基于CCD成像的火车轴承滚子表面磁粉探伤检测系统研究

介绍了火车轴承滚子自动磁粉探伤系统,讨论了基于图像处理技术的表面缺陷检测系统的工作原理和结构组成。由高精度CCD摄像机提取的检测图像,采用局部平均平滑处理、边缘提取和灰度图像二值化处理后,可有效识别出可疑缺陷,完成磁粉探伤系统的缺陷自动识别。     

基于FPGA的图像处理系统

针对目前采用通用计算机、多CPU并行、DSP等方法实现实时图像处理的不足,研究了一种基于FPGA的图像处理系统,由图像采集和图像处理基本算法两部分组成.图像采集选用OV7670图像传感器,其内部集成了传感器及图像处理单元,可以直接输出数字信号给FPGA.图像处理选用Altera公司的Cyclone II系列的FPGA芯片,在芯片上完成了图像采集的控制,模拟了I2 C总线协议,通过设计FPGA的内部逻辑实现了图像灰度化、中值滤波、边缘检测等图像处理基本算法,使处理速度远远快于软件方法.仿真结果显示:该系统实现了实时图像的快速采集和处理,最高能达到30帧/s,并且分辨率为640×480.     

基于图像处理的珍珠形状和螺纹检测系统研究

针对目前珍珠形状和螺纹自动检测困难的问题,该文设计开发了一种基于图像处理的检测系统,采用单向光源和环形光源结合的照明方案,利用变焦显微系统、图像传感器、图像采集卡以及图像处理软件,来自动、准确的检测珍珠的形状、大小和螺纹信息.     

基于DSP图像处理实验系统的开发与应用

DSP具有高速时钟频率,快速的运算速度和更高的数据精度,在图像处理领域得到广泛的应用．在围绕基于TMS320C5416DSP图像处理实验系统的硬件结构和处理软件进行了深入详细的研究基础上,得出了基于TMS320C5416DSP的图像处理实验系统硬件结构图,系统软件是基于TMS320C5416的图像处理实验系统的一个重要组成部分,最后介绍了基于DSP的图像边缘检测实验的软件流程图和实验结果．     

基于动态二值化技术的交通流量实时微机检测方法的研究

本语文介绍了一种基于ＰＣＩ总线的微机图像处理和分析系统，提出了一种新的动态二值化技术，并运用于该系统。这种技术不仅能够实时采集、显示序列图像，而且能够实时检测、显示车流量。研究结果显示了这种方法的可行性和实用性。     

实时在线钢管无损检测系统的研究

研究了一种基于图像处理的实时在线钢管无损检测系统。包括CCD相机选取、图像判别处理方法等。     

基于DM642的图像边缘检测算法研究与实现

实时图像处理技术已经成为最热门的研究课题之一.本文给出基于DM642平台实现实时图像处理系统的设计方案,在分析常用图像边缘检测算子基础上,引入适用于具有灰度渐变、噪声较多图像的边缘检测算子,结果证明在该系统下能实时完成视频图像的处理,给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响,边缘轮廓清晰.     

图像识别在吻合器漏针检测中的应用

提出了一种基于图像处理和模式识别技术的计算机吻合器漏针自动检测方法.该检测系统通过微机控制CMOS摄像机拍下吻合器图像,采用二值化、特征提取和模糊聚类等一系列计算机视觉技术检测漏针.实践表明,该方法准确率高、速度快,比传统检测方法有着更高的可靠性和效率.     

基于ARM嵌入式图像处理系统设计与实现

针对现在的过程检测系统的实时需求,设计出一种成本低,功能适中的图像处理采集系统.该系统以ARM7(S3C44B0X)为核心并配上外围电路实现图像处理功能,再加上多种通讯接口设计的图像传输通道,然后加入SD卡接口用于提取图像数据.最后基于uC/OS-II嵌入式操作系统设计了一种图像处理方法,在系统中实现了图像增强、图像分割和目标定位.实验表明,该系统能够很好地解决图像在线处理功能的实时问题,图像处理的准确率也满足了过程检测系统的要求,而且实现简单,成本比较低,特别适合于对功耗、体积要求较严格的过程检测系统.     

基于图像处理的钢棒自动打包计数系统的研究

研究了一种基于图像处理的钢棒在线自动打包计数系统.为该系统设计了一种可从复杂背景图像中提取圆形目标的分割算法,并对如何在生产过程中获得复杂背景下钢棒的清晰图像,提取钢棒不同规格的特征参数进行了讨论.系统采用模块化硬件设计, 图像处理软件满足实时检测的要求, 可以有效地检测出打包的棒材数量.     

基于Halcon的水平仪气泡自动分类系统研究

为了实现生产过程中水平仪气泡实时快速分类而研发机器视觉水平仪气泡自动分类系统,这是水平仪生产机器换人的关键。研究了基于Halcon的图像处理与识别技术,结合Qt语言设计了自动分类系统软件。介绍了自动分类系统的硬件构成、工作原理,以及图像获取和识别水平仪气泡特定参数的方法。分析了自动分类过程中图像滤波、边缘检测、轮廓提取等图像处理技术,并进行了实验验证。结果表明,使用基于Halcon的机器视觉图像处理技术,能使水平仪的气泡分类速度更快、更准确,单张图像平均检测时间≤786 ms,长度检测平均误差≤0.02 mm,满足水平仪生产机器换人的需要。     

基于小波变换和立体视觉的发动机内窥研究

提出一种基于小波变换及立体视觉技术相结合的发动机内窥检测系统。系统由平行光轴双CCD内窥镜及内窥图像处理系统两部分组成,内窥图像处理子系统接收平行光轴双CCD内窥镜采集到的航空发动机内表面图像,对可能存在的损伤缺陷进行识别,并计算出损伤长度、面积、深度等数据。内窥图像处理子系统中,针对发动机内窥图像特点,采用Gauss小波变换方法对图像进行特征提取、立体匹配：利用双目立体视觉技术,三维重建出损伤区域的原貌。本检测系统可以弥补传统检测系统的缺陷,提高检测精度,缩短检测时间,从而保障航空发动机的安全运行。实验结果表明,系统准确有效。     

基于摄像机的人体运动分析系统标志点图像处理

针对基于普通摄像技术的人体运动分析系统检测精度与处理速度低的问题,提出了一种快速标志点模糊图像预处理及标志点识别与跟踪的新方法。该方法首先利用快速模糊边缘检测算法对图像进行增强处理,然后使用作者构造的基于阈值法的连通域判别算法提取标志点图像边缘,最后运用“一阶预测—局部搜索”方法查找与跟踪标志点。对比实验及临床应用结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度。该方法尽管是针对由普通摄像机替代专用设备建造的人体运动信息分析系统中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究。     

微内孔形状精度的检测研究

通过研究形状精度检测系统的原理及设计方法,结合图像处理技术,设计了基于直杆光纤镜、CCD摄像机、计算机数据采集卡和图像处理系统的形状精度检测系统,并完成了系统的调试.调试结果表明,该系统检测结果稳定、可靠,克服了传统检测方法的不足.     

基于机器视觉的刀具磨损检测技术

针对当前国内外刀具磨损检测的缺点和存在的问题,设计了基于机器视觉的刀具磨损检测方案,分析了刀具磨损检测的原理和识别过程,并结合图像处理的方法,采用自适应中值滤波对刀具图像进行平滑去噪,进一步得到刀具的二值化图像,再采用Canny边缘检测技术提取刀具轮廓信息.最后提出基于人工神经网络的刀具磨损检测算法.     

基于红外图像处理技术的设备过热故障源定位

传统的电力设备过热故障都是通过人工检测完成的,无法做到无接触检测,危险性较强。结合红外热成像理论,设计并实现基于红外图像处理技术的电力设备过热故障检测系统,介绍了系统的总体结构,通过远程图像采集模块完成电力设备范围内红外图像数据的采集以及预处理,DSP模块作为红外设备图像实时处理的核心,实现整个系统的控制及调控。利用FPGA模块实现图像信号数据的暂存、预处理及匹配等操作。详细分析了基于红外图像分割技术的软件设计基础和实现方法,并给出系统程序实现代码。系统测试结果显示,所提系统具有很高的可行性及实用性。     

复杂背景下的红外小目标图像信息提取

针对红外小目标跟踪测试系统的目标检测、识别和跟踪,存在着目标面积小、形态特征弱化、背景图像复杂等因素而影响目标信息提取的问题,提出了利用图像处理技术方法,对跟踪系统获取的图像进行改善处理.根据跟踪测试原理和复杂背景目标图像特征,研究了基于低通滤 波法的目标图像的预处理算法,目标图像增强,目标图像与背景分离和Sobel边缘检测算法等图像处理技术,从而对红外小目标图像定位.实验结果表明:所采取的图像处理方法可以对复杂背景下的目标信息提取,结合跟踪系统的控制机制,现实远程目标的动态跟踪.     

数字视频监控系统中运动检测算法及应用

运动检测是图像处理和分析系统的关键技术,本文详细阐述了数字视频监控系统中运动物体检测算法中的帧差法,该算法主要基于视频帧图像的变化分析;以及运动方向判断算法中基于视频块的匹配算法,并介绍了基于这两个算法的一个系统的实现.     

基于红外图像分割技术的远程热点源定位系统设计

传统的电力设备过热故障都是通过人工检测完成的,无法做到无接触检测,危险性较强。结合红外热成像理论,设计并实现基于红外图像处理技术的电力设备过热故障检测系统,介绍了系统的总体结构。通过远程图像采集模块完成电力设备范围内红外图像数据的采集以及预处理,DSP模块作为红外设备图像实时处理的核心,实现整个系统的控制及调控。利用FPGA模块实现图像信号数据的暂存、预处理及匹配等操作。详细分析了基于红外图像分割技术的软件设计基础和实现方法;并给出系统程序实现代码。系统测试结果显示,所提系统具有很高的可行性及实用性。     

基于二维经验模式分解的红外弱小目标检测

红外图像中弱小目标的检测问题是图像领域的研究热点,同时也是难点。在成像系统的性能确定的情况下,研究图像处理的合理算法和理论,是最大程度发挥系统性能的重要途径。经验模式分解基于信号局部特征,能对信号进行直观的、直接的、自适应的、高效的分解,本文将二维经验模式分解应用于红外弱小目标检测,提高了红外弱小目标检测的性能。