形标志点轮廓,并对像素轮廓进行最小二乘拟合,计算出圆形标志点的中心坐标及拟合轮廓各参数,根据该参数筛选保留所需标志点中心坐标.结果表明:该方法使用局部的大津阈值检测圆形标志点,能够避免全局阈值的缺陷,提高标志点检测的检出率;采用最小二乘椭圆拟合提取标志点中心,能够达到亚像素级精度.     

基于神经网络的自适应图像分割

非均匀光照条件下的图像目标难以用阈值选取方法分割，本文使用神经网络建立自适应阈值曲面，以此作为图像分割的依据．自适应阈值曲面由图像中具有高Ｌａｐｌａｃｅ值的边缘拟合而成，拟合过程由神经网络实现．计算机摸拟证实了此设想的可行性以及相对阈值分割方法的优越性．     

基于SPH法的金属切削大变形数值模拟

采用光滑质点流体动力学法对金属切削过程中复杂的材料本构行为进行了数值模拟,进而分析了切削加工中的基本规律.模拟结果表明,切削过程是切削层材料受刀具的挤压而产生的以剪切滑移为主的塑性变形过程;堆积在刀尖处的材料屈服强度提高,接触应力增大,使得工件表面产生显微裂纹;切削过程中,切削力逐渐增大,最后保持在一定范围内平稳变动;形成切屑后,前刀面上的最大接触应力在距离切刃一定距离处上下变动,在该位置处刀具的磨损较为严重.     

水下双目视觉系统中的目标分割和目标定位

针对典型灰度化和阈值方法用于水下目标分割时存在的目标分割不完整等问题,提出了基于灰度对比度增强的两步目标分割方法:第一步基于彩色矢量阈值进行目标粗分割;第二步分析局部对比度和区域内均匀性,动态确定不同通道的权值和反向处理,进而增强灰度对比度,完成目标精分割.针对典型标定、立体匹配和目标位置测量方法不适用于本研究环境的问题,提出了基于目标尺寸估计的目标定位方法,首先完成在线外参标定和目标圆心匹配,然后利用双目位置测量数据估计目标的尺寸,最后采用单目位置测量得到定位数据.结果表明:该分割方法能够准确分割目标,分割准确率和错分类比率均优于典型方法,定位方法能够得到目标三维位置数据,研制的双目视觉系统能够有效配合水下运载器-机械手系统完成自主作业任务.     

基于最大相关法的图像阈值分割

提出了一种基于最大相关准则的图像阈值分割法．该算法比基于最大熵原理的图像分割法更简便．另外，本文采用遗传算法搜索最佳闽值，并对算法中的交叉算子和有关运行参数进行了改进．实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性．