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为提高列车车轮踏面检测效率,设计了一套基于机器视觉的车轮踏面动态检测系统,分析了k-means聚类算法,通过加权欧式距离对该算法进行改进,利用聚类法具有保持最大相似性的特性,将基于加权欧式距离的k-means聚类算法用于机器视觉的图像处理。先对原始图像作图像增强、图像灰度化等预处理,再以特征聚类思想对图像作阈值分割,使图像中的各部分特征更加突出。图像处理结果显示,基于加权欧式距离k-means聚类算法的车轮踏面损伤视觉检测系统可以有效地检测出踏面损伤。 相似文献
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颜色的自动检测分级是纺织、印染行业质量检测中的关键一环? 为达到纺织品颜色的快速分级?根据人类视觉特性? 提出了一种基于 Sigmoid 核函数的纺织品色差分类检测方法? 该方法首先将采集的待测纺织品图像进行预处理操作?并将图 像数据由 RGB 色彩空间转换至 HSV 色彩空间?其次对图像区域进行均匀分块?提取 H、S、V 分量值并采用加权和的方式计算 待测纺织品与标准样品间的色差值 ΔE ?最后以 ΔE 作为特征向量?采用基于 Sigmoid 核函数的 SVM 分类器来实现纺织品颜色 分级? 通过色差检测系统分类实验验证该方法分类准确率较高?可以实现纺织品的色差检测分类? 研究结果可为陶瓷、木材 等其他行业的色差检测分类提供参考? 相似文献
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